人工智慧與機器學習

心血來潮來寫這篇，總之 準備開始-------------------------

什麼是人工智慧（AI）？

人工智慧是讓電腦模仿人類智慧的科技。就像人類可以思考、學習和解決問題一樣,AI 系統也被設計來完成這些任務。

什麼是機器學習（ML）？

機器學習是實現人工智慧的一種方法。它就像是教電腦自己學習,而不是一步步告訴它該怎麼做。機器學習讓電腦能從大量的數據中找出規律

然後用這些規律來做決定或預測。

AI 和 ML 的關係

機器學習是人工智慧的一個子集許多現代的 AI 系統都使用機器學習技術但不是所有的 AI 都使用機器學習,有些 AI 使用其他方法

數據

在機器學習中，數據就像是電腦的"食物"。沒有數據，機器就無法學習。想像一下，如果你從來沒見過貓，你怎麼能認出一隻貓呢？機器學習也是一樣的道理。數據的作用訓練：大量的數據用來"訓練"機器學習模型，讓它學會識別模式和做出決策。測試：部分數據用來測試模型的表現，確保它學得正確。

改進：通過不斷提供新的數據，模型可以持續學習和改進。數據質量的重要性

垃圾進，垃圾出：如果輸入的數據質量低，得到的結果也會不理想。

多樣性：數據需要足夠多樣，才能讓模型學會處理各種情況。

真實性：數據應該反映真實世界的情況，否則模型可能會學到錯誤的東西。

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*工程師*用一套電腦看得懂的語言去寫程式

程式出來之後數據進去電腦

電腦利用這些資料去學會某些事物 這個部分叫*機器學習*

*機器學習*有很多種-像是幾年前的深度學習就是機器學習的一種

如果電腦能夠理解輸入並自行規劃接下來要如何繼續往下走

（例如說你問說這是甚麼東西，那電腦自己規劃說打開攝影機這個輸入並使用機器學習來知道你給他看的是什麼）

叫做*人工智慧*（AI）

那人工智慧接上*創造*的能力可以發出人聲、撰寫一堆文字、做出一直貓的圖片等等這個是現在的*生成式人工智慧*（GenAI）