Top 5
非監督式學習（Unsupervised Learning）用來處理沒有答案的資料。它不依賴事先標記好的答案，而是透過觀察資料本身，找出相似性、隱藏關係與整體結構，幫助我們理解資料「長什麼樣子」。因此，非監督式學習常被用在資料探索、前處理與策略分析。當問題尚未被清楚定義時，它往往是第一個登場的工具。
非監督式學習（Unsupervised Learning）用來處理沒有答案的資料。它不依賴事先標記好的答案，而是透過觀察資料本身，找出相似性、隱藏關係與整體結構，幫助我們理解資料「長什麼樣子」。因此，非監督式學習常被用在資料探索、前處理與策略分析。當問題尚未被清楚定義時，它往往是第一個登場的工具。
本篇延續羅吉斯迴歸的分類概念，帶你認識其他常見的分類模型，包括 KNN、SVM、貝氏分類與決策樹。文章不談公式與數學推導，而是從「模型在想什麼」出發，用生活化比喻說明各模型的判斷邏輯與特性差異，幫助你在看到題目描述時，能快速辨認適合的模型類型。適合剛入門的讀者，建立分類模型的整體輪廓與直覺判斷能力。
本篇延續羅吉斯迴歸的分類概念，帶你認識其他常見的分類模型，包括 KNN、SVM、貝氏分類與決策樹。文章不談公式與數學推導，而是從「模型在想什麼」出發，用生活化比喻說明各模型的判斷邏輯與特性差異，幫助你在看到題目描述時，能快速辨認適合的模型類型。適合剛入門的讀者，建立分類模型的整體輪廓與直覺判斷能力。
銀行拒絕核貸，真的只是「不通過」嗎？
本篇從老徐的核貸案例出發，帶你理解羅吉斯迴歸如何用 Sigmoid 函數 將風險分數轉為機率，並透過 損失函數 與 梯度下降 不斷修正模型。重點解析 Accuracy 為何直覺卻不可靠，以及它在分類問題中的限制。讀完你會明白：模型算的不是答案，而是風險。
銀行拒絕核貸，真的只是「不通過」嗎？
本篇從老徐的核貸案例出發，帶你理解羅吉斯迴歸如何用 Sigmoid 函數 將風險分數轉為機率，並透過 損失函數 與 梯度下降 不斷修正模型。重點解析 Accuracy 為何直覺卻不可靠，以及它在分類問題中的限制。讀完你會明白：模型算的不是答案，而是風險。
老徐坐在辦公桌前盯著手機，快4個小時了，銀行那邊遲遲沒有回覆消息。
為了推動新產線，他向銀行申請 2000 萬 的設備貸款。
資料早就交齊，往來紀錄也不差， 但整整三天，訊息就像被丟進黑洞。
終於，他鼓起勇氣撥通銀行電話。
對方語氣很客氣，卻只回了一句：
「經過電腦審核，貴公司目前無法通過核貸」
老徐坐在辦公桌前盯著手機，快4個小時了，銀行那邊遲遲沒有回覆消息。
為了推動新產線，他向銀行申請 2000 萬 的設備貸款。
資料早就交齊，往來紀錄也不差， 但整整三天，訊息就像被丟進黑洞。
終於，他鼓起勇氣撥通銀行電話。
對方語氣很客氣，卻只回了一句：
「經過電腦審核，貴公司目前無法通過核貸」
不是所有「預測數值」的問題，都適合線性迴歸
什麼時候「線性迴歸開始不夠用」？
1. 關係明顯不是直線(非線性)
2. 不同狀況，行為模式完全不同(時間關係)
3. 因素之間有交互影響(交互作用)
4. 資料分布非常不平均(資料結構)
不是所有「預測數值」的問題，都適合線性迴歸
什麼時候「線性迴歸開始不夠用」？
1. 關係明顯不是直線(非線性)
2. 不同狀況，行為模式完全不同(時間關係)
3. 因素之間有交互影響(交互作用)
4. 資料分布非常不平均(資料結構)
線性迴歸的核心不是畫線，
而是透過損失函數（Loss Function），
找到一條「讓整體預測誤差最小」的直線。
在考試與實務中，必須清楚理解：
✔ 線性迴歸一定存在誤差，零誤差並非目標
✔ 預測的是合理估計值（Expected Value）…
線性迴歸的核心不是畫線，
而是透過損失函數（Loss Function），
找到一條「讓整體預測誤差最小」的直線。
在考試與實務中，必須清楚理解：
✔ 線性迴歸一定存在誤差，零誤差並非目標
✔ 預測的是合理估計值（Expected Value）…
在各類 AI／資料分析相關考試中（包含 AI-900、AI 應用規劃師），
線性迴歸（Linear Regression）幾乎一定會出現，原因其實很單純：
因為它是「最基本、最容易用來判斷有沒有搞懂『預測』在做什麼」的模型。
在各類 AI／資料分析相關考試中（包含 AI-900、AI 應用規劃師），
線性迴歸（Linear Regression）幾乎一定會出現，原因其實很單純：
因為它是「最基本、最容易用來判斷有沒有搞懂『預測』在做什麼」的模型。
監督式學習與非監督式學習，是機器學習中最關鍵的兩種學習方式。
監督式學習以有標註資料為基礎，透過分類與迴歸建立可重複使用的判斷規則，適合用於預測與決策；
非監督式學習則在沒有答案的情況下，協助理解資料結構，例如分群與降維。
唯有先釐清學習方式，後續的模型選擇與評估，才不會從一開始就走偏。
監督式學習與非監督式學習，是機器學習中最關鍵的兩種學習方式。
監督式學習以有標註資料為基礎，透過分類與迴歸建立可重複使用的判斷規則，適合用於預測與決策；
非監督式學習則在沒有答案的情況下，協助理解資料結構，例如分群與降維。
唯有先釐清學習方式，後續的模型選擇與評估，才不會從一開始就走偏。
為什麼老闆或主管最愛問「迴歸型問題」？
站在老闆的角度，其實很合理。
因為：
分類可以幫助決策，
分群可以幫助理解結構，
但真正影響經營的，通常是：
1. 預算要抓多少？
2. 庫存要準備多少？
3. 要不要擴店？要不要加人？
這些問題，最後都會落到一個「數字」。
為什麼老闆或主管最愛問「迴歸型問題」？
站在老闆的角度，其實很合理。
因為：
分類可以幫助決策，
分群可以幫助理解結構，
但真正影響經營的，通常是：
1. 預算要抓多少？
2. 庫存要準備多少？
3. 要不要擴店？要不要加人？
這些問題，最後都會落到一個「數字」。
整個系列涵蓋「AI應用規劃師」+「AI-900」二部分，其中「AI應用規劃師」會先以初級為主，未來會繼續延伸內容到中級。課程內，我將考試大綱打散，依 "企業/技術/應用" 分成三大塊，由淺到深逐層介紹。包含🔍觀念 / 🧠技術層面 / ⚖️知識體系。
整個系列涵蓋「AI應用規劃師」+「AI-900」二部分，其中「AI應用規劃師」會先以初級為主，未來會繼續延伸內容到中級。課程內，我將考試大綱打散，依 "企業/技術/應用" 分成三大塊，由淺到深逐層介紹。包含🔍觀念 / 🧠技術層面 / ⚖️知識體系。
東西擺在眼前，卻沒人告訴你該怎麼分，這時候該怎麼辦？
有些情況，其實早就有「正確答案」等你套用；
但也有些時候，只能靠自己觀察規律、把相似的東西放在一起。
這篇文章用一個生活化的例子，帶你分清「分類」與「分群」到底差在哪，讓你在做決定時不再用錯方法。
東西擺在眼前，卻沒人告訴你該怎麼分，這時候該怎麼辦？
有些情況，其實早就有「正確答案」等你套用；
但也有些時候，只能靠自己觀察規律、把相似的東西放在一起。
這篇文章用一個生活化的例子，帶你分清「分類」與「分群」到底差在哪，讓你在做決定時不再用錯方法。
文章深入淺出地解釋了AI領域中的「分類」（Classification）概念，並將其與「分群」（Clustering）、「迴歸」（Regression）以及影像與文字處理任務做出區別。從最基本的分類，到進階的物件檢測、語義分割、實例分割、全景分割，再到文字分類，為讀者提供了一個清晰的AI任務圖譜。
文章深入淺出地解釋了AI領域中的「分類」（Classification）概念，並將其與「分群」（Clustering）、「迴歸」（Regression）以及影像與文字處理任務做出區別。從最基本的分類，到進階的物件檢測、語義分割、實例分割、全景分割，再到文字分類，為讀者提供了一個清晰的AI任務圖譜。
本文以「AI 應用規劃師」考綱為基礎，將其拆解為企業決策、模型判斷及技術應用三大航線。從痛點識別、法規遵循、總體擁有成本（TCO）的評估，到鑑別式與生成式 AI 的選擇、避免模型過擬合的技術，再到 No Code / Low Code 的應用與場景分析，讓你建立扎實的 AI 知識架構。
本文以「AI 應用規劃師」考綱為基礎，將其拆解為企業決策、模型判斷及技術應用三大航線。從痛點識別、法規遵循、總體擁有成本（TCO）的評估，到鑑別式與生成式 AI 的選擇、避免模型過擬合的技術，再到 No Code / Low Code 的應用與場景分析，讓你建立扎實的 AI 知識架構。
本文深入探討企業在導入AI時常低估成本的四大主因：AI模型與工具費用、資料整理與知識結構建置、系統整合與維運、以及人與組織的學習曲線。藉由詳細拆解各項潛藏成本，協助企業更精確地評估AI專案支出，確保AI投資能真正發揮效益，而非淪為短期話題。
本文深入探討企業在導入AI時常低估成本的四大主因：AI模型與工具費用、資料整理與知識結構建置、系統整合與維運、以及人與組織的學習曲線。藉由詳細拆解各項潛藏成本，協助企業更精確地評估AI專案支出，確保AI投資能真正發揮效益，而非淪為短期話題。
Top 5
非監督式學習（Unsupervised Learning）用來處理沒有答案的資料。它不依賴事先標記好的答案，而是透過觀察資料本身，找出相似性、隱藏關係與整體結構，幫助我們理解資料「長什麼樣子」。因此，非監督式學習常被用在資料探索、前處理與策略分析。當問題尚未被清楚定義時，它往往是第一個登場的工具。
非監督式學習（Unsupervised Learning）用來處理沒有答案的資料。它不依賴事先標記好的答案，而是透過觀察資料本身，找出相似性、隱藏關係與整體結構，幫助我們理解資料「長什麼樣子」。因此，非監督式學習常被用在資料探索、前處理與策略分析。當問題尚未被清楚定義時，它往往是第一個登場的工具。
本篇延續羅吉斯迴歸的分類概念，帶你認識其他常見的分類模型，包括 KNN、SVM、貝氏分類與決策樹。文章不談公式與數學推導，而是從「模型在想什麼」出發，用生活化比喻說明各模型的判斷邏輯與特性差異，幫助你在看到題目描述時，能快速辨認適合的模型類型。適合剛入門的讀者，建立分類模型的整體輪廓與直覺判斷能力。
本篇延續羅吉斯迴歸的分類概念，帶你認識其他常見的分類模型，包括 KNN、SVM、貝氏分類與決策樹。文章不談公式與數學推導，而是從「模型在想什麼」出發，用生活化比喻說明各模型的判斷邏輯與特性差異，幫助你在看到題目描述時，能快速辨認適合的模型類型。適合剛入門的讀者，建立分類模型的整體輪廓與直覺判斷能力。
銀行拒絕核貸，真的只是「不通過」嗎？
本篇從老徐的核貸案例出發，帶你理解羅吉斯迴歸如何用 Sigmoid 函數 將風險分數轉為機率，並透過 損失函數 與 梯度下降 不斷修正模型。重點解析 Accuracy 為何直覺卻不可靠，以及它在分類問題中的限制。讀完你會明白：模型算的不是答案，而是風險。
銀行拒絕核貸，真的只是「不通過」嗎？
本篇從老徐的核貸案例出發，帶你理解羅吉斯迴歸如何用 Sigmoid 函數 將風險分數轉為機率，並透過 損失函數 與 梯度下降 不斷修正模型。重點解析 Accuracy 為何直覺卻不可靠，以及它在分類問題中的限制。讀完你會明白：模型算的不是答案，而是風險。
老徐坐在辦公桌前盯著手機，快4個小時了，銀行那邊遲遲沒有回覆消息。
為了推動新產線，他向銀行申請 2000 萬 的設備貸款。
資料早就交齊，往來紀錄也不差， 但整整三天，訊息就像被丟進黑洞。
終於，他鼓起勇氣撥通銀行電話。
對方語氣很客氣，卻只回了一句：
「經過電腦審核，貴公司目前無法通過核貸」
老徐坐在辦公桌前盯著手機，快4個小時了，銀行那邊遲遲沒有回覆消息。
為了推動新產線，他向銀行申請 2000 萬 的設備貸款。
資料早就交齊，往來紀錄也不差， 但整整三天，訊息就像被丟進黑洞。
終於，他鼓起勇氣撥通銀行電話。
對方語氣很客氣，卻只回了一句：
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不是所有「預測數值」的問題，都適合線性迴歸
什麼時候「線性迴歸開始不夠用」？
1. 關係明顯不是直線(非線性)
2. 不同狀況，行為模式完全不同(時間關係)
3. 因素之間有交互影響(交互作用)
4. 資料分布非常不平均(資料結構)
不是所有「預測數值」的問題，都適合線性迴歸
什麼時候「線性迴歸開始不夠用」？
1. 關係明顯不是直線(非線性)
2. 不同狀況，行為模式完全不同(時間關係)
3. 因素之間有交互影響(交互作用)
4. 資料分布非常不平均(資料結構)
線性迴歸的核心不是畫線，
而是透過損失函數（Loss Function），
找到一條「讓整體預測誤差最小」的直線。
在考試與實務中，必須清楚理解：
✔ 線性迴歸一定存在誤差，零誤差並非目標
✔ 預測的是合理估計值（Expected Value）…
線性迴歸的核心不是畫線，
而是透過損失函數（Loss Function），
找到一條「讓整體預測誤差最小」的直線。
在考試與實務中，必須清楚理解：
✔ 線性迴歸一定存在誤差，零誤差並非目標
✔ 預測的是合理估計值（Expected Value）…
在各類 AI／資料分析相關考試中（包含 AI-900、AI 應用規劃師），
線性迴歸（Linear Regression）幾乎一定會出現，原因其實很單純：
因為它是「最基本、最容易用來判斷有沒有搞懂『預測』在做什麼」的模型。
在各類 AI／資料分析相關考試中（包含 AI-900、AI 應用規劃師），
線性迴歸（Linear Regression）幾乎一定會出現，原因其實很單純：
因為它是「最基本、最容易用來判斷有沒有搞懂『預測』在做什麼」的模型。
監督式學習與非監督式學習，是機器學習中最關鍵的兩種學習方式。
監督式學習以有標註資料為基礎，透過分類與迴歸建立可重複使用的判斷規則，適合用於預測與決策；
非監督式學習則在沒有答案的情況下，協助理解資料結構，例如分群與降維。
唯有先釐清學習方式，後續的模型選擇與評估，才不會從一開始就走偏。
監督式學習與非監督式學習，是機器學習中最關鍵的兩種學習方式。
監督式學習以有標註資料為基礎，透過分類與迴歸建立可重複使用的判斷規則，適合用於預測與決策；
非監督式學習則在沒有答案的情況下，協助理解資料結構，例如分群與降維。
唯有先釐清學習方式，後續的模型選擇與評估，才不會從一開始就走偏。
為什麼老闆或主管最愛問「迴歸型問題」？
站在老闆的角度，其實很合理。
因為：
分類可以幫助決策，
分群可以幫助理解結構，
但真正影響經營的，通常是：
1. 預算要抓多少？
2. 庫存要準備多少？
3. 要不要擴店？要不要加人？
這些問題，最後都會落到一個「數字」。
為什麼老闆或主管最愛問「迴歸型問題」？
站在老闆的角度，其實很合理。
因為：
分類可以幫助決策，
分群可以幫助理解結構，
但真正影響經營的，通常是：
1. 預算要抓多少？
2. 庫存要準備多少？
3. 要不要擴店？要不要加人？
這些問題，最後都會落到一個「數字」。
整個系列涵蓋「AI應用規劃師」+「AI-900」二部分，其中「AI應用規劃師」會先以初級為主，未來會繼續延伸內容到中級。課程內，我將考試大綱打散，依 "企業/技術/應用" 分成三大塊，由淺到深逐層介紹。包含🔍觀念 / 🧠技術層面 / ⚖️知識體系。
整個系列涵蓋「AI應用規劃師」+「AI-900」二部分，其中「AI應用規劃師」會先以初級為主，未來會繼續延伸內容到中級。課程內，我將考試大綱打散，依 "企業/技術/應用" 分成三大塊，由淺到深逐層介紹。包含🔍觀念 / 🧠技術層面 / ⚖️知識體系。
東西擺在眼前，卻沒人告訴你該怎麼分，這時候該怎麼辦？
有些情況，其實早就有「正確答案」等你套用；
但也有些時候，只能靠自己觀察規律、把相似的東西放在一起。
這篇文章用一個生活化的例子，帶你分清「分類」與「分群」到底差在哪，讓你在做決定時不再用錯方法。
東西擺在眼前，卻沒人告訴你該怎麼分，這時候該怎麼辦？
有些情況，其實早就有「正確答案」等你套用；
但也有些時候，只能靠自己觀察規律、把相似的東西放在一起。
這篇文章用一個生活化的例子，帶你分清「分類」與「分群」到底差在哪，讓你在做決定時不再用錯方法。
文章深入淺出地解釋了AI領域中的「分類」（Classification）概念，並將其與「分群」（Clustering）、「迴歸」（Regression）以及影像與文字處理任務做出區別。從最基本的分類，到進階的物件檢測、語義分割、實例分割、全景分割，再到文字分類，為讀者提供了一個清晰的AI任務圖譜。
文章深入淺出地解釋了AI領域中的「分類」（Classification）概念，並將其與「分群」（Clustering）、「迴歸」（Regression）以及影像與文字處理任務做出區別。從最基本的分類，到進階的物件檢測、語義分割、實例分割、全景分割，再到文字分類，為讀者提供了一個清晰的AI任務圖譜。
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本文深入探討企業在導入AI時常低估成本的四大主因：AI模型與工具費用、資料整理與知識結構建置、系統整合與維運、以及人與組織的學習曲線。藉由詳細拆解各項潛藏成本，協助企業更精確地評估AI專案支出，確保AI投資能真正發揮效益，而非淪為短期話題。
本文深入探討企業在導入AI時常低估成本的四大主因：AI模型與工具費用、資料整理與知識結構建置、系統整合與維運、以及人與組織的學習曲線。藉由詳細拆解各項潛藏成本，協助企業更精確地評估AI專案支出，確保AI投資能真正發揮效益，而非淪為短期話題。