如果你用過像 Netflix 這樣的串流服務,你一定看過首頁會依照你可能想看的內容來個人化呈現。為了達成這點,平台會用機器學習,根據你的觀影紀錄、相似使用者的觀影紀錄,以及其他有助於理解你喜好的資料,來產生推薦。
StreamWise 是一間電影串流新創,他們打造了一個簡化版的推薦工具。它會把你最喜歡的片種,搭配其中一個電影特性作為輸入。探索一下這個應用程式,看看模型輸出了什麼。
這個模型的輸出代表什麼?
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本章將定義機器學習,並說明它與資料科學及人工智慧的關係。接著,我們會拆解常見的機器學習術語,最後介紹用於建置模型的機器學習工作流程。
當前練習
既然你已經了解機器學習的基礎,我們就更深入一些。本章結束時,你會知道機器學習的不同類型,以及如何評估並改進你的模型。
本章將從神經網路開始,帶你拆解深度學習。接著,我們會更深入探討深度學習的兩個常見應用:電腦視覺與自然語言處理。最後,我們將以機器學習的限制與風險作為課程總結。