2025 08 04 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 數位轉型 趨勢 鑑別式 AI：常用演算法與技術 決策樹 (Decision Tree)– 隨機森林 (RandomForest)– 類神經網路 (Artificial neural network)– 卷積神經網路 (CNN)

鑑別式 AI：常用演算法與技術

   鑑別式AI   發展歷程  久遠，擁有眾多成 熟的  機器學習  演算法 與 技術，

   包括:

  決策樹 (Decision Tree)– 

     利用樹狀結構   根據   特徵閾值  進行  資 料   劃分，生成   易解釋  的 規則，

    並  運 用  規  則  進行  分類。

  隨機森林 (RandomForest)– 

     隨機森林則是   由多棵決策樹  組成的 集成學習模型(Ensemble Learning Model)，

    結果  由多數決 或  平均  決定。

    提升    分類  準確率    並   降 低   過度  配適    風險。

  類神經網路 (Artificial neural network)– 

     多層神經網路   可學習   複雜  的   非線性關 係，用於各類  預測  與  分類  任務。

     – 其中，

    卷積神經網路 (CNN) 在影像識 別中表現突出，

     適用於  產品瑕疵檢測 、人臉識別等。