神經網路Neural Networ（NN）
在 人工智慧（AI） 和 機器學習 的發展中，
神經網路扮演著 相當關鍵的技術。
神經網路 模仿人類大腦 的運作方式，透過神經元
彼此之間的 連 接 與 訊 號 傳遞，來處理複雜的資訊。
神經網路是什麼？
神經網路 英文為 Neural Networ（NN），亦稱為
類神經網路
人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN）
是 模仿人類神經系統的 一種計算模型，使用類似於「人腦分層結構」中的
互連節點 或 神經元，包含一個輸入層、一個或多個隱藏層 和 一個輸出層。
其目的 就是 透過「神經元」間 的 相互作用，
來 學習、分析 並 預測 各類數據。
神經網路 已經被 廣泛應用 於
1.影像辨識
2.語音識別
3. 自然語言處理（NLP）
神經網路重要性
神經網路 能夠幫助電腦在 僅需少量 人類介入 的情況下
進行智能決策，這是因為 神經網路 具備 學習能力，
能夠 深入理解 並 模擬複雜、非線性的 數據關係，
幫助企業 解決 許多原本難以處理的問題。
1.實現自動化作業
神經網路 能自動處理 許多原本 由人力 完成的任務，像是
1.1 客戶服務
1.2 數據分析
1.3 影像識別
幫助企業節省 大量 時間和成本。
2.改善決策流程
神經網路 幫助管理層 快速掌握重要資訊，讓決策過程
更精準、更有效率，不再需要花費大量時間和人力去分析數據。
3.推動創新產品與服務
神經網路的應用 讓企業 能開發出 許多創新的產品、服務，
例如能更懂用戶需求的推薦系統，而這些產品通常
只有在 AI 的支持下才能實現，
AI 技術幫 助企業 在市場中更具競爭優勢。
神經網路 優缺點
神經網路 優點
1.具備自我學習能力
神經網路 可以透過大量數據的訓練 進行自我學習和適應。
這使其能夠 不斷優化性能，並在處理新情境時 迅速調整。
2.靈活處理非線性數據
神 經網路 在處理 非線性 和高度複雜 的 數據 方面 表現出色，
能夠 識別 並 學習 輸入數據 與 輸出結果 之間的隱藏模式。
3.強大穩定性與容錯度
神經網路 具有對於 數據錯誤 或 部分資料遺失
的 高度容錯性，即便部分輸入數據不完整或出現偏差，
依然能提供合理的結果。
神經網路缺點
1.難以解釋決策過程
神經網路 的 內部結構 和 運作方式 較為複雜，
難以解釋 其決策過程。因此，在需要解釋透明性的情境中，
神經網路的應用可能受限。
2.訓練耗時且計算資源需求高
訓練和運行神經網路需要大量的計算資源，
主要是 TPU / NPU / GPU，
這對於中小型企業或資源有限的項目可能造成負擔。
3.易受 過擬合 影響
在訓練過程中，神經網路可能會過於適應訓練數據，
導致在新數據上的表現不佳，這被稱為過擬合問題。
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