經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定
科目一：人工智慧基礎概論
機器學習（Machine Learning）：
定義：
通過 數據 學習模式，無需明確編程。例如，Netflix的推薦系統。
應用：預測分析、客戶分群。
機器學習被廣泛用於多個領域，包括：
預測未來事件或數值:如股票市場預測。
分類數據 :例如識別垃圾郵件。
聚類相似數據點 :如客戶分群。
異常檢測 :發現異常模式，如金融欺詐。
推薦系統 :根據用戶偏好建議內容，如網飛Netflix的電影推薦。
自然語言處理 :分析和生成人類語言，如語音識別。
計算機視覺 :識別圖像中的物體，如醫療影像診斷。
機器學習基本原理(線性回歸、決策樹、支持向量機（SVM）和神經網絡)
數據預處理
數據預處理是機器學習的基礎，涉及清理、標準化和轉換原始數據。
具體包括處理缺失值、異常值，以及確保數據的一致性。
例如，數據可能需要正規化以縮放到相同範圍，這對模型訓練至關重要。
模型選擇
根據問題類型選擇合適的模型是另一個關鍵原理。
常見模型包括線性回歸、決策樹、支持向量機（SVM）和神經網絡等。
選擇時需考慮數據特性和預期準確度，
例如，對於少量數據，簡單模型可能表現更好。
訓練
訓練過程 涉及 將數據輸入 模型，通過迭代優化（如梯度下降）調整參數，
使模型學習數據中的模式。
訓練通常分為監督學習（使用標籤數據）和無監督學習（使用未標籤數據）。
評估
評估模型性能是確保其泛化能力的關鍵步驟。
常用指標包括
準確率（accuracy）、精確率（precision）、召回率（recall）和F1分數（F1-score）。
技術如k折交叉驗證（k-fold cross-validation）
用於測試模型在不同數據子集上的表現。
避免過擬合和欠擬合
模型複雜度的平衡 是機器學習的 另一個重要原理。
過擬合（overfitting）指模型過於記憶訓練數據，導致在新數據上表現不佳；
欠擬合（underfitting）則指模型太簡單，無法捕捉數據模式。
通過正則化技術和交叉驗證可以減輕這些問題。
正則化
正則化是防止過擬合的技術，如L1和L2正則化，
通過 懲罰 模型複雜度 鼓勵 更簡單的模型。
特徵工程(可以減少維度，改善計算效率)
特徵工程涉及 選擇、創建 和 轉換輸入變量（特徵），以捕捉數據中相關資訊，
提升模型性能。例如，特徵選擇可以減少維度，改善計算效率。
超參數調優
超參數 是模型中 未從 數據中學習 的 設置，如學習率、神經網絡的層數等。
通過調優這些參數，可以控制學習過程，提升模型表現。
持續學習
隨著新數據的出現，模型需要持續更新和重新訓練，以適應數據模式和趨勢的變化。
這確保了模型的長期準確性和相關性。
雖然相關資源中未提供具體連結，但這被認為是機器學習的重要原則。
機器學習主要用途：
預測：
基於歷史數據預測未來事件或數值，例如股票市場預測或疾病風險評估。
分類：
將數據分為預定義類別，例如識別垃圾郵件或診斷醫療影像中的疾病。
回歸：
預測連續值，例如房價預測。
聚類：將相似數據點分組，例如客戶分群用於市場營銷。
異常檢測：識別異常模式，例如金融欺詐或網絡安全威脅。
推薦系統：根據用戶偏好建議內容或產品
例如網飛的電影推薦或亞馬遜的商品建議。
自然語言處理（NLP）：分析和生成人類語言，
例如語音識別、聊天機器人和語言翻譯。
計算機視覺：識別和理解視覺數據，例如自動駕駛中的障礙物檢測或醫療影像診斷。
語音識別：將語音轉換為文本，例如智能助手如Siri或Alexa。
深度學習（Deep Learning）：
定義：
基於 人 工神經網絡，模擬 人腦處理數據 的方式，
特別適用於複雜數據 如 圖像 和 語音。
應用：自動駕駛中 的 物體識別、語音 轉文字。
自然語言處理（NLP）：
定義：
使機器 理解 和 生成 人類語言，如聊天機器人、翻譯工具。
應用：虛擬助理（如Alexa）、語言翻譯。
計算機視覺（Computer Vision）：
定義：
使機器 能解釋和理解 視覺信息，如面部識別、醫療影像分析。
應用：安防監控、自動駕駛。
機器人技術（Robotics）：
定義：
結合AI實現自動化操作，如工業機器人、服務機器人。
應用：製造業自動化、醫療手術輔助。
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