監督式學習是什麼？一文看懂監督式學習、非監督式學習差異！

監督式學習是機器學習的一種，透過已標記的數據進行訓練，學習輸入內容與輸出結果之間的關係，進而預測資料。

監督式學習英文為「Supervised Learning」，中文也可稱「監督學習」，是機器學習中最核心的技術之一。其原理是透過已標記的數據來訓練模型，幫助 AI **理解輸入數據（Input）與預期結果（Output）**之間的關聯性，進而對未見數據進行準確的預測。

可以將監督式學習比喻為考試時能夠直接在已經畫重點的書中找到答案，通過反覆練習及考試次數增加，AI 模型會逐漸熟悉類似的問題，準確率也隨之提高。監督式學習模型廣泛應用於分類與回歸任務，例如垃圾郵件檢測、疾病診斷、股票價格預測等。

不過，監督式學習的最大挑戰在於數據標記的過程，需要大量的時間與人力資源，特別是在數據量龐大的情況下。因此，選擇適合的數據與問題類型，才能讓監督式學習發揮其最大效益。

AI 監督式學習的流程大致分為 4 個主要步驟：

📍STEP 1：數據準備與標記

監督式學習的第一步是收集數據並對其進行標記。數據需包含輸入與輸出對應的標籤，而這些標註過的數據是模型學習的基礎。

例如，在一個圖像分類問題中，數據標註可能是標明每張圖片的內容（如貓、狗等）。有效的數據標註對於模型的準確性至關重要，並且這一過程通常需要人工介入，尤其是對於複雜或細緻的分類標註。

📍STEP 2：模型訓練

在數據準備好後，下一步是選擇適合的監督式學習模型並進行訓練。此階段的目標是通過將標註過的數據餵給模型，讓模型學習輸入和輸出之間的關聯。

例如，對於圖像分類問題，模型將學習從圖像的像素特徵中識別出不同物體的標籤。在此過程中，模型會不斷調整其內部參數，以最小化預測誤差。

📍STEP 3：模型驗證與優化

當模型完成初步訓練後，下一步是使用測試數據來評估其性能。這些測試數據是訓練過程中未見過的資料，旨在模擬模型在實際應用中的表現。此時，會根據模型的預測結果與真實標籤的比較，計算出準確率等性能指標。

若發現模型的表現不如預期，則需調整模型的超參數（如學習率、正則化參數等），並進行多輪優化，直到模型達到滿意的預測精度。

📍STEP 4：模型應用

在訓練和優化完成後，模型可以應用於實際場景中，進行預測和決策。

例如，在電商平台中，已訓練好的推薦系統模型可以根據用戶的歷史行為推薦商品；在醫療領域，訓練好的診斷模型可以幫助醫生識別患者的疾病。此階段的目的是將訓練好的模型部署到實際環境中，進行真實的運作，並持續收集反饋來進行微調。

監督式學習的 4 步驟不僅是 AI 能夠實現準確預測的基礎，也讓它在許多領域得以成功應用，如電子商務推薦系統、語音識別、醫療診斷、金融風險評估等。透過不斷優化和應用，監督式學習模型能夠持續進步，提供更精確且智能的解決方案。

另外，深度學習也能應用在監督式學習、非監督式學習與強化學習中，想進ㄧ步了解深度學習，可以參考這篇文章：深度學習是什麼？5 分鐘帶你了解 AI、深度學習與機器學習的差異！

非監督式學習（或稱非監督學習、無監督學習）是一種不依賴標註數據的學習方式。這種學習方法的主要目的是讓模型透過分析數據本身的結構與模式來進行學習。

非監督式學習通常應用於「分群」（例如：根據用戶的購物行為將用戶分成不同群體）、「降維」（例如：使用 PCA 技術將高維數據簡化為更易理解的低維形式）等任務。

監督式學習、非監督式學習 2 者之間主要區別在於，監督式學習依賴於數據的標籤，通過這些標籤來學習數據與輸出結果之間的關聯；而非監督式學習則專注於從數據的內部結構中發現模式，並不需要標註數據。

舉例來說：大箱子中有許多不同顏色的球，監督式學習就像是你先告訴模型每個球的顏色（標籤），然後讓模型學會如何區分這些顏色。而非監督式學習則像是你把這些球丟進箱子裡，讓模型自己去發現哪些球是相似的，並將它們分組，根據相似度來進行分類。

半監督式學習（或稱半監督學習）是一種結合了監督式學習與非監督式學習特點的學習方法。它通常使用少量的標註數據和大量的未標註數據來進行訓練。這種方法尤其適用於標註數據成本高的情況，如醫療影像分析、文件分類等領域。

監督式學習與半監督式學習相比，半監督式學習能夠在降低標註數據需求的情況下，依然保持較高的準確度。它的優勢在於減少了標註數據的依賴，並能夠充分利用大量未標註數據來提高模型的學習能力。

例如在學習外語時，老師提供一小部分的單字卡片（這就是標註數據），但剩下的大部分卡片你並不知道上面寫的單字（這是未標註數據）。

你可以通過將已知單字與未知單字進行聯繫，逐漸學會更多的單字。這就是半監督式學習的基本概念：利用少量的已知資料來輔助學習大量的未知資料。

強化學習（或稱強化式學習）是一種通過與環境互動來學習最佳策略的機器學習方法。

強化學習中的模型，通常被稱為代理人（Agent），通過與環境互動獲得反饋（獎賞或懲罰），進而學習如何達到目標。強化學習的核心在於尋求最佳行動序列，使得代理人在每個時刻都能獲得最大的獎賞。

強化學習的應用非常廣泛，尤其是在需要做出一系列決策的情況下。例如，強化學習被廣泛用於機器人導航、遊戲 AI（如棋盤遊戲或電子遊戲中的自動對手）等領域。

舉例來說： 在玩遊戲時，每當你完成一個任務或者擊敗一個敵人，你會獲得獎賞（例如分數），如果你犯錯了，則會受到懲罰（例如減少生命值）。

隨著遊戲的進行，你會學會哪些行為能讓你獲得最多的獎賞，進而提高自己的遊戲表現。這就像強化學習中的「試錯法」，代理人通過反復嘗試，找到最佳的策略。

以下整理半監督式學習、監督式學習、非監督式學習優缺點與應用範疇，讓各位更進一步了解監督式學習、非監督式學習、半監督式學習！

不管是半監督式學習、監督式學習、非監督式學習、強化學習，關鍵在於明確知道「你想解決的問題是什麼」。只有根據目標、需求和整體情況選擇適合的方法，才能高效的找到解決方案。

監督式學習中，最常處理的兩個問題就是「分類（Classification）」與「迴歸（Regression）」。

📍 迴歸

當預測目標為連續數值時，稱為迴歸問題。例如，根據過去的銷售數據預測未來的銷售額，或是根據房屋特徵估計其價格。

📍 分類

當預測目標為離散類別時，稱為分類問題。例如，根據電子郵件的內容判斷其是否為垃圾郵件，或是根據病患的症狀診斷疾病類型。

🔺 邏輯迴歸（Logistic Regression）

邏輯迴歸（Logistic Regression） 是一種分類演算法，特別適合解決二元分類問題，例如判斷電子郵件是垃圾郵件還是有效郵件。與線性迴歸不同，邏輯迴歸的輸出是一個概率值，最終將數據分為兩類或多類。

邏輯迴歸演算法應用廣泛，例如在醫療診斷中，用於預測患者是否患有某種疾病。

🔺 線性迴歸（Linear Regression）

線性迴歸（Linear Regression） 是最基本的回歸演算法，旨在找到輸入變數（Input）和輸出變數（Output）之間的線性關係。這種方法常用於預測連續值，例如銷售額、溫度變化或房價走勢。

線性迴歸計算簡單且直觀，是許多初學者學習回歸分析的第一步。

🔺 多項式迴歸（Polynomial Regression）

當數據之間的關係不是線性的時候，多項式迴歸（Polynomial Regression） 是一個理想選擇。通過添加高次項，這種迴歸方法可以擬合更複雜的數據模式，例如預測股市走勢或產品需求量。

多項式迴歸能有效處理曲線數據，是線性迴歸的進階版本。

🔺 決策樹（Decision Tree）

決策樹（Decision Tree） 是一種結構化的分類與回歸演算法，通過將數據按照特徵分割為多個子集，逐層構建「樹形結構」進行預測。

決策樹演算法被廣泛應用於如信用評分、風險管理等領域，因其結構清晰，能夠提供易於理解的預測過程。

🔺 隨機森林（Random Forest）

隨機森林（Random Forest） 是由多棵決策樹組成的集成演算法，通過結合多個模型的預測結果，提升準確性和穩健性。隨機森林在分類和回歸任務中都表現出色，例如圖像識別、銷售預測等。

由於其高效性和準確性，隨機森林是監督式學習中的常用方法。

🔺 支援向量機（SVM, Support Vector Machine）

支援向量機（SVM, Support Vector Machine） 是一種強大的分類演算法，特別適合處理高維數據。例如，用於文本分類、情感分析或基因表達數據分析。

支援向量機通過尋找一條最佳分隔線（Hyperplane），將不同類別的數據點分開，並最大化分類邊界。

🔺 神經網路（Neural Networks）

神經網路（Neural Networks） 是深度學習的基礎，模仿人類大腦結構來進行數據處理。它由多層人工神經元組成，能夠處理複雜的非線性問題，例如圖像識別、語音識別和自然語言處理。

神經網路是最具潛力的技術之一，廣泛應用於醫療診斷、自動駕駛等領域。

非監督式學習、半監督式學習、監督式學習應用範圍非常廣泛，以下將分別分享半監督式學習、監督式學習、非監督式學習例子。

Netflix 利用非監督式學習技術（例如聚類分析），分析用戶的觀影行為數據，從而實現個性化推薦。 數據來源：Netflix 收集用戶在平台上的行為數據，包括觀看歷史、影片評分、停留時長和搜尋記錄等。

• 分群與推薦：

  • 使用 K-means 聚類技術，將具有相似偏好的用戶分為不同群體（例如喜歡動作片、喜劇片的群體）。
  • 結合分群結果，推薦用戶可能喜歡但尚未觀看的內容，提升用戶參與度。

• 成效：

  • 個性化推薦占 Netflix 收視量的 80%，極大地提升了用戶滿意度和黏性。
  • 通過行為分析精準推薦，減少用戶因「選片困難」而流失的情況。

Google Health 使用半監督式學習技術，實現了 X 光片和 CT 影像中異常檢測的自動化與高效化。

• 核心技術：結合少量專家標記的醫療數據與大量未標記的醫學影像，訓練深度學習模型，準確識別異常特徵。

• 應用範圍：主要針對肺結核、肺炎等疾病，模型可快速檢測影像中的病變區域，輔助醫生診斷。

• 成果：

  • 減少醫生診斷的工作量，將診斷效率提高至傳統方法的數倍。
  • 模型的檢測準確率已接近專業醫師水準，為偏遠地區或醫療資源有限的環境提供協助。

Tesla 利用監督式學習技術，為其自動駕駛系統提供物體檢測和識別能力，保證車輛行駛安全，是經典的監督式學習例子。

• 訓練數據：透過車隊收集來自真實路況的大量數據，並將數據經過手動標記，其涵蓋行人、交通標誌、車輛、道路標線等元素。

• 應用技術：

  • 物體檢測：透過深度學習模型（如 YOLO 或 RCNN），識別周圍環境中的行人、標誌和其他車輛，並進行位置定位。
  • 道路情境分析：結合標記數據，系統能理解動態場景，識別紅綠燈信號、車道線等，實現精確導航與駕駛決策。

• 成效：

  • 高效反應：Tesla 的監督式學習模型使車輛能夠在多變環境中快速做出反應，提高行駛安全性。

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