2023你需要知道的10大機器學習流行語

編譯／黃竣凱

隨著人工智慧（AI）快速發展，AI在世界蔚為風潮，幾乎每個人都在使用AI工具。預計在2023年，促進AI發展的機器學習技術有望取得突破和提升，其應用也將更普遍。

因此，為了不落人後，了解這項技術非常重要。以下是《Analytics Insight》為我們提供的 2023 年應該知道的十大機器學習流行語：

• AI

透過機器學習，AI得以模擬人類的智慧，並做出與人類相似的判斷。隨著 ChatGPT 的發展，AI已經成為現今最受歡迎的技術。

• 大數據

大數據用於描述來自各種來源、數量龐大的非結構化或結構化的資料。分析大數據是發現趨勢、模式、客戶行為和市場偏好的一種方式。

• 建模

建模是指使用演算法構建模型，並用於評估新數據或預測用戶感興趣的任何內容。如，若是在 Google Ads 中選擇針對特定市場或人口統計，那就是一個模型。

• 預測分析

預測分析是一種對數據進行假設的預測性分析。行銷人員可以透過挖掘數據和分析歷史數據，預測大量數據的未來模式。

• 自然語言處理

自然語言處理透過對文本資訊進行分類、搜尋、分類或提取，讓電腦擁有理解人類語言的能力。該技術使機器學習等其他數據科學活動成為可能。

• 數據科學

數據科學是AI的一個分支，其透過各種技術、程式、演算法和系統從大量結構化和非結構化數據中收集知識、資訊和觀察，並將數據轉化為可以使用的內容。

• 非結構化與結構化資料

非結構化數據是沒有預先定義的數據模型或沒有以預先定義的方式組織的資訊，通常包含大量文本，但也可能包含日期，數字和事實等數據；結構化數據則是可以進行數學或邏輯處理的數據，並包括一些可以進行排名或匯總的內容。

• 神經網路

神經網路是一種模仿生物神經網路的結構和功能的數學模型或計算模型，用於教電腦以類似人腦的方式來處理資料。

• 元宇宙

元宇宙是一個聚焦於透過網路建立社群連結的虛擬3D世界。

• 分散式雲端運算

分散式雲端運算是軟、硬體整合的解決方案，讓企業可以透過單一平台來管理跨雲、地端資料中心及其他邊緣環境，無需擔心底層基礎架構。透過分散式雲端運算，跨行業的業務可以更靈活地儲存、訪問和交換。

參考資料：Analytics Insight

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