簡介
機器學習有許多方面是兩個專業領域的交集-數據科學和軟體工程。 機器學習的目標是使用數據來建立可併入軟體應用程式或服務的預測模型。 若要達成此目標，數據科學家在使用它來訓練機器學習模型之前先探索和準備數據，而軟體開發人員則將模型整合到應用程式中，以預測新數據值（這個過程稱為推斷）。
機器學習起源於數據的統計和數學建模。 機器學習的基本思想是使用過去觀察的數據來預測未知的結果或值。 例如：
- 冰淇淋店的老闆可能會使用結合歷史銷售和天氣記錄的應用程序，根據天氣預報預測他們在某一天可能銷售多少冰淇淋。
- 醫生可能會使用過去患者的臨床數據來運行自動測試，根據體重、血糖水平和其他測量值等因素預測新患者是否有患糖尿病的風險。
- 南極的研究人員可能會利用過去的觀察結果，自動識別不同的企鵝物種（例如 阿德利企鵝、巴布亞企鵝或 下巴帶企鵝），基於對鳥類鰭狀肢、喙和其他身體特徵的測量。
備註
我們認識到不同的人喜歡以不同的方式學習。 您可以選擇以基於視頻的格式完成此模塊，也可以將內容作為文本和圖像閱讀。 文字包含的細節比影片更多，因此在某些情況下，您可能希望將其作為影片簡報的補充資料。