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機器學習演算法與傳統演算法有何差異？

相較於傳統的演算法，機器學習演算法的建置一律更為複雜。

每次使用機器學習演算法時都必須經過定型。

在開發過程中，機器學習演算法會直接透過資料來塑型。傳統演算法的基礎幾乎完全取決於理論或程式碼編寫人員的意見。

什麼時候該執行定型？

每次要使用模型的時候

只有在想要改善模型時

每次從檔案載入模型時

模型、目標和定型資料之間有何關聯？

定型資料是用來對模型進行變更。這些變更可協助模型以更好的方式達成目標。

定型資料是用來對目標進行變更。這些變更有助於使目標更接近模型。

定型資料是用來對模型進行變更。這些變更可協助定型資料具備更好的效能以達到目標。

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