# 第6單元 監督式學習
>從前面章節介紹，我們已經瞭解了Data preprocessing（資料前處理）的概念囉！
接下來，我們就可以進入到人工智慧的分析演算法囉!
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# 機器學習類型
機器學習主要分為兩類：
- 監督式學習
- 非監督式學習
- 半監督學習
- 增強式學習
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# 監督式學習Supervised Learning
透過訓練資料學到或建立一個模式（函數 / learning model），並依此模式推測新的實例。最常處理的兩個問題：迴歸、分類。
當你預測的目標為連續的數值，稱為迴歸；若目標為非連續的，稱為分類。
>監督式學習就像是我們給了機器一堆貓的照片告訴機器說「這個是貓」，再給機器一堆狗的照片告訴它「這是狗」，讓機器自己去學習分辨，接著我們便能給予任何貓或狗的照片問機器讓機器告訴我們這是 貓 或 狗？
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# 非監督式學習Sunsupervised Learning
非監督式學習是一種機器學習的方式，並不需要人力來輸入標籤。
>非監督式學習就像是我們給了機器一堆貓的照片和一堆狗的照片，可是我們並沒有告訴機器說哪些是貓哪些是狗，要機器自己去學習判斷出分類出圖片的不同之處。
[影片](https://youtu.be/qQSUTfBfIVA)
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# 動手做 AI
> Teachable Machine 是由 Google 公司所開發的，它是一個易上手且免費的網頁工具，使用者不需具備很專業的 AI 知識就可完成屬於自己的專案喔！
以下是教學影片
- [A.I. Experiments: Teachable Machine](https://youtu.be/3BhkeY974Rg)
- [Teachable Machine Tutorial 1: Gather](https://youtu.be/DFBbSTvtpy4)
- [Teachable Machine Tutorial 2: Train](https://youtu.be/CO67EQ0ZWgA)
- [Teachable Machine Tutorial 3: Export](https://youtu.be/n-zeeRLBgd0)
前往 [Teachable Machine](https://teachablemachine.withgoogle.com/) 開始動手做吧！
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# 延伸活動
Microsoft 微軟公司也推出的 Lobe 人工智慧模型訓練軟體。此軟體跟 Teachable Machine 最大的差異在於，可以離線訓練機器喔！
讓我們透過 [影片介紹](https://youtu.be/Mdcw3Sb98DA)來認識 Lobe吧！
前往 [Microsoft Lobe](https://www.lobe.ai/)開始動手做。
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# 遊戲化平台－學習評量
>題目編號
6-1.
6-2.
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