機器學習VS深度學習
在現代數據分析領域中，機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）的概念愈來愈重要。許多人可能會感到這兩個術語是相同的，但實際上，牠們之間存在著明顯的差異。
在本篇文章中，我們將探討機器學習vs深度學習的差異，並且介紹如何選擇適合你的方法。為了更好地理解這兩個術語，我們需要先了解牠們的定義和特點。
**Machine Learning**
機器學習是一種自動化的過程，旨在讓算法能夠從資料中學習，並且預測未來事件或結果。這種方法通常使用訓練集（Training Set）和測試集（Testing Set），以評估模型的性能。
例如，如果你想創建一個可以識別圖片中的物體的系統，你需要收集大量的圖片資料，然後讓算法學習如何辨認這些物體。當你的系統能夠正確地識別物體時，它就可以應用於實際情況中。
**Deep Learning**
深度學習是一種特殊的機器學習方法，旨在使用人工神經網絡（Artificial Neural Network）來模擬生物大腦中的神經元。這種方法通常需要大量的計算資源和資料，以訓練模型。
例如，如果你想創建一個可以識別圖片中的物體，並且能夠理解該物體的意義，你需要收集大量的圖片資料，然後讓算法學習如何辨認這些物體。當你的系統能夠正確地識別物體時，它就可以應用於實際情況中。
**差異**
在機器學習和深度學習之間存在著明顯的差異。Machine Learning通常使用較簡單的算法，旨在從資料中學習，而Deep Learning則需要使用複雜的人工神經網絡來模擬生物大腦中的神經元。
因此，如果你想創建一個可以識別圖片中的物體，並且能夠理解該物體的意義，你可能需要選擇深度學習。然而，如果你只需要從資料中學習，Machine Learning就足以了。
如果您想要了解更多關於機器學習和深度學習的信息，可以查看Excel Brother網站，他們提供了許多有用的資源和教程，以幫助您更好地使用 Excel spread sheet。