本書內容兼顧理論與實務，用大量示意圖與範例，幫助讀者建立機器學習的基本概念。第一章介紹機器學習的基本概念與類型，幫助讀者快速入門。第二章深入探討監督式學習，涵蓋多種經典演算法，如線性回歸、決策樹與神經網路等。第三章則介紹非監督式學習，重點講解資料探索與聚類方法。第四章專注於模型評估與優化，幫助讀者提升模型性能。最後，第五章通過台股數據分析與YOLO物件辨識兩個實戰專案，讓讀者實際應用所學知識，開啟機器學習與深度學習的探索之旅。
本書特色
1.強調實作與錯誤學習：本書不僅講解理論，還鼓勵讀者動手實踐，以實際應用深化理解。
2.系統化的學習路徑：以示意圖與簡單範例帶領讀者進入機器學習，逐步深入監督式與非監督式學習，最終挑戰更進階的AI應用。
3.提供完整的學習支援：書中還整理了機器學習的專業術語，並附有環境安裝指南，讓更多人能輕鬆入門機器學習。
4.豐富的線上教學資源：作者經營YouTube頻道「工程師の師」，提供多樣化的教學影片，作為書本內容的延伸學習資源。
本書特色
1.強調實作與錯誤學習：本書不僅講解理論，還鼓勵讀者動手實踐，以實際應用深化理解。
2.系統化的學習路徑：以示意圖與簡單範例帶領讀者進入機器學習，逐步深入監督式與非監督式學習，最終挑戰更進階的AI應用。
3.提供完整的學習支援：書中還整理了機器學習的專業術語，並附有環境安裝指南，讓更多人能輕鬆入門機器學習。
4.豐富的線上教學資源：作者經營YouTube頻道「工程師の師」，提供多樣化的教學影片，作為書本內容的延伸學習資源。
