讓電腦從資料中學習的演算法
機器學習（Machine Learning）是人工智慧的核心領域，專注於開發能從資料中自動學習和改進的演算法。本頁面整理了機器學習領域的主要概念、模型架構、應用領域及相關工具框架。
從圖靈測試到深度學習時代的發展歷程
使用標籤資料學習輸入到輸出的映射函數
從未標記資料中自動發現模式與結構
多層神經網路學習資料的層次化表示
智慧體透過與環境互動學習最佳決策
受生物神經元啟發的計算模型，深度學習的基礎
沿梯度反方向迭代更新參數的最佳化演算法
利用鏈式法則計算梯度以訓練神經網路
樹狀結構的監督式學習模型，具高度可解釋性
基於多棵決策樹的集成學習方法
尋找最大間隔超平面來分類資料