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所謂機器學習是指去了解資料中的脈絡與格式，並透過演算法找出資料中的關聯。例如，當賣出A商品時，與何種商品的銷售有相關性。機器學習的基本運作概念是從已知結果（如賣出A商品，B商品銷售量也會增加）的歷史資料中，以大部分（如70％）作為訓練資料，了解其資料結構與脈絡後建立模型，接著將其餘資料（如30％）用於測試，套用在此模型上並得出一個測試結果，比對已知結果就可知該模型的精準性。之後有新資料進來時，透過此模型就能得出預測結果。這樣的概念聽起來與過去統計軟體如SPSS、SAS等並無不同，然而機器學習特別之處應包括以下三點：第一、可自動不斷優化。一般模型建置完成後，頭一周、二周總是能順利運作，然而隨著新資料的加入，可能到了第三個月其效能就不如一開始般精準；但透過機器學習，模型能被持續監控並且不斷進行再次訓練。第二、資料科學的完整性。模型建立的前後有許多步驟，包括資料擷取、資料準備、建模、佈署、監控、持續改善等。機器學習能以統管的方式來處理存取控制、管理資料與模型、以及人員之間的協同合作。第三、能支援各種語言與框架，並透過自動建模，推薦最適合的演算法以降低進入資料科學領域的門檻。

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