機器學習應用領域的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰

為了解決機器學習應用領域的問題，作者陳昭明 這樣論述：

深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 　　整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 　　☆【神經網路(NN)】 　　☆【卷積神

經網路(CNN)】 　　☆【物件偵測(YOLO)】 　　☆【光學文字辨識(OCR)】 　　☆【車牌辨識(ANPR)】 　　☆【人臉辨識】 　　☆【生成對抗網路 (GAN)】 　　☆【深度偽造 (DeepFake)】 　　☆【自然語言處理(NLP)】 　　☆【聊天機器人(ChatBot)】 　　☆【語音辨識(ASR)】 　　☆【強化學習(RL)】 　　讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。  

機器學習應用領域進入發燒排行的影片

應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究

為了解決機器學習應用領域的問題，作者洪御仁 這樣論述：

本研究為參考台灣證券交易所公開資訊觀測站、各部會官網及資料開放平臺刊載的統計報表，取用公開歷年來的證券交易資料。因為目前人工智慧（AI）在金融投資中的應用是自1990年代個人電腦技術飛速發展和大眾化以後引起廣泛研究關注的研究領域。第一款人工智慧ETF「AI Powered Equity ETF」，於西元2017年10月橫空出世，為當時全球第一使用AI選股的基金，年化報酬率多達11.81%。經過研究，股票市場的特點是極端波動、非線性以及內部和外部環境變量的變化，而AI中的機器學習技術可以檢測這種非線性，從而大幅改善預測結果。本研究蒐集股價影響因素與預測分析文獻，藉由機器學習技術包含類神經網路、

支援向量回歸、隨機森林、決策樹等演算法，進行預測驗證，並提高預測準確度。研究結果顯示使用隨機森林預測股價，準確率高於類神經網路與支援向量迴歸，後續會提出股市預測分析的結論與建議提供給未來投資理財與研究者參考。關鍵詞：類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、機器學習、決策樹

智造熱點：一本書圖解全球制造業大趨勢

為了解決機器學習應用領域的問題，作者中國電子信息產業發展研究院 這樣論述：

當前，新一輪科技革命與產業變革正在與我國加快轉變經濟發展方式形成歷史性交匯，新的國際產業分工格局正在重塑，我國經濟發展進入以中高速增長為特征的新常態。在這種背景下，智能制造、智能技術、大數據、綠色制造等熱點頻出。本書以智能技術、智能制造、綠色制造、中國制造業創新、大數據助力智能制造為關鍵點，講述了全球制造業的發展趨勢，力求為我國制造業發展提供可行性指導建議。適合制造業企業管理者、政府機構相關產業研究人員、相關研究機構人員以及高等院校相關專業的師生閱讀。中國電子信息產業發展研究院（賽迪集團）是直屬於國家工業和信息化部的一類科研事業單位，成立20多年來，一直致力於面向政府、面向企業、面向社會提供研

究咨詢、評測認證、媒體傳播與技術研發等專業服務，形成了政府決策與軟科學研究、傳媒與網絡服務、咨詢與外包服務、評測與認證服務、軟件開發與信息技術服務五業並舉發展的業務格局。賽迪智庫是中國工業和信息化領域的知名思想庫，直屬於工業和信息化部中國電子信息產業發展研究院。自成立20多年以來，秉承「面向政府、服務決策」的宗旨，賽迪智庫專業從事軟科學研究工作，積極開展基礎研究、預先研究和對策研究，致力為政府提供決策咨詢和支撐服務；研究領域既注重發展規划、產業政策、產業科技、產業經濟和中小企業，又突出信息化、電子信息產業和軟件服務業，同時涵蓋裝備工業、消費品工業、原材料工業、工業節能、工業安全生產、軍民結合和

無線電管理。樊會文，中國電子信息產業發展研究院副院長、研究員、賽迪學者，中國人民大學經濟學博士；其長期致力於信息技術產業政策、產業規划和信息化解決方案研究，承擔多項省部級研究課題，曾參加研究起草國務院《關於鼓勵發展軟件產業和集成電路產業的若干政策》《關於促進信息消費擴大內需的若干意見》《中國制造2025》《關於促進制造業與互聯網深度融合的指導意見》等重要政策文件。安暉，高級工程師，畢業於武漢大學，工學博士，現任賽迪智庫電子信息產業研究所所長、互聯網研究所所長；其專門從事電子信息產業、互聯網產業發展與政策規划等方面研究工作；作為主要成員參與《國務院關於促進雲計算創新發展培育信息產業新業態的意見》

《國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》等多項國家政策、規划的起草。顧成奎，天津大學博士后，副教授，現任賽迪智庫工業節能與環保研究所所長；其長期從事工業節能與環保政策研究、規划編制工作，特別是在能源經濟、產業政策、技術創新、綠色電子等方面有較為深入的研究；主持完成了《工業節能「十二五」規划》《工業綠色發展「十三五」規划》等重要政策文件的編制工作。何穎，高級工程師，畢業於北京航空航天大學，管理學博士，現任賽迪智庫工業科技研究所所長；其長期從事產業技術創新戰略、科技創新管理等領域研究，承擔了《中國制造2025》《工業創新驅動發展戰略研究》《工

業領域科技體制改革相關研究》《信息產業核心技術對外依存度調查及提高產業創新能力的戰略研究》等多項國家級和省部級重大課題，參與起草多個國務院文件。左世全，清華大學機械工程學院博士后，現任賽迪智庫裝備工業研究所所長；其主要從事先進制造業、裝備制造業、智能制造、工業機器人、增材制造（3D打印）等新興產業發展戰略、規划及政策研究；主持或參與《制造強國戰略研究》《中國制造2025》《智能制造發展戰略研究》等多項重大課題；曾獲國務院發展研究中心中國發展研究基金會2006年度「中國發展研究青年獎學金」及中國博士后科學基金。李博洋，賽迪智庫工業節能與環保研究所副所長、副研究員，日本國立山口大學博士，清華大學博

士后；作為主要成員完成省部級課題20余項，參與《工業節能「十二五」規划》《工業綠色發展「十三五」規划》等重要文件的編制。劉鵬宇，畢業於北京交通大學，工學博士，現任賽迪智庫信息化研究中心助理研究員；他深耕信息化、「互聯網+」、人工智能等領域，作為主要完成人承擔了上海、廣東、福建等二十個省（市）的課題項目。王文平，北京理工大學管理學博士，美國佐治亞理工大學訪問學者，現任賽迪智庫工業科技研究所助理研究員；同時也是技術創新管理和工業科技政策分析專家，具有豐富的國家級重大項目和政策的研究咨詢經驗，在《科研管理》《科技日報》等重要刊物上發表多篇文章。 第1章 全球制造業面臨的新形勢制造

業重回全球經濟和產業競爭的制高點制造業國際分工和競爭格局發生深刻改變制造業創新模式和創新體系正在加速重構我國制造業面臨的新機遇第2章 智能技術發展趨勢人工智能越來越聰明集成電路發展奠定智能技術基礎雲計算加快信息系統互聯互通和智能共享計算機的復雜計算能力大幅提高機器會自己學習和改進機器擁有學習能力機器學習應用領域正在不斷擴大開放平台讓人人成為智能技術開發者機器有了人類大腦人工神經網絡給機器裝上大腦機器在深度學習深度學習擴大應用機器像人一樣擁有感覺傳感器、物聯網無處不在機器擁有精准的感知能力從感知向認知發展智能技術成就新型商業智能的個性化定制智能的生產服務業智能的生活服務業批量生產機器人全球無人機

、無人車發展逐步升溫3D打印技術進入催化落地期智能制造標准體系建設步伐加快識別技術的商業前景人臉識別技術商用將取得突破圖像識別技術商用步伐加快生物特征識別技術挖掘新的商業價值機器與人流利對話自然語言理解技術促進人機互動自然語言理解方法讓機器讀懂人類語言自然語言理解技術加速滲透社會生活各個領域虛擬現實進入人類生活國內外公司紛紛布局虛擬現實虛擬現實技術體系基本形成虛擬現實進一步拓展人類生活空間區塊鏈技術改變人類生活人們用上數字貨幣區塊鏈技術應用范圍不斷擴大政府、企業合力發展區塊鏈技術第3章 智能制造發展趨勢智能制造或成為新工業革命核心背景：新工業革命孕育興起觀點：智能制造是新工業革命的核心動力：信

息技術與制造業深度融合條件：智能制造已具備三方面條件世界主要國家加快推進智能制造美國「三位一體」部署智能制造德國實施「工業4.0」戰略日本：利用大數據發展下一代制造業韓國：推進「制造業創新3.0」戰略智能制造國際合作走向深入中國系統推進智能制造發展舉措認識：從概念到實踐定位：主攻方向+「三個定位」頂層設計：規划引領進一步趨於完善系統推進：多種措施並舉，示范引領分類實施第4章 綠色制造發展趨勢綠色制造成為全球應對資源環境問題的共同選擇綠色低碳成為當今世界發展的重要趨勢綠色制造是一種綜合考慮資源環境影響的制造模式綠色制造是發展綠色經濟的重要基礎綠色產業正在成為全球經濟競爭的制高點推進綠色制造的政策

手段日益強化綠色發展國際合作與競爭未有窮期主要經濟體紛紛出台綠色制造發展戰略歐盟實施綠色工業發展計划美國立法助推綠色工業發展日本推進綠色經濟與社會變革韓國實施綠色增長戰略印度國家計划統領低碳經濟發展巴西全力發展生物能源和新能源汽車全面推行綠色制造是我國建設生態文明的必由之路生態文明建設要求工業加快綠色轉型中國制造2025提出構建綠色制造體系我國推進綠色制造的機遇與挑戰我國加快推進綠色制造的思路與對策我國綠色制造發展的主要趨勢工業經濟發展緩中趨穩，能源利用效率繼續提升綠色清潔生產深入推進，污染物排放總量持續下降四大高載能行業用電比重下降，產業結構繼續優化生命周期理念推廣，統一的綠色產品體系逐步構

建資源綜合利用水平不斷提升，產業鏈接循環化深入發展區域綠色發展水平總體提升，部分地區仍需努力工業綠色發展綜合規划有望出台，綠色制造政策體系建設全面推進我國應對氣候變化態度更加積極，工業碳減排壓力持續加大綠色環保產業潛力巨大，產業繼續平穩較快發展綠色制造發展的主要問題與對策建議第5章 中國制造業創新趨勢預測中國制造業創新的環境和基礎中國制造業創新的國際環境創新要素進一步積累創新體系不斷完善創新生態環境逐步優化中國制造業創新趨勢判斷我國在全球創新版圖中的位置將被重新定義創新要素加快累積，引領產業新發展創新主體多樣化促進協同創新網絡加速形成新技術推動新型創新模式不斷涌現創新生態系統日益完善需要抓住的

幾大關鍵點發揮好政府和市場的雙重導向作用打造貫通創新鏈的新型創新載體加強產學研協同創新加強關鍵核心技術知識產權創造、儲備與運用第6章 大數據助力智能制造大數據為推進智能制造提供有力支撐精准響應用戶需求，提高制造業研發設計水平實現業務場景交互，推動生產制造智能化升級輔助企業科學決策，增強制造業經營管理能力支撐生產型服務發展，加快制造業服務化進程與傳統業務加速融合，催生新產品、新服務、新業態以大數據推進智能制造需要的要素支撐大數據采集方面大數據資源方面大數據技術方面大數據分析建模方面大數據安全保障方面我國的優勢與挑戰我國的迫切需求在哪里我國的比較優勢在哪里我國的問題與挑戰在哪里展望高附加值環節的大

數據應用將進一步升級核心制造環節的大數據應用路徑逐步探索形成企業間大數據的交換共享成為有力的推動路徑典型行業的大數據應用將更加豐富

應用機器學習於政府機關服務數據之預測模型-以僑務委員會為例

為了解決機器學習應用領域的問題，作者李艾臻 這樣論述：

本研究參考文獻並藉由政府各部會官網及資料開放平臺刊載之統計年報出版品，蒐集政府機關僑務委員會27 項服務數據(如：十月慶典回國僑胞人數、文教服務中心服務僑民人次、海外僑團回國訪問人數等)為預測目標數據，以及政府僑務法定預算、國際組織發布之經濟指標全球國內生產毛額與失業率概估值為特徵參數，透過WEKA 軟體之線性迴歸、高斯過程、類神經網路、支援向量機、隨機森林等機器學習演算法建模，以最小均方根誤差擇定最佳模型。研究實證僑務服務數據預測模型最佳方法主要以隨機森林演算法為適用，支援向量迴歸與類神經網路之多層感知器調整參數可優化部分項目僑務服務數據預測模型均方根誤差；此外，由機器學習模型預測之數據趨

勢，近期政府整體僑務服務方向宜應側重投注海外服務之量能。