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series](../../translated_images/zh-TW/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # 初學者機器學習課程大綱 > 🌍 隨著我們透過全球文化探索機器學習，遍遊世界 🌍 微軟的 Cloud Advocates 很高興能提供一個為期 12 週、共 26 堂課的完整【機器學習】課程。在此課程中，您將學習有時被稱為【經典機器學習】的內容，主要使用 Scikit-learn 函式庫，並避免深度學習，後者收錄於我們的 [AI for Beginners 課程](https://aka.ms/ai4beginners)。您也能搭配我們的 [Data Science for Beginners 課程](https://aka.ms/ds4beginners) 來學習！ 隨著我們環遊世界，將這些經典技術應用於來自世界各地的數據。每個課程包含課前與課後小測驗、書面操作指引、解答、作業等。透過專案導向的教學法，學生能邊學邊做，這是讓新技能深植的重要方法。 **✍️ 衷心感謝作者團隊** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd **🎨 同時感謝插畫作者** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 及 Jen Looper **🙏 特別感謝🙏 微軟學生大使作者、審閱者與內容貢獻者**，特別是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 及 Snigdha Agarwal **🤩 也特別感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 與 Vidushi Gupta 為我們貢獻了 R 課程！** # 開始使用 請依照以下步驟操作： 1. **Fork 本儲存庫**：點選本頁右上方的「Fork」按鈕。 2. **Clone 本儲存庫**： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **需要協助？** 請參考我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)，解決安裝、設定與執行課程時常見問題。 **[學生](https://aka.ms/student-page)**，若要使用本課程，請將整個儲存庫 fork 到您的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習： - 從課前測驗開始。 - 閱讀課文並完成活動，在每個知識檢查時暫停且思考。 - 嘗試透過理解課程內容來自行建立專案，而非直接執行解答程式碼；當然，解答程式碼可在每個專案導向課程的 `/solution` 資料夾中找到。 - 完成課後測驗。 - 完成挑戰。 - 完成作業。 - 完成一組課程後，請造訪 [討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ，透過填寫相應的 PAT 評分表進行「實況學習」。PAT（Progress Assessment Tool）是您填寫來促進學習的評分表。您也可對其他人的 PAT 做出反應，大家一起學習。 > 更進一步學習，我們建議您參考這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。 教師，我們 [提供了一些建議](for-teachers.md) 供您使用本課程。 --- ## 影片導覽 部分課程有短片形式的影片。您可在課程內嵌位置找到影片，或在 Microsoft Developer YouTube 頻道的 [ML for Beginners 播放清單](https://aka.ms/ml-beginners-videos) 觀看，請點擊下方圖片。 [![ML for beginners banner](../../translated_images/zh-TW/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## 認識團隊 [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif 製作：** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 點擊上方圖片觀看專案及團隊介紹影片！ --- ## 教學法 我們在設計此課程大綱時選擇了兩個教學原則：確保課程為親身實作的專案導向，並包含頻繁的測驗。此外，課程有統一的主題讓內容更為完整。 確保內容與專案一致，能讓學習過程更吸引學生且提升概念記憶。課前低壓力測驗幫助學生設定學習目標，課後測驗則促進概念鞏固。此課程設計靈活且有趣，您可選擇全部或部分完成。專案從小到大，循序漸進到 12 週週期結束時變得更複雜。課程還包含機器學習真實應用的後記，可用作額外學分或討論基礎。 > 查看我們的 [行為守則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯](..) 和 [疑難排解](TROUBLESHOOTING.md) 指南，歡迎您給予建設性回饋！ ## 每堂課包含 - 可選速寫筆記 - 可選補充影片 - 影片導覽（部分課程） - [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 書面課程內容 - 專案課程的專案建置逐步指引 - 知識檢查 - 挑戰 - 補充閱讀資料 - 作業 - [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > 關於語言的說明：這些課程主要以 Python 編寫，但許多課程也有提供 R 版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾並尋找 R 課程。它們包含副檔名 .rmd，代表 **R Markdown** 文件，可簡單定義為在 `Markdown 文件` 中嵌入 `程式碼區塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（用於指導如何格式化輸出如 PDF）。因此，它作為一個資料科學的典範撰寫框架，因為它允許您結合程式碼、輸出與您的想法，並可用 Markdown 進行撰寫。此外，R Markdown 文件可渲染成 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 > 關於測驗的說明：所有測驗皆收錄於 [Quiz App 資料夾](../../quiz-app) 中，共有 52 組測驗，每組包含三題問題。這些測驗會在課程中連結，也可在本地執行測驗應用程式；請依照 `quiz-app` 資料夾內的指示在本地架設或部署至 Azure。 | 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | | :------: | :------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------: | | 01 | 機器學習導論 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 了解機器學習背後的基本概念 | [課程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 機器學習的歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 了解此領域的歷史背景 | [課程](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | 公平性與機器學習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學生在建構和應用機器學習模型時應考慮的主要哲學問題是什麼？ | [課程](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 機器學習技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員用什麼技術來建構機器學習模型？ | [課程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | 迴歸介紹 | [Regression](2-Regression/README.md) | 開始使用 Python 和 Scikit-learn 進行迴歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 資料視覺化與清理以準備機器學習 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立線性與多項式迴歸模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立邏輯斯迴歸模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | 網頁應用程式 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 建立一個使用你訓練模型的網頁應用程式 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分類導論 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、準備與視覺化資料；分類導論 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味的亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器入門 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | 美味的亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 進階分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 13 | 美味的亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 利用你的模型建立推薦器網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | 聚類介紹 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備與視覺化你的資料；聚類介紹 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | 探索奈及利亞音樂喜好 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K-均值聚類方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | 自然語言處理導論 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過建構簡單機器人學習自然語言處理基礎 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | 常見的 NLP 任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 深入了解處理語言結構時需完成的常見任務 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用 Jane Austen 的作品進行翻譯與情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | 歐洲浪漫飯店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用飯店評論進行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | 歐洲浪漫飯店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用飯店評論進行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 時間序列預測導論 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測介紹 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ 世界用電量 ⚡️ - 使用 ARIMA 的時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ 世界用電量 ⚡️ - 使用 SVR 的時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量迴歸器進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 強化學習導論 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 介紹強化學習 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | 幫助彼得躲避大灰狼！🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | 附錄 | 真實世界的機器學習情境與應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 經典機器學習的有趣且具啟發性的實際應用案例 | [課程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 團隊 | | 附錄 | 使用 RAI 儀表板的機器學習模型除錯 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用 Responsible AI 儀表板元件進行機器學習模型除錯 | [課程](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [在我們的 Microsoft Learn 集合中查找此課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## 離線存取 您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線執行本文件。Fork 這個專案，並在本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此專案根目錄執行 `docsify serve`。網站將在本地主機的 3000 端口啟動：`localhost:3000`。 ## PDF 檔案 [點此](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) 下載課程大綱 PDF，並附有連結。 ## 🎒 其他課程 我們團隊還製作了其他課程！快來看看： ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) [![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 生成式 AI 系列 [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 核心學習 [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot 系列 [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## 尋求協助 如果您遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問，請加入其他學習者和有經驗的開發者討論 MCP。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 如果在構建過程中有產品反饋或錯誤，請造訪： [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) ## 額外學習建議 - 每課後回顧筆記本以加深理解。 - 練習自行實作演算法。 - 利用所學概念探索真實世界資料集。 --- **免責聲明**： 本文件係使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖我們致力於確保準確性，但請注意，機器翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件之母語版本應視為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯而產生之任何誤解或誤譯負責。