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['初學者資料科學'課程](https://aka.ms/ds4beginners)使用！ 跟著我們環遊世界，將這些經典技術應用於各地的數據。每節課都包含課前及課後小測驗、書面指引、解答、作業等。我們的專案導向教學法讓你在動手實做中學習，是幫助新技能內化的有效方式。 **✍️ 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 **🎨 亦感謝插畫師：** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, 和 Jen Looper **🙏 特別感謝微軟學生大使作者、審核與內容貢獻者，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal** **🤩 額外感謝微軟學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 協助 R 課程！** # 開始使用 請依照以下步驟： 1. **Fork 儲存庫**：點擊頁面右上角的「Fork」按鈕。 2. **Clone 儲存庫**： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [在我們的 Microsoft Learn 集合中尋找本課程所有附加資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **需要幫助？** 請查看我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，協助解決安裝、設定和執行課程常見問題。 **[學生](https://aka.ms/student-page)**，使用本課程時，請 fork 整個儲存庫到你的 GitHub 帳號，自行或與組員一起完成練習： - 先從課前小測開始。 - 閱讀課程內容並完成任務，每個知識檢測時刻停思考。 - 嘗試理解課程內容後自己動手創作專案，解答程式碼位於每個專案課程中的 `/solution` 資料夾。 - 完成課後小測。 - 完成挑戰題。 - 完成作業。 - 完成一組課程後，前往 [討論區](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，透過填寫合適的 PAT 評分表「大聲學習」。'PAT' 是進度評估工具，透過表格幫助你學習。你也可以回應他人 PAT，一起進步。 > 進一步學習，我們推薦參考以下 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組及學習路徑。 教師們，我們有在 [使用建議](for-teachers.md) 提供一些參考。 --- ## 影片教學 部分課程提供短影片說明。你可於課程中直接觀看，或至 [Microsoft Developer YouTube 頻道的 ML for Beginners 播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)點擊下方圖片觀看。 [![ML for beginners banner](../../translated_images/zh-HK/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 製作由** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 點擊上方圖片觀看本專案及團隊影片介紹！ --- ## 教學法 本課程設計遵循兩大教學原則：確保內容是實作 專案導向，並包含 頻繁的小測驗。此外，本課程有統一的 主題 ，增強一致性。 透過專案對應課程內容，讓學習更投入並提升觀念記憶。課前低壓力小測目的是啟發學習意圖，課後測驗則有助鞏固記憶。本課程設計靈活有趣，可全程參與或挑選部分學習。專案由淺入深，12 週結束時達較高難度。本課程另附機器學習真實應用的補充章節，可用做額外加分或討論話題。 > 查看我們的 [行為守則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯](..) 及 [故障排除](TROUBLESHOOTING.md) 文件，我們歡迎你的建設性反饋！ ## 每節課程包含 - 可選的手繪筆記 - 可選的附加影片 - 影片講解（部分課程） - [課前暖身小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 書面課程內容 - 專案課程時，逐步專案建立指南 - 知識檢測 - 挑戰題 - 補充閱讀 - 作業 - [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > 關於語言的說明：這些課程主要以 Python 編寫，但許多也有提供 R 語言版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾尋找 R 課程。它們包含一個 .rmd 副檔名，代表 **R Markdown** 檔案，這可簡單定義為在一個 `Markdown 文件` 中嵌入 `程式碼區塊`（R 或其他語言）和一個 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，如 PDF）。因此，它是數據科學的典範創作框架，因為它允許你將程式碼、輸出結果和思考結合起來，並允許你用 Markdown 書寫。此外，R Markdown 文件可以渲染成 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。 > 關於測驗的說明：所有測驗都包含在 [Quiz App folder](../../quiz-app) 中，共 52 組，每組有三個問題。它們在課程中有連結，但測驗應用程式可以本地執行；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的指示進行本地架設或部署到 Azure。 | 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 合作課程 | 作者 | | :------: | :------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------: | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------: | | 01 | 機器學習簡介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [課程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 機器學習的歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習此領域的歷史背景 | [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) | 建構及應用機器學習模型時，學生應考慮哪些重要的公平性哲學議題？ | [課程](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 機器學習技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究者用哪些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 | 回歸模型介紹 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 入門回歸模型 | [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) | 進行視覺化以及資料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) | 建構線性與多項式回歸模型 | [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) | 建構邏輯斯迴歸模型 | [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) | 建構網頁應用程式以使用你的訓練模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分類介紹 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、準備並視覺化你的資料；分類概論 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器介紹 | [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 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 更多分類器 | [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 | 美味的亞洲和印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用你的模型建構推薦網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | 分群介紹 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備並視覺化你的資料；分群介紹 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | 探索尼日利亞音樂喜好 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K 均值分群法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | 自然語言處理介紹 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過建立簡單機器人學習 NLP 基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | 常見 NLP 任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 增進 NLP 知識，了解處理語言結構時所需的常見任務 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用簡·奧斯汀進行翻譯與情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | 歐洲浪漫旅館 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過旅館評論進行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | 歐洲浪漫旅館 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過旅館評論進行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 時間序列預測介紹 | [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) | 使用支援向量回歸器進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 強化學習介紹 | [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 | 幫助彼得避開狼！🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | 附錄 | 現實世界中的機器學習場景與應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 有趣且啟發性的經典機器學習真實應用 | [課程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | | 附錄 | 使用 RAI 控制台進行機器學習模型除錯 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用 Responsible AI 控制台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 系列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) ## 離線存取 你可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線瀏覽此文件。Fork 此倉庫，在本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此倉庫根目錄下執行 `docsify serve`。網站會在本地主機（localhost） 3000 埠上提供：`localhost:3000`。 ## PDF 檔案 在此處找到帶有連結的課程大綱 pdf [here](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)。 ## 🎒 其他課程 我們團隊製作了其他課程！請參考： ### 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 如果您在學習機器學習或構建 AI 應用時遇到困難或有問題，別擔心 — 有幫助可以取得。 您可以與其他學習者和開發者一起參與討論、提問，以及分享您的想法。 - 加入社群，向他人提問並一起學習 - 討論機器學習概念和專案想法 - 獲取有經驗開發者的指導 有支援性的社群是成長技能和更快解決問題的好方法。 [Microsoft Foundry Discord 社群](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 如果您遇到錯誤、異常或有改進建議，也可以在此庫中開啟 **Issue** 來回報問題。 如需產品反饋或搜尋現有社群帖子，請訪問開發者論壇： [![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) ## 其他學習建議 - 每課後複習筆記本以加深理解。 - 練習自己實作演算法。 - 運用所學概念探索真實世界資料集。 --- **免責聲明**： 本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。