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教材](https://aka.ms/ai4beginners)。你也可以搭配我們的['新手資料科學教材'](https://aka.ms/ds4beginners)一同學習。 隨著我們環遊世界，你將學會如何用這些經典技術分析來自全球的各種數據。每節課包含課前與課後測驗、詳細的書面教學、解答、作業等。專案式教學讓你邊學邊做，幫助新技能更好地吸收。 **✍️ 特別感謝作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 及 Amy Boyd **🎨 也感謝插畫者** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper **🙏 特別感謝 🙏 微軟學生大使作者、審稿與內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal **🤩 另外感謝微軟學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 貢獻 R 課程！** # 開始使用 請依照以下步驟進行： 1. **Fork 本儲存庫**：點擊本頁右上角的「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 集合中找到本課程所有其他資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **需要協助？** 請參閱我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)，解決安裝、設定或執行課程常見問題。 **[學生](https://aka.ms/student-page)**，請將本教材整個 Repo fork 至個人 GitHub 帳號，並自行或組團完成練習： - 從課前測驗開始。 - 閱讀課程內容並完成各項活動，每個知識檢查點停下來思考。 - 嘗試理解課程內容並自己完成專案，而非單純執行解答程式碼；但解答程式碼會放在每個專案課程的 `/solution` 資料夾中供參考。 - 完成課後測驗。 - 完成挑戰題。 - 完成作業。 - 完成一組課程後，請造訪 [討論區](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) 並藉由填寫「PAT 評分表」公開學習心得。PAT 是一種進度評估工具，透過填寫可以促進學習。你也能對其他人的 PAT 給予回應，與大家一同學習成長。 > 若想進一步學習，我們推薦這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組與學習路徑。 **教師們**，我們已在[如何使用本教材](for-teachers.md)文件中提供相關建議。 --- ## 影片導覽 部分課程提供短影片教學版本。你可以在課程內嵌的影片中觀看，或造訪 [Microsoft Developer YouTube 頻道的 ML for Beginners 播放清單](https://aka.ms/ml-beginners-videos)點擊下方圖示觀看。 [![ML for beginners banner](../../translated_images/zh-TW/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## 團隊介紹 [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **動態圖 GIF 來源** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 點擊上方圖片觀看有關本專案及團隊成員的介紹影片！ --- ## 教學理念 本教材依循兩大教學原則打造：強調 **實作專案導向** 和包含 **頻繁的測驗**。此外，本教材以統一的 **主題** 創造連貫性。 透過確保課程內容與專案緊密結合，學習過程更具吸引力，並增進觀念記憶。課前低壓力測驗幫助學生設定學習目標，課後測驗則強化記憶與理解。整個教材設計靈活且有趣，學生可選擇全部或部分學習。專案難度由淺入深，隨著 12 周課程逐步增加挑戰。教材末尾也包含機器學習在實務中的應用，可作為加分題或討論基礎。 > 請參閱本專案的 [行為守則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯](..)與[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)文件。我們歡迎您的建設性回饋！ ## 每堂課內容含括 - 選擇性思維導圖 - 選擇性補充影片 - 影片導覽（有些課程才有） - [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 書面教學 - 專案導向課程附有逐步建置指南 - 知識檢查 - 挑戰題 - 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**：這些課程主要是用 Python 撰寫，但許多課程也有提供 R 版本。要完成 R 課程，請到 `/solution` 資料夾中查找相關 R 課程檔案。這些檔案副檔名為 .rmd，代表 **R Markdown** 文件，是結合程式碼區塊 （R 或其他語言）與 YAML 標頭 （用於格式化輸出，如 PDF）的 Markdown 文件。R Markdown 是資料科學極佳的寫作框架，允許你整合程式碼、輸出與筆記內容。另外，R Markdown 文件可轉換為 PDF、HTML 或 Word 等多種格式。 > **關於測驗的小提示**：所有測驗都包含在 [Quiz App folder](../../quiz-app) 中，總共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。它們會從課程中連結，但測驗應用程式也可以在本機執行；請參照 `quiz-app` 資料夾中的說明來在本機端託管或部署到 Azure。 | Lesson Number | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 連結課程 | 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) | 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) | 在建立和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) | 機器學習研究者使用哪些技術來建立機器學習模型？ | [課程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | 回歸介紹 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始回歸模型 | [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) | 視覺化與清理資料以準備機器學習 | [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) | 建立邏輯回歸模型 | [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) | 建置網頁應用程式以使用您的訓練模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分類介紹 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、預備及視覺化資料；分類介紹 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味亞洲與印度料理 🍜 | [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 | 美味亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用您的模型建置推薦系統網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | 聚類介紹 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、預備與視覺化資料；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 | 探索奈及利亞音樂品味 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索 K-均值聚類法 | [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) | 透過建立簡單的機器人了解自然語言處理的基礎 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | 常見的 NLP 任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過了解處理語言結構時所需的常見任務，加深您對 NLP 的理解 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 與 Jane Austen 一起做翻譯與情感分析 | [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 | ⚡️ 全球用電量 ⚡️ - 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 | ⚡️ 全球用電量 ⚡️ - 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 進行強化學習入門 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | 幫彼得躲避狼！ 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | 後記 | 真實世界的機器學習場景與應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 傳統機器學習的有趣且具啟發性的真實應用 | [課程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | | 後記 | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型除錯 | [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 您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線執行此文件。Fork 此儲存庫，在您的本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此儲存庫根目錄輸入 `docsify serve`。網站會在本機端的 3000 埠口提供服務：`localhost:3000`。 ## PDF 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 我們團隊還製作其他課程！請查看： ### LangChain [![LangChain4j 初學者](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 初學者](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 初學者](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 初學者](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 初學者](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 初學者](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 初學者](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) --- ### 生成式人工智慧系列 [![初學者的生成式 AI](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) [![生成式 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) [![生成式 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) [![生成式 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 [![初學者機器學習](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) [![初學者資料科學](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) [![初學者人工智慧](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) [![初學者網路安全](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) [![初學者網頁開發](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) [![初學者物聯網](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) [![初學者 XR 開發](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 [![AI 配對編程的 Copilot](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) [![C#/.NET 的 Copilot](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 冒險](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) ## 獲取幫助 如果在構建 AI 應用時遇到困難或有任何問題，加入其他學習者和經驗豐富的開發者，一同參與 MCP 的討論。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，請訪問： [![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 - 每課後回顧筆記本，增進理解。 - 練習自行實作演算法。 - 運用學到的概念探索真實世界資料集。 --- **免責聲明**： 本文件係利用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 所翻譯。雖然我們力求準確，但請注意，自動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的任何誤解或錯誤詮釋負責。