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與我們一同環遊世界，應用這些經典技術分析來自世界各地的數據。每節課包含課前與課後小測驗、書面指引、解決方案、作業等。我們以專案為基礎的教學法讓你一邊建構一邊學習，是學習新技能的良好方法。 **✍️ 衷心感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 與 Amy Boyd **🎨 也感謝我們的插畫師** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 與 Jen Looper **🙏 特別感謝我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人與內容貢獻者**，包括 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 與 Snigdha Agarwal **🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 與 Vidushi Gupta 提供我們的 R 課程！** # 入門指南 請遵循以下步驟： 1. 分叉本儲存庫：點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。 2. 克隆儲存庫： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > 💡 **快速入門提示：** 想不用在本機安裝 Python 在瀏覽器中快速開始？使用 [GitHub Codespaces](https://github.com/features/codespaces) 為你的分叉建立雲端開發環境。點擊綠色 **Code** 選單，選擇 **Codespaces**，然後建立 codespace；依需要在其中安裝每節課所需的依賴。 > [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到本課程所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **需要幫助？** 請參考我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，協助解決安裝、設定和執行課程的常見問題。 **[學員](https://aka.ms/student-page)** 如要使用本課程，請將整個儲存庫分叉到你的 GitHub 帳號，並自行或組隊完成練習： - 從課前小測驗開始。 - 閱讀課程內容並完成活動，於每次知識檢測時暫停並反思。 - 嘗試理解課程內容自行創建專案，而非直接使用解決方案代碼；不過解決方案代碼可在每個專案課程的 `/solution` 資料夾中找到。 - 完成課後小測驗。 - 完成挑戰題。 - 完成作業。 - 完成一組課程後，請參加 [討論區](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，並透過填寫適用的 PAT 評量表「大聲學習」。PAT 為進度評估工具，是你填寫以推進學習的評量表，也可對其他人的 PAT 給予回饋，一同學習。 > 如需進一步學習，建議參考這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組與學習路徑。 教師們，我們提供了[使用本課程的建議](for-teachers.md)。 --- ## 影片導覽 部分課程有提供短片形式的說明。你可以在課程內嵌中觀看這些影片，也可於 [Microsoft Developer YouTube 頻道的 ML for Beginners 播放清單](https://aka.ms/ml-beginners-videos)中點擊下方圖片觀看。 [![ML for beginners 橫幅](../../translated_images/zh-HK/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## 團隊介紹 [![宣傳影片](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) 動圖由 [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) 製作 > 🎥 點擊上方圖片觀看關於本專案及創作者的影片！ --- ## 教學法 我們在設計本課程時選擇了兩大教學準則：確保內容是動手做的專案導向，且包含頻繁的測驗。此外，本課程具有一致的主題以增強連貫性。 透過確保內容與專案對齊，提升學生的學習投入並加強概念記憶。課前低壓力測驗設置學習意向，課後測驗確保知識留存。本課程設計靈活且有趣，可整體或分段學習。專案由淺入深，於 12 週周期結尾達到高度複雜度。本課程亦包含對機器學習實際應用的補充說明，可作為額外學分或討論基礎。 > 查看我們的[行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](..)與[故障排除](TROUBLESHOOTING.md)政策。我們歡迎您的建設性回饋！ ## 每節課包含 - 選擇性草圖筆記 - 選擇性補充影片 - 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 - 專案導向課程附逐步操作指南 - 知識檢測 - 挑戰題 - 補充閱讀資料 - 作業 - [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > 關於語言說明：這些課程主要使用 Python 撰寫，但許多也提供 R 語言版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾尋找帶有 .rmd 副檔名的 R 課程檔案。R Markdown 檔案是一種將 R（或其他語言）`程式碼區塊` 和 `YAML 標頭`（用於指引格式輸出如 PDF）嵌入於 `Markdown 文件` 的範例撰寫框架，可同時編寫程式碼、輸出與說明文字，是資料科學的理想工具。R Markdown 還可輸出為 PDF、HTML 或 Word 等格式。 > 關於測驗提醒：所有測驗皆位於 [Quiz App 資料夾](../../quiz-app)，共 52 個測驗，每個測驗有三個問題。測驗從課程中連結，但也可在本機執行；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示，在本機或 Azure 部署。 | 課程編號 | 主題 | 課程群組 | 學習目標 | 關聯課程 | 作者 | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | 機器學習導論 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習背後的基本概念 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 機器學習的歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 瞭解這個領域背後的歷史 | [Lesson](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) | 建立和應用機器學習模型時，學生應該考慮的公平性相關重要哲學議題是什麼？ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 機器學習的技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員用什麼技術來建立機器學習模型？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | 回歸模型導論 | [Regression](2-Regression/README.md) | 開始使用 Python 和 Scikit-learn 來建立回歸模型 | [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) | 視覺化及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) | 建立線性及多項式回歸模型 | [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 | 一個網頁應用 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 建立網頁應用來使用你訓練的模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分類導論 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、預處理與視覺化資料；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) | 分類器導論 | [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) | 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 | 美味的亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用你的模型建立推薦網頁應用 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | 叢集導論 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、預處理與視覺化資料；叢集導論 | [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-均值叢集方法 | [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) | 透過建立簡單的 Bot 學習 NLP 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) | 深入理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 Jane Austen 進行翻譯及情感分析 | [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) | 時間序列預測導論 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ 世界電力使用量 ⚡️ - 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 | ⚡️ 世界電力使用量 ⚡️ - 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) | 透過 Q-Learning 瞭解強化學習 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | 幫助 Peter 避免狼咬! 🐺 | [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現實世界應用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | | 附錄 | 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) | 使用負責任 AI 儀表板組件進行機器學習模型除錯 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到此課程的所有附加資源](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/#/) 離線執行本文件。複製此倉庫，於本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此倉庫根目錄輸入 `docsify serve`。網站將於本地主機的 3000 埠口提供服務：`localhost:3000`。 ## PDF 在[此處](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)找到課程大綱的 PDF，附帶連結。 ## 🎒 其他課程 我們團隊製作了其他課程！請查看： ### 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 如果你在學習機器學習或構建 AI 應用時遇到困難或有疑問，別擔心 — 我們有支援。 你可以加入與其他學習者及開發者的討論，提問並分享你的想法。 - 加入社群提問並與他人一同學習 - 討論機器學習概念與專案想法 - 從經驗豐富的開發者獲得指導 支援性的社群是成長技能與快速解決問題的好方法。 [Microsoft Foundry Discord 社群](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 如果你發現錯誤、問題或有改進建議，也可以在此倉庫開設問題來回報。 欲提供產品回饋或搜尋現有社群貼文，請造訪開發者論壇： [![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) ## 額外學習建議 - 每課後複習筆記本以加深理解。 - 自行練習實作演算法。 - 利用所學概念探索現實數據集。 --- **免責聲明**： 本文件由 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯而成。雖然我們致力於確保準確性，但請注意，機器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，建議進行專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤釋承擔責任。