ML-For-Beginners/translations/zh-MO

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偏好本機克隆？

這個儲存庫包含超過50種語言的翻譯，會顯著增加下載大小。若想克隆不包含翻譯，請使用稀疏檢出：

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
cd ML-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

這樣可讓你更快下載，且取得完成課程所需的所有內容。

加入我們的社群

我們正在舉辦 Discord 上的 AI 學習系列，了解更多並於 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我們的 Learn with AI 系列。你將會獲得使用 GitHub Copilot 於資料科學的技巧與秘訣。

初學者機器學習課程

🌍 隨著我們以世界文化探索機器學習，一同環遊世界 🌍

微軟的雲端倡導者很高興推出一套為期 12 週、包含 26 課的完整 機器學習 課程。此課程將教授所謂的 經典機器學習，主要使用 Scikit-learn 函式庫，並避免深度學習部分，深度學習內容包含在我們的 初學者人工智慧課程 中。你也可將本課程搭配我們的 初學者資料科學課程 一起學習！

隨我們一同環遊世界，將這些經典技術應用於來自世界各地的資料。每堂課均包含課前及課後測驗、書面說明完成課程、解答、作業等。透過以專案為基礎的教學方法，可以邊學邊做，這是使新技能根深蒂固的有效途徑。

✍️ 誠摯感謝本課程作者： Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 與 Amy Boyd

🎨 感謝插畫師： Tomomi Imura、Dasani Madipalli 與 Jen Looper

🙏 特別感謝微軟學生大使的作者、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 與 Snigdha Agarwal

🤩 額外感謝微軟學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 與 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程所做的貢獻！

快速開始

請依照以下步驟操作：

1. 派生本儲存庫：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

在我們的 Microsoft Learn 資源集合中找到本課程所有額外資源

🔧 需要協助？ 請參考我們的 疑難排解指南，其中提供安裝、設定及執行課程時常見問題的解決方法。

學生們，請將整個儲存庫派生到自己的 GitHub 帳號，並個人或組隊完成練習：

• 從課前測驗開始。
• 閱讀課文並完成活動，於每個知識檢查點暫停並深思。
• 嘗試藉由理解課程自己建立專案，而非直接執行解答程式碼；不過每個專案導向的課程裡皆有位於 /solution 資料夾中的解答程式碼可供參考。
• 完成課後測驗。
• 完成挑戰任務。
• 完成作業。
• 完成一組課程後，請造訪 討論版 並填寫對應的 PAT 評量表，發表你的學習心得。PAT（進度評估工具）是你填寫以深化學習的評量表，也可以對其他人的 PAT 作出回應，讓我們一起學習。

若要深入學習，我們推薦依序修習這些 Microsoft Learn 模組與學習路徑。

教師們，我們也有一些建議 分享如何使用此課程。

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影片導覽

部分課程有提供短影片教學。你可以在課程內嵌的影片中觀看，或點擊下方圖片，在 微軟開發者 YouTube 頻道的 ML for Beginners 播放清單 中看到全部影片。

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認識團隊

Gif 製作： Mohit Jaisal

🎥 點擊上方圖片觀看關於本專案和團隊成員的影片！

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教學理念

本課程建構時採取兩大教學原則：確保實作的 專案導向，並且包含 頻繁的測驗。此外，課程有共同的 主題 貫穿始終，產生統一感。

保證內容與專案一致，增加學生的參與感並強化概念記憶；課前低壓力測驗讓學生能有明確的學習目標，課後測驗則有助於加深理解。課程設計靈活且有趣，適合整體或部分修習。專案從簡單開始，逐步複雜，期滿 12 週學習週期。課程末亦附有關於機器學習實際應用的附錄，可作為加分題或討論基礎。

請參閱我們的 行為準則、貢獻指南、翻譯說明 與 疑難排解 指南。我們歡迎您提出建設性意見！

每堂課包含

• 選用的速寫筆記
• 選用的補充影片
• 影片導讀（部分課程）
• 課前暖身測驗
• 書面課文
• 對於專案導向課程，提供逐步專案建置指引
• 知識檢視
• 挑戰任務
• 補充閱讀資料
• 作業
• 課後測驗

關於語言的說明：這些課程主要使用 Python 撰寫，但許多課程亦提供 R 語言版本。若要完成 R 課程，請至 /solution 資料夾尋找 R 版本的課程，它們擁有 .rmd 副檔名，是一種R Markdown 文件，可被定義為一種 程式碼區塊 （R 或其他語言）與 YAML 頭資料（用於格式化輸出，例如 PDF）嵌入於 Markdown 文件 的格式。R Markdown 是資料科學中很好的創作框架，能讓你結合程式碼、執行結果與思考心得以 Markdown 形式撰寫，更可匯出成 PDF、HTML 或 Word 等格式。 關於測驗的小提醒：所有測驗均包含於Quiz App folder，共有52個測驗，每個測驗包含三條問題。它們從課程中有連結，但可在本地執行測驗應用；請遵循 quiz-app 資料夾中的指示來本地托管或部署至 Azure。

課程編號	主題	課程分類	學習目標	連結課程	作者
01	機器學習入門	Introduction	學習機器學習的基本概念	課程	Muhammad
02	機器學習歷史	Introduction	瞭解這個領域背後的歷史	課程	Jen 和 Amy
03	公平與機器學習	Introduction	學生建立及應用ML模型時，應考量哪些重要的公平相關哲學議題？	課程	Tomomi
04	機器學習技術	Introduction	機器學習研究者用什麼技術來建立ML模型？	課程	Chris 和 Jen
05	回歸介紹	Regression	使用 Python 和 Scikit-learn 開始回歸模型	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	北美南瓜價格 🎃	Regression	視覺化與清理數據以準備進行ML	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	北美南瓜價格 🎃	Regression	建立線性與多項式回歸模型	Python • R	Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau
08	北美南瓜價格 🎃	Regression	建立邏輯回歸模型	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	網頁應用 🔌	Web App	建立一個可使用你訓練模型的網頁應用	Python	Jen
10	分類介紹	Classification	清理、準備及視覺化數據；分類入門	Python • R	Jen 和 Cassie • Eric Wanjau
11	美味亞洲與印度料理 🍜	Classification	分類器介紹	Python • R	Jen 和 Cassie • Eric Wanjau
12	美味亞洲與印度料理 🍜	Classification	更多分類器	Python • R	Jen 和 Cassie • Eric Wanjau
13	美味亞洲與印度料理 🍜	Classification	用你的模型建立推薦網頁應用	Python	Jen
14	分群介紹	Clustering	清理、準備及視覺化數據；分群入門	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	探索奈及利亞音樂口味 🎧	Clustering	探索K-Means分群法	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	自然語言處理入門 ☕️	Natural language processing	透過建立簡單的機器人來學習NLP基礎	Python	Stephen
17	常見NLP任務 ☕️	Natural language processing	透過理解常見處理語言結構所需任務來深化你的NLP知識	Python	Stephen
18	翻譯與情感分析 ♥️	Natural language processing	使用珍·奧斯汀進行翻譯和情感分析	Python	Stephen
19	歐洲浪漫飯店 ♥️	Natural language processing	使用飯店評論進行情感分析 1	Python	Stephen
20	歐洲浪漫飯店 ♥️	Natural language processing	使用飯店評論進行情感分析 2	Python	Stephen
21	時間序列預測介紹	Time series	時間序列預測入門	Python	Francesca
22	⚡️ 世界用電量 ⚡️ - 使用ARIMA的時間序列預測	Time series	使用ARIMA進行時間序列預測	Python	Francesca
23	⚡️ 世界用電量 ⚡️ - 使用SVR的時間序列預測	Time series	使用支援向量回歸 (Support Vector Regressor) 進行時間序列預測	Python	Anirban
24	強化學習入門	Reinforcement learning	Q-Learning 強化學習入門	Python	Dmitry
25	幫助彼得避開狼！🐺	Reinforcement learning	強化學習 Gym	Python	Dmitry
後記	真實世界的ML場景與應用	ML in the Wild	傳統ML有趣且啟發性的真實應用	課程	團隊
後記	用RAI儀表板進行ML模型除錯	ML in the Wild	使用 Responsible AI 儀表板組件進行機器學習模型除錯	課程	Ruth Yakubu

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離線存取

你可以使用 Docsify 離線瀏覽本文件。複製此倉庫，在你的本機安裝 Docsify，然後於此倉庫根目錄下輸入 docsify serve。網站會在localhost的3000端口提供服務：localhost:3000。

PDF

在這裡找到含連結的課程PDF。

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