從教導電腦新技能開始的機器學習

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機器學習：從教導電腦新技能開始 🤖

機器學習是一個令人驚奇的領域，它研究如何讓電腦從海量的數據中識別模式、做出預測並學會新技能。它能夠從大數據集中找出關聯性，並根據這些關聯性進行預測。與人類的學習方式類似，機器通過訓練和經驗不斷優化自己的能力。

機器學習的概念是基於將統計學、數學和概率論應用於電腦科學中，以使電腦能夠自動學習，並根據經驗改善性能。這種學習方式使電腦能夠根據過去的經驗來提取知識並做出預測，而不需要明確的編程指令。

機器學習在日常生活中無處不在，無論是語音助理還是社交媒體的自動標籤功能。它已經成為許多科技領域的核心技術，幫助我們實現更聰明、更便捷的生活。

語音助理是一個常見的機器學習應用領域。像 Siri、Alexa 和 Google Assistant 這樣的語音助理使用機器學習來識別和理解人類的語音指令。它們通過分析和比對海量的語音數據，提高它們對於語音指令的準確性和理解能力。

翻譯應用程式也是機器學習的一個成功應用範例。這些應用程式使用機器學習模型來識別和翻譯不同語言之間的文本。通過分析大量的翻譯數據，這些應用程式能夠在幾秒鐘內將一種語言轉換為另一種語言，讓人們能夠更輕鬆地溝通。

機器學習使得開發者能夠創建自定義的應用程式，以滿足特定的需求。利用像 Teachable Machine 這樣的工具，我們可以根據圖像、聲音和動作來教導電腦辨識特定模式。這提供了一個創造性的空間，讓開發者能夠構建出與眾不同的應用程式。

Teachable Machine 是一個由 Google 開發的線上機器學習平台，它讓使用者能夠快速且輕鬆地訓練自己的機器學習模型。這個平台可以透過圖像、聲音和姿勢等多種輸入來訓練模型，並提供簡單易懂的界面和工具。

使用 Teachable Machine，你可以創建自己的數據集，訓練模型以識別特定的圖像、聲音或動作。藉由提供正確的標籤和示範性數據，你可以教會機器學習模型去辨識和區分不同的模式。

讓我們繼續探索 Teachable Machine，以更深入的方式了解如何使用它來教導機器新技能。

在 Teachable Machine 中，你可以通過訓練模型來使電腦識別特定的圖像。以下是創建圖像識別模型的步驟：

首先，你需要為模型選擇兩個不同的圖像類別。例如，你可以選擇笑臉和傷心臉作為兩個不同的類別。

接下來，你需要使用網頁攝像頭拍攝足夠數量的圖像。建議至少拍攝100張圖像，以便模型能夠獲得足夠的訓練資料。在拍攝圖像時，嘗試從不同的角度和表情進行拍攝，以幫助模型更好地識別。

完成圖像拍攝後，你可以點擊「Train Model」按鈕開始訓練模型。模型將使用你提供的圖像數據來學習辨識圖像類別。訓練過程需要一些時間，具體時間取決於數據集的大小和電腦的性能。

在完成模型的訓練後，你可以將它應用到 Scratch 專案中，以創建有趣的互動效果。以下是將模型應用於 Scratch 專案的步驟：

在 Teachable Machine 中，你可以點擊「Export Model」按鈕來匯出你的模型。將模型匯出為連結，這樣你就可以將它集成到 Scratch 中。

接下來，你需要在 Scratch 中使用 Teachable Machine 的延伸功能。這些延伸功能可以讓你輕鬆地使用你所訓練的模型。

在 Scratch 中，你可以拖放「Use Model」積木，並將之前匯出的模型連結粘貼到相應的位置。這樣，你的模型就能夠在 Scratch 專案中識別圖像類別或動作。

利用 Teachable Machine，你可以更進一步應用機器學習模型來創造更多有趣的效果。以下是一些可以使用機器學習模型的進階應用：

結合 Makey Makey 等硬體：通過將機器學習模型與硬體連接，你可以創造出更多實物互動的應用。例如，你可以使用按鈕或觸摸感應器來啟動模型。
與 micro:bit 連接：micro:bit 是一個小型的單板電腦，可以與機器學習模型連接，實現更多可能性。你可以使用 micro:bit 的按鈕、LED 顯示屏和喇叭來與模型互動。

這僅僅是機器學習模型的一些應用範例，取決於你的創造力，你可以開發出更多有趣且實用的應用程式。