Lesson 01.1: using pip3 to install the tensorflow

pip3 install tensorflow==2.0.0-alpha0

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以下為基本介紹,若想直接由程式學習tensorfolw 可直接跳到lesson 2

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Lesson 01.2: definition of Machine learning
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. ---- Arthur Samuel & Tom M. Mitchell

Lesson 01.3: Machine的三種分類

Supervised learning: 監督學習從給定的訓練資料集中學習出一個函式，當新的資料到來時，可以根據這個函式預測結果。監督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特徵和目標。訓練集中的目標是由人標註的。常見的監督學習演算法包括回歸分析和統計分類。監督學習和非監督學習的差別就是訓練集目標是否人標註。他們都有訓練集 且都有輸入和輸出


Unsupervised learning無監督學習與監督學習相比，訓練集沒有人為標註的結果。常見的無監督學習演算法有生成對抗網路（GAN）、群集。無監督學習（英語：Unsupervised learning）是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。無監督學習的主要運用包含：分群(Cluster Analysis)、關聯規則(Association Rule)、維度縮減(Dimensionality Reduce)[1]。


半監督學習介於監督學習與無監督學習之間。
增強學習機器為了達成目標，隨著環境的變動，而逐步調整其行為，並評估每一個行動之後所到的回饋是正向的或負向的。

Lesson 01.3: 人工神經網路 Artificial Neural Network，(ANN)

 人工神經網路 Artificial Neural Network，(ANN)