機器學習常見類型

1. 監督學習 (Supervised Learning)
模型輸入的數據帶有標籤，學習目標是預測結果。例如圖片分析，判斷是貓或狗。

2. 非監督學習 (Unsupervised Learning)
模型輸入的數據沒有任何標籤，學習目標是發現隱藏的結構。例如異常檢測，找出潛在風險。

3. 強化學習 (Reinforcement Learning)
模型透過與環境的互動來學習。學習目標是採取一系列行動，並從中獲得最大化回報。例如機器人打乒乓球，等等較複雜的任務。