在上一篇文章中，我們深入探討了機器學習的分類以及監督式學習的應用，透過標籤化的數據讓機器學習如何預測結果。在這篇文章中，我們將把目光轉向兩個不同的學習方式：非監督式學習和增強式學習。這兩者與監督式學習有著很大的不同，它們不依賴於已標籤的數據，卻能解決許多複雜的問題，甚至能自行「摸索」出最優的解決方案。 非監督式學習就像是當你走進一個陌生的房間，沒有人告訴你房間內每個物品的用途，你只能透過觀察與分析來分類和理解。這類學習方式在沒有明確標籤的數據中尋找隱含的模式和結構，特別適合用於資料分群和降維等應用。而增強式學習則更像是一個不斷試錯的過程，透過獎勵和懲罰來學習如何在特定環境中做出最佳決策，就像一個小孩學習如何騎腳踏車一樣，經過多次的嘗試和跌倒，最終掌握平衡的技巧。 接下來，我們將詳細介紹這兩種學習方法，並展示它們如何在日常生活和工業應用中發揮作用。 一、非監督式學習（Unsupervised…