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【帶你認識「數據」與「特徵」】
AI 看世界的方式，其實跟我們人類很像。人類從「分類」開始了解世界，例如「這是水果，那是動物」，AI 也是從分類開始學習的。
挑西瓜：生活中的特徵判斷
挑西瓜是最簡單的分類練習。
你可能會看：
1. 蒂頭是不是綠色？（新鮮度）
2. 敲起來聲音是否飽滿？（成熟度）
3. 外型與紋路是否清楚？（品質）
這些判斷標準，在 AI 世界就叫做 特徵（Feature），而西瓜本身就是：數據（Data）
2. 撲克牌分類：二元分類與多元分類
如果給你一手撲克牌，你可能會這樣分類：
✔ 1. 二元分類（Binary Classification）
像是非題：
•「是不是方塊？」
•「數字是否大於 10？」
✔ 2. 多元分類（Multi-class）
例如分成三堆：
「紅色」、「黑色」、「人頭牌」。
AI 在分類的方式，其實與人類做分類的流程完全一樣。
會觀察特徵，才能學會分類
AI 並不是「什麼都看」，而是像人類一樣學會抓重點。
下一篇，我們將進入 AI 最常用的學習方式
