圖像機器學習是一種指導計算機如何識別並解釋圖像的方法。它是一種深度學習的分支，因為它使用神經網絡來模擬人類大腦中的處理。在圖像機器學習中，計算機會學習如何識別、分類和分析圖像。它能夠通過分析特定圖像學習它們之間的差異，以找出其特徵，並將它們歸類為不同的類別。 圖像機器學習可以用於解決許多不同的問題，包括圖像識別、圖像分類、形狀分析、影像處理、物體檢測和識別等等。例如，機器學習可以用於檢測街道上的汽車，找出被盜的汽車，對無人機的影像進行分析以找出植被變化，或者用於檢測醫學影像中的癌症。 圖像機器學習的基本步驟包括資料收集、特徵提取和模型訓練。首先，收集大量的訓練資料，然後抽取資料中的特徵，以便更快地識別訊息。最後，使用資料特徵訓練模型，讓計算機可以更快更正確地做出預測。 總的來說，圖像機器學習是一種非常有用的工具，可以用於許多不同的應用領域。它能夠幫助我們解決許多圖像處理和影像識別問題，並為我們提供更多的可能性。