今天就來聊聊我們期待使用ML來解決甚麼事吧，不知道大家有沒有很好奇為什麼我打了一個字在Google上他能猜的到我要查甚麼呢?我自己是覺得很神奇啦，這邊講者舉了一個例子假設我想要查詢Giants，在早些年的時候，Google是依照各項特徵來推測你可能想要的結果，像是利用位置來推斷你要搜尋的是SF Giants還是NY Giants又或是Other giants。
但現今google改善了他們的方式，利用ML的方式來推敲你的資訊，應付更複雜的問題，像是下面這張圖，假設我有個玩具是日本的但我人正在San Francisco，Google用上面的方式還能正確的推斷出我要的結果嗎？
正確的機率當然很低，但如果導入ML的方法就不一定了，有多項特徵能夠去佐證他的正確性，這就是為什麼Google改變他們的方法來提高搜尋引擎的性能。
當然除了搜尋引擎以外，從小到大的問題都能導入ML的觀念，假設我今天喜歡喝咖啡，我想找距離近又不貴又好喝的咖啡要怎麼做呢?
其實答案很簡單，把方圓10Km的咖啡廳蒐集起來，由近到遠依照自己的喜愛程度去做排列，把你所有考慮的因素加進去，劃一條線分隔出可接受與不可接受的範圍，這樣搭建起屬於你自己的系統，再來就將這些資訊放入電腦運算，下次不知道要喝哪家咖啡的時候只要打開電腦跟他說你要的條件，他不到一秒鐘就跟你說依照你現在的狀況哪家是最適合你的。
來自日本Aucnet企業開發一套非常有趣的系統，今天我想要買車但不知道這台車是哪個牌子?哪個型號？
今天透過他們開發的網站，可以馬上知道這台車的型號是多少?哪個廠牌?現在價錢大概多少錢?這對於想買車的人是一大福音啊，除了價格公開透明外，還有各種視角供消費者查看，確認你是否想要這台車，外觀是否符合消費者的要求。
講了這麼多不外乎ML能達到的優點不勝枚舉，對使用者除了省時省力外，也滿足使用者的各種需求，廠商公司能夠發大財、節省人力，開發者也有很多Pretrained的Model可以參考使用，這些優點夠滿足現今大眾了。
※圖片參考至 How Google does Machine Learning resource
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