absract

跟昨天一樣...

import

跟昨天一樣的：

1. 嗡嗡
2. nightlan1015297(Dim)

今天多的：

1. Joseph-bug:這位大大第三次參加鐵人賽，神奇的是，他上一次的主題是就是跟著Google學ML，而這次它雖然也是報名Google Developers Machine Learning系列，但特別的是，他的內容並非搭配課程(我甚至不知道他有沒有上線上課程)它這次鐵人賽內容則是介紹一系列的Google AI & Machine learning products
2. gary9630:他的內容也是筆記，但是是非常概略的筆記，course1分為五個part，昨天的嗡嗡與nightlan1015297(Dim)都相當詳細，常常還會把part拆成幾天寫，這位大大則是一天一part，而且發文內容倒不是特別多，他的容其實就是我目前的鐵人文筆記的部份想做的事情拉，大概就是一個目錄的概念，但跟它不同的是，我在這個目錄理加上了其他人詳細筆記的連結。

my notes(後來才發現今天的內容Gary0930 Day04 course1-3都有了阿阿)

• 一直看不懂為什麼他要說stream data和batch data要用一樣的方式處理什麼的，終於在nightlan1015297 day07的文章中看到的解釋了，其實一直看不懂只是想多了，我一直以為用一樣的方式餵給Model事理所當然的，單它卻做了強調。
• nightlan1015297 day07day08&嗡嗡day0610大陷阱：
  1. ML不需要大量的軟體基礎
  2. 沒有收集數據
  3. 以為數據可以用（而是事實是不行）
  4. 把人放在循環中
  5. 使用者不在乎它用的是ML的傑作，他們只在乎好的服務
  6. 要認清使用者的需求，才能將模型往對的地方帶
  7. ML model 真的有再為企業貢獻嗎？
  8. 已經有pre-trained model的話就用吧，別再自己訓練了
  9. 在這個變遷快速的世界，model是要隨時訓練隨時更新的
  10. 有現成的就用！
• Dim day10&嗡嗡day07path to ML:
  1. individual contributor
  2. delegation
  3. digitilization
  4. big dat and analitics
  5. machine learning

murmur

1. 後來才發現今天的筆記內容Gary0930 Day04 course1-3都有了阿阿，而且寫的比我好多了阿阿，該加強該加強...
2. 我真的寫的好差，嗚嗚，不過以前的我就是因為覺得自己寫的差，所以一直不敢寫，有時候考試或功課寫了些東西，也不敢那出來看，更不敢給別人看，覺得丟臉阿阿QQ，但就是寫了才會進步阿阿，這次報名鐵人競賽，很大一個原因就是迫使自己寫作。(對，我平常好像就是因為得失心太重了，覺得每一次都要做到該有的水準在做，殊不知常常被灌輸的一個觀念"要不做到最好，要不不要做，不要做個半調子"其實不是一個很好的思考方式，應該要想"先求有，再求好"，前者是0跟1有跟無的區別，後者則是練續性的，就好像數位跟類比的區別一樣，兩者其實都是老生常談，但不知為何我以前就是以前者的方式思考，不敢嘗試，怕失敗，不敢把目標設得太高，因為怕爬得越高，跌得越重，有時因為清楚知道就算做了也做不到最好，知道去追求的話一定會嘗到非常多失敗的苦頭，就不停的逃避。但，不真的做，怎麼知道呢?)

conclusion

1. 我的文章漸漸變成花比較多時間跟精力在寫作上面了，這是對的嗎...
2. 找到模仿對象gary9630(不過其實我也還指看了一些別的鐵人文，可能也有人已經做過我想做的事了，但無論如何目前我都會以這樣的模式繼續做下去的)
3. 先求有再求好

EOL