學而不思則罔，思而不學則殆

對於機器學習而言，就如同Day3所提到的，模型建立固然重要，卻永遠不能偏離應用，也就是我們希望達到的目標。
如果一艘船上的船長，只顧著裝上更強更先進的引擎，完全不顧慮航道，那麼什麼時候會越來越接近終點是無法預期的。

幾個問題是無論何時都要記在心上的：

1. 目標是啥 + 需要什麼素材？
2. 如果要創造一個方便使用的介面，執行功能需要什麼？
3. 目標客群是誰？
4. 現在的近況如何？
5. 如果想達成目標，小項目的設計該怎麼做？

應用實例

課程中提到幾個有使用到GCP的產業應用：

1. AUCNET: Image API
2. ocado: NLP API
3. GIPHY: Vision API
4. UNIQLO: Dialogflow API

有了機器，人類該退居二線？

縱使是人類學習一個新技術或新知識，不斷摸索是不可或缺的過程。
我們該花很多的時間記憶起來內容，或者是不斷實作嘗試失敗，由失敗中學取經驗？
這個問題留給看官們自己決定。

但在機器學習的領域，Google的專家們給出的經驗談，正是說明不斷失敗中學取的經驗可以更有效達到我們的目的。