傳統的軟體工程，就是讓工程師透過寫程式的方式把輸入的數據根據邏輯規則變成另一個想要的數據。相比之下，使用machine learning可以省下工程師的工作，只要我們蒐集到夠多的輸入數據跟對應的輸出數據，我們便可以讓機器自動找出邏輯規則而不是靠工程師寫程式。
許多人在學習machine learning的時候都認為建構模型最重要，花最多時間，但實際在應用上，其實這個部分是最少的，我們其實花更多的時間在建構基礎建設（軟體工程）。
還有一點，對於整個系統的kpi，傳統軟體工程可能會用很多不同的kpi來分析各個軟體部分，但使用machine learning，我們不需要這麼做，我們只要使用者最後會得到結果當作kpi就好。
所以回到標題，驚喜是什麼？驚喜就是，machine learning本身並不是最重要的。
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