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DAY 28
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AI & Data

後端工程師的ML入門理解與Vertex AI系列 第 28

總結 | ML#Day28

由於自己對ML的所知的大略概念,和Vertex的基本使用方式介紹已經結束,已經能夠部署和得到預估值,剩下的就是調整模型變得更好,以及做出更好的資料,或考慮進階的訓練模型工作,所以在這篇做個結束。

後面再補充兩篇延伸的相關心得文章。

  • 延伸(1) ML接入團隊的開發生態
  • 延伸(2) ML到底要不要念統計

心得分享

非常感謝團隊的幫助和主管的支持,才有機會走到這一步,雖然到目前為止拿不出什麼顯著的成果。

回頭唸數學/統計是有點痛苦的,在以前唸書的時候本來就是比較喜愛寫程式實作,資料結構、作業系統方面的學科,數學相關的方面真的不怎麼樣,但是學習和接觸新東西又是快樂的。

難得可貴,主管願意放一個任職5年,coding有7年經驗的工程師,跑來嘗試以前未曾接觸的領域,想想這個機會成本也不容易。

又或許派個比較有點資歷的老鳥,即使對於新未知的領域,可能具備一定的規劃和設定目標能力,增加有實質進展的機率。就個人想法會這麼說,是因為這一路走來體驗到這不算輕鬆的任務,自己覺得若隨便把一個沒相關ML背景的新人工程師指派研究AI,又要能夠結合商業應用,可能不是個好主意。

很多坑,很坑。

另外這個任務也沒有所謂明確的目標,基本上靠著不斷地提出想法討論,跟著大家一起決定短期的方向。

總歸來講,不輕鬆(精神上的),但是很有趣。有句話是這麼說:「覺得痛苦,是學習新東西的一種過程感受」,因為在打破既有的概念,重新塑造新的知識體系,那麼也是一種有在前進的證明。

最後再分享一點,因為需要對AI有更多的認識,而這幾個月大量地去閱讀AI應用的故事和文章,以及多了解到這幾年AI相關應用的精進和變化,更體認相關發展已經是無法阻擋的趨勢,加上工具和流程越來越方便的演化,這個領域正在高速成長,世界會因為AI發展帶來更多機會。


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