這次參加 iThome 鐵人賽，我選擇的主題是 Machine Learning (ML)。對我來說，這是一個既熟悉又陌生的領域。熟悉，是因為日常生活中早已充滿了各種機器學習的應用：搜尋引擎、推薦系統、語音辨識、影像分類等等；陌生，則是因為真正要自己動手實作時，才發現其中涉及數學、程式設計與資料處理等多方面的挑戰，需要持續地學習與練習。
我希望透過這 30 天的鐵人賽，能夠系統化地整理學習過程，不論是基礎概念（例如監督式學習、非監督式學習）、模型訓練流程（資料前處理、特徵工程、模型選擇與評估），甚至到一些實際應用的案例，都能逐步累積起來，並且用簡單明確的方式記錄下來。這樣不僅能幫助自己釐清思路，也希望能對正在入門的朋友提供一些參考。
最重要的是，我期待未來能將學到的機器學習知識，應用到實際的工作場景中，無論是數據分析、流程優化，或是產品開發。這不只是挑戰 30 天連續寫作的毅力，更是我邁向 ML 學習之路的重要起點。
iThome鐵人賽
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