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同樣曾經面對座地立起和枯黃凋零的問題，許多人會拿松菸和微風復興館（也就是第一家微風廣場）的成功來和京華城比較，但它們都有和京華城相比最不同的一項特性：你可以從別的地方順順逛過去，或是從那裡順順逛去其他地方。

在不同的破碎家庭中，兩人共有的是無法融入群體生活的古怪個性。於是在故事中兩人重新相遇，不斷地吵架、曖昧，重複第一季當中令人揪心的青澀戀情，然後各自尋找答案。

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Photo Credit: The End of the F***ing World IMDb之前被艾莉莎殺死的連續殺人魔，在大學時曾經釣上了一個也是在破碎家庭長大，內心充滿傷痕的黑人女子。他們搶劫、闖入民宅，為了自衛而誤殺了連續殺人魔，被警方通緝。所有觀眾都認為這是一個淒美的故事，女主角哭泣地看著男主角邁向死亡，可說是個完美的悲劇結尾。結果編劇卻以意想不到的方式，寫出了第二季。第二季的衝突也因此展開。

但外在環境的壓迫，卻讓他們無法開展戀情。Photo Credit: The End of the F***ing World IMDb如果去談《去X的世界末日》的核心，大概就是「苦悶少年透過傳奇性的愛情來逃避困境」的寓意。這也代表ML可以使你的產品更個人化，更自動化，和更精確。

對於研發機器學習產品的公司，或像Facebook和Google這類在ML上投入大量資金的的大型公司，通常會雇用機器學習研究人員或資料科學家，並將他們與機器學習工程師組成團隊。為什麼呢？在討論具體原因之前，讓我們先一起聊聊什麼是ML。例如，如果你想教機器識別貓。DL使用深度神經網絡，並以標籤圖像作為輸入。

這就是為什麼ML特別適用於那些，以往難以明確解釋定義的問題。自然語言處理（NLP）：這是電腦科學中的一個領域，目的是使機器可以理解人類語言，但不一定涉及ML。

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從第一天就開始計畫數據策略（Data Strategy）。像是「ML模型是以CNN（卷積神經網路）還是R-CNN為基礎」，而是應該花時間了解模型的輸入（input）和輸出（output）。神經網絡的每一層，都會將輸入轉換為稍微抽象和複合的表示形式。機器學習成長的主要驅動力，包括先進的演算法，大數據，和硬體價格下降，因此AI已在各個領域逐漸被採用。

研發機器學習產品很少會只涉及ML。但這並不一定是ML團隊的問題，在實驗階段，就連ML團隊也很難預測最後模型的表現是好是壞。與軟體工程不同，開發ML產品需要進行更多的實驗，涉及更多的不確定性和可變性。而是，當你的資源有限，並且需要集中精力優化產品的某些部分時，就需要考慮這個問題。

這並不是說UX對面向企業的ML產品不重要。深度學習（DL）：主要用於圖像分類。

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麥肯錫（Mckinsey）最近的報告中顯示，近一半的公司在其研發流程中整合了AI，另外有30％的公司正在試驗AI項目。ML最適合做出決策或預測。

你和你的團隊要做的是：定義問題，準備數據，建立機器學習模型，測試和迭代，直到你擁有可以提供所需結果的模型為止。軟體工程是一個為機器編寫規則的確定性過程，而機器學習則具有更高的機率性，因為它可以自行學習，而不需要我們來編寫規則。NLP通常用於聊天機器人、語音助手、或是預處理數據。強化學習（Reinforcement Learning）：演算法藉由得到環境中的反饋而學習。其他需要理解的關鍵ML概念過擬合（Overfit）：是一種常見的錯誤類型，當機器學習模型過於匹配特定的數據集時發生。例如，軟體工程師可能會覺得，ML團隊沒有給他們足夠明確的需求。

不僅需要技術上的改變，還需要組織上的改變。RL通常用於機器人技術，或自動駕駛汽車等控制領域。

相反的，如果ML僅用於增強產品的用戶體驗或部分性能，那麼你很可能正在將ML應用於產品上。它通常是跨領域的，不僅涉及ML模型設計及訓練，還涉及軟體工程，後端結構，數據分析，UX / UI設計，甚至是軟硬體整合等等。

舉例來說，你要使用的這個ML模型，採用用戶的人口統計數據（input）來預測用戶在平台上的每月支出（output）？另一方面，設計ML產品通常需要PM具備更高的技術能力，以幫助團隊確定關鍵決策和權衡取捨。例如，給予機器大量標記好的動物圖片，讓機器學習判斷貓和狗。

機器學習有三種主要類型：監督學習（Supervised Learning）：最常見和最被廣泛使用的類型。另一方面，B2B的ML產品對應的是企業，甚至是工業用戶（例如用於預測工廠儀器維護時程的演算法），其核心價值往往來自預測的準確性，而非UX。相反的，對於想將ML應用於其產品的公司，或資源有限的小型公司，最好的策略是雇用跨領域的ML工程師，或培訓軟體工程師學習ML，而不是僱用ML研究人員。如果你要設計和現實世界互動的ML產品（例如機器人技術或自動駕駛汽車），情況將變得更加複雜。

機器不需要人工指示，而是自行根據數據中識別出的模式，進行預測和改進。ML從根本上不同於其他學科，這點會在下一段進一步說明。

透過軟體工程，你可能會想出「一隻貓有四隻腿和兩個尖尖的耳朵」這樣的明確規則。Photo Credit: Shutterstock / 達志影像但如果使用深度學習，要做的就不是提供明確的規則。

這些算法從被事先標記好的數據（labeled data）中學習，大多時候被用以預測結果。PM需要知道使用ML可以做什麼，和不能做什麼，何時應該使用ML和何時不應該使用ML。

無監督學習（Unsupervised Learning）：無監督學習算法不需要事先標示，而是直接從數據學習判讀模式。可靠的ML模型不僅在「訓練數據集」（training dataset），也在「驗證數據集」（validation dataset）上表現良好。一旦某項任務能夠成功被機器執行，該任務就不再屬於AI的範圍。最終，模型將能學會識別圖像中的內容

Photo Credit: Shutterstock / 達志影像但如果使用深度學習，要做的就不是提供明確的規則。而是為機器提供一堆貓的照片（事先標記好這些是貓的圖像），然後讓機器自行學習，摸索出規則。

這就是為什麼在開發ML產品時，通常需要承擔更多的風險。RL通常用於機器人技術，或自動駕駛汽車等控制領域。

例如，NLP（自然語言處理）被用於達成Alexa及用戶之間更自然的溝通。不難看出為什麼，許多人預期ML將比移動技術帶來更巨大的產業變革。

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