Dcard 機器學習指南 (I) — 如何跟 PM 合作規劃新的機器學習專案

Written By ML team lead Bruce 這個系列想要分享在 Dcard 裏面機器學習專案在開發途中的一些經驗,希望可以在分享的途中也跟各位業界的同好們一起討論切磋。 作為系列文的第一篇文章,今天這篇文想分享的事情是在 Dcard 裏面做機器學習的工程師們,在開發一個新的專案或是接一個關於機器學習的新需求之前,運作的流程大概是怎麼樣子,進而讓整個機器學習的專案進行更加順利,也可以讓機器學習的成果跟專案想要交付的價值更加緊密。 一開始會想先寫這個主題的原因是,其實我們平常在機器學習課程裡面,已經學到很多關於各式各樣機器學習演算法的知識以及技巧 / 思考模式。而實際在工作或是應用在專案上面的時候,時常團隊會遇到結果跟產品想要的似乎有一些出入,難以很自然融入產品的狀態。這個狀態其實並不是演算法不夠好或是不夠熟悉演算法,我們自己常常追根究底之後發現,問題的核心常常是在前期需求釐清或是定義問題的時候不夠完善,導致一頭洗下去做到中後期才發現牛頭不對馬嘴的狀態。

Dcard 機器學習指南 (I) — 如何跟 PM 合作規劃新的機器學習專案
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