2025 W04 報告翻車後，學到了什麼？
開始一件事情前，先搞清楚目的究竟是什麼？目標對象是誰？ 這些問題是成功的起點。
最近，我準備了關於傳統機器視覺的報告，內容涵蓋了論文的每個細節，甚至深入到算法的數學推導。
然而，報告結束後，同事們的回饋讓我意識到一個重大問題：
「這場會議的目的是幫助團隊了解領域趨勢，而不是深入探討技術細節。」
這句話讓我瞬間清醒。
當我全身心投入到論文的世界，努力將每一個細節都學透時，其實忽略了這次分享的真正目標：幫助大家快速掌握全局，理解趨勢。
▋目標客群在技術選擇中的重要性
我的工作中，經常需要在深度學習和傳統算法之間做選擇，而這個選擇背後，與目標客群的需求密切相關。我來分享兩個典型的案例：
案例一：跨國金融企業的需求
- 需求：極高的準確率，不能出錯。
- 資源：高預算與高性能硬體設備。
在這種情況下，深度學習成為首選。雖然需要更多的計算資源，但其高精度能夠滿足金融企業對錯誤率接近零的要求。
案例二：超商打卡系統的需求
- 需求：能容忍一定程度的錯誤，且運行速度快。
- 資源：有限的預算與普通硬體設備。
對於這類場景，傳統算法可能更適合。它對硬體需求低，運算速度快，並且部署成本更低。
這兩個案例看起來很好選擇，但實際在許多時候，我們面對的是——未知的客戶需求。
產品還未正式推出市場時，對未來客戶只能做假設，而這些假設會直接影響技術選擇和開發方向。
這也是為什麼開頭我會報告傳統算法原因：
「在不確定的情況下，準備多樣的選擇，才能更從容地應對未來的挑戰。」
▋我的反思：技術的價值在於解決需求
過去，我總認為技術的深度決定了它的價值。
但這次經歷讓我認識到：
技術的真正價值，不在於你學得多深，而在於是否能解決目標客群的實際需求。
無論是準備報告、學習新技術，還是開發產品，首先要思考：
目標是誰？需求是什麼？
這些問題會讓我們的工作更加高效，也更加有意義。
歡迎回覆給我，分享你的經驗或問題，我會很樂意和你交流！我的信箱如下：
mylifeai1116@gmail.com
— Peter