亞馬遜ML工程師教你提早搶先人工智能潮流

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我係Amazon嘅機器學習工程師，預見到ML熱潮，呢啲係我嘅前瞻建議

Suvendu Mohanty係Amazon嘅機器學習工程師，佢最初係傳統軟件工程師，後來憑住對機器學習（ML）將會爆發嘅預見，成功轉型入行。佢分享咗自己點樣透過自學同主動爭取機會，走上機器學習嘅道路。

Mohanty話：「如果你淨係寫代碼，但冇乜創新，咁你可能會落後，工作都有風險。」佢早期係靠網上免費資源自學，參加hackathon比賽，仲喺公司主動爭取做ML項目，慢慢累積經驗。

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我2011年攞咗計算機科學碩士學位，初時走軟件工程路線，做Java開發。六七年後，我開始留意機器學習，但當時ML並未流行，相關項目好少，學校課程亦未普及呢方面知識。對於好多早期職業嘅軟件工程師嚟講，冇正式嘅機器學習培訓。

我第一步係自學，利用免費網上資源，仲參加hackathon。呢啲嘗試引起咗我manager嘅注意，佢話：「既然你有興趣做機器學習，我哋想做啲相關嘅項目，你可唔可以幫手？」咁我喺工作中開始接觸ML，雖然唔係全職，但已經係好好嘅開始。

依家ML熱潮席捲全球，人人都講ML，但當年大家都覺得好難入手，甚至有誤解。我覺得機器學習其實只係軟件工程嘅另一個分支，冇乜神秘。要入行，最快嘅方法係喺公司內爭取機會，唔好淨係靠網上學習。

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Mohanty提醒大家，機器學習唔係萬能解決方案，但係保持市場競爭力嘅一個好方法。社交媒體上有好多雜音，要識得過濾，搵出真正嘅「訊號」。呢啲訊號通常來自研究論文、業界領袖同專業會議。

佢自己就會追蹤呢啲資訊，發掘未來趨勢，例如下一個熱門領域可能係機械人技術。

未來五至十年，大家要識得判斷需求走勢。淨係寫代碼冇創新，工作風險大。三年前我加入Amazon，呢度嘅文化推崇創新同競爭，呢點我最欣賞。

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專業評論與啟示

Mohanty嘅經歷提醒咗我哋喺快速變化嘅科技世界，要持續學習同主動出擊，先可以保持優勢。佢強調機器學習唔係遙不可及嘅神話，而係軟件工程嘅延伸，呢個觀點對好多初學者有啟發性，減低咗入門嘅恐懼感。

同時，佢提到嘅「訊號與雜音」概念，尤其值得香港嘅科技從業員注意。喺資訊爆炸嘅時代，識得篩選可靠資料、追蹤行業領袖、參與專業活動，先能真正掌握未來趨勢，唔會被浮誇嘅潮流誤導。

另外，Amazon嘅創新文化亦係一個重要啟示：企業環境若能鼓勵員工主動承擔新挑戰，將有助員工快速成長，提升整體競爭力。香港企業若想培育更多AI及機器學習人才，應該思考點樣打造類似嘅「創新生態」，而唔係只係追求短期效益。

總括而言，Mohanty嘅故事係一個關於自我驅動、終身學習同適應未來工作模式嘅典範。對於香港年輕工程師或轉型者，佢嘅建議值得深思：唔好怕跨界，唔好怕挑戰，主動搵機會先係成功關鍵。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。