【碩博士生如何串連抽象、模型與模式：從統計到機器學習的深度思考】

碩博士生，特別是那些研究統計、數學模型與機器學習的學生，經常會面對各種模型與抽象概念。但你是否曾經真正思考過這些「抽象」與「模型」的本質，以及它們如何在現代資料科學與機器學習領域中產生關聯？今天，我透過閱讀日本作者西尾泰和的著作《エンジニアの知的生産術》，從「抽象」到「模型」再到「模式」的串連，讓我有了新的領悟。

▌從「抽象」到「模型」的概念轉化

所謂的「抽象」，其實是將具體事物中最重要的部分提取出來，去除不必要的細節。正如 Abstract 的詞源，其中的「tract」意味著「抽出 extract」或「減去 subtract」，而「ab」則代表著遠離具體對象。這種遠離具體、聚焦於核心的過程，正是數學模型與統計模型的基礎。

舉例來說，在統計模型中，我們經常需要將真實世界中的複雜數據簡化為一些變數與參數，這就是一種抽象化的過程。而這些模型的意義，並不僅僅是描述現實世界，而是透過抽象與簡化，使我們更容易掌握數據背後的本質。

▌「模型」作為理解現實的工具

模型（Model）的核心作用在於簡化現實，為了說明某個特定現象或系統的運作。我在研究統計機器學習時，經常要與各種模型打交道。這些模型無論是統計模型、數學模型，還是機器學習中的演算法模型，最終的目的都是為了幫助我們理解或預測現實世界中的行為。

回顧我的學習歷程，在台大數學系學到的數學模型讓我看懂了各種運算背後的邏輯，而在應用數學所的統計模型學習進一步深化了我對數據的理解。博士階段在普渡大學學習統計機器學習，則讓我進一步掌握了演算法模型的運作原理，這些模型是如何自動化決策並解讀數據的。

▌模式（Pattern）的重要性

「模式 Pattern」是指在抽象與模型的基礎上，我們所看到的世界。模式可以是我們從數據中觀察到的趨勢，也可以是設計上的結構。無論是程式設計中的「設計模式 Design Pattern」，還是機器學習中的資料模式，這些模式都為我們提供了一個簡化後的視角，使我們能更快速地辨識與理解複雜系統中的規律。

西尾泰和的書讓我更清楚地理解了「模式」在我研究領域中的作用，尤其是當這些模式與模型結合時，能夠幫助我們更有效地處理現實問題，無論是統計分析還是機器學習模型的建構。

▌從抽象到模式，深化你的研究

對於碩博士生來說，理解這些概念不僅僅是一種理論上的需求，更是實踐中的核心能力。在現代的「數據基礎建設 Data Infrastructure」中，許多「機器學習工程 Machine Learning Engineering」的工作，正是基於我們對抽象、模型與模式的理解。這些工具的運用讓我們的研究更加深入，並且促使人類文明的進步。

總結來說，透過將抽象概念具體化，再將其轉化為模型與模式，我們能夠在研究中進行更加有效的思考與實踐。這種全盤的理解，正是碩博士生在學術生涯中需要掌握的關鍵能力。