這是在我們討論完「特徵工程」之後的對話重點整理：

特徵的來源：經驗的規則化

機器學習中的「特徵」並非憑空產生，而是將人類專家的「經驗」和「判斷直覺」轉化為電腦可以理解的「具體規則」。

您的精闢總結: 「把經驗寫成規則,讓電腦能夠處理大量的資料」。

成功的先決條件：專家的參與

這個轉化過程的成功，取決於「懂得人肯講出來」，也就是領域專家 (Domain Expert) 願意且能夠分享他們的專業知識。

如果專家的知識無法分享或量化，電腦就無從學起。

人機協作的核心模式

整個流程是「人類智慧」與「機器運算能力」的結合。

人類：提供高品質的經驗與方向 (定義問題、設計特徵)。

電腦：負責大規模、高效率的執行與計算 (處理海量資料、發現模式)。

機器學習在此扮演著「經驗放大器」和「模式發現器」的角色，而非創造智慧。

Domain Expert 的關鍵價值

您因此理解了為何 Domain Expert 如此重要。他們是機器學習專案的「領航員」。

主要貢獻：

定義問題：將業務需求轉化為可執行的機器學習任務。

設計特徵：知道要從資料中看哪些關鍵指標。

解釋結果：判斷模型的預測是否合理，並賦予其業務意義。

一個成功的專案，必然是 技術專家 與 領域專家 緊密合作的成果。