學習曲線

今天早上我開始使用MACBOOK來寫作，沒有想到比想像中的難。 但是這是必須練習的，人總是會有學習曲線的，有時打破一個慣性也是很不錯的感覺，目前我覺得做得很順的事都是我這十幾年來的學習，就好像我們跟目前的伴侶好像相處很融洽，但那也是一種學習曲線下來的成果；或是現在我很熟練的技藝，也是花上了十年二十

最近讀了超級思維這本書，書中關於『發揮潛能，創造高績效團隊』這個話題，讓我想起當初從業務銷售主管輪調回工廠製造時，原單位主管特別交給我一份工廠幹部最近三年的『每季人事盤點表』，其中除了人員的基本資料外，有三個特別的地方是『評價』（適任、不適任）、『今後規劃』（升任、留任、轉任）...

短期來看，一、兩年的澳洲打工無利於職場歷練的累積；長期來看，從22歲大學畢業一直到65歲退休，有40年的時間可以給你歷練，一兩年的中斷似乎只是個小問題。經驗學習曲線告訴我們，時間拉長，學習效益會隨著熟練而遞減，甚至趨近於零。 總結來說，即便去澳洲打工度假，斷了一兩年的職涯累積又如何？

　　給對想當Java工程師又興趣的人類，也許你是學生，又或是你正想轉職，我希望你們都不會因為未知而害怕，這條路沒有那麼困難。

感知器  (perceptron) 利用逐一探訪訓練資料，以更多的訓練例子被正確的分類為目標，來更新任意初始的權重。然而該方法難以延伸到非線性的分類平面，所以以梯度為主的最佳化演算法取而代之，並發展出更多的應用。在本篇中，除了介紹梯度下降法外，亦會討論如何利用學習曲線圖診斷一個機械模型，並對症下藥。