ผมเป็นคนนึงที่ถ้าจะศึกษาอะไรมักจะลงมือก่อนเพราะคิดว่าทำไปเรียนรู้ไป เดี๋ยวก็เข้าใจเอง ติดตรงไหนค่อยไปอ่านใน document ตอนที่ศึกษา machine learning ก็เหมือนกัน คือรู้มาบ้างว่ามันคืออะไร concept เป็นยังไง ก็ตั้งโจทย์ขึ้นมาแล้วก็ download พวก machine learning library ของภาษาที่อยากเขียนมาลองทำตาม sample code, document ไปเรื่อยๆ ซึ่งก็แน่นอนว่าได้ผลลัพธ์ตาม document อยู่แล้ว
สำหรับอะไรที่มันตรงไปตรงมาหรือเป็นความรู้เฉพาะอย่าง programming language เราสามารถลงมือเขียนเลยได้ เขียนบ่อยๆ เดี๋ยวก็เขียนเป็น (เขียนเป็นกับเขียนได้ดีคนละเรื่องนะ) แต่กับ machine learning แล้วผมรู้สึกว่ามันทำแบบนั้นไม่ได้ เพราะเป็นสาขาวิชาประยุกต์เลยมีพื้นฐานหลายอย่างที่เราต้องรู้ก่อนลงมือทำ เลยอยากบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างที่ผมเรียนรู้ machine learning เสียหน่อย
