機器學習和作業研究的奇妙結合

今晚受邀到系上的 (日夜) 研究生研討會演講，透過10 個面向和實例，說明這兩個領域巧妙的交互作用。機器學習可以當成精準的預測機器，然後根據此預測，使用作業研究對資源做分配或決定好的定價等等；有時候，則是當成好的近似求解器，解決複雜的組合和不確定問題；有時候，作業研究是機器學習的核心步驟和演算法。

剛好，和我的大學部上課衝堂，因為演講內容和課程相關，所以請學生來聽講。

演講有三個希望：

1. 希望引起同學們的興趣，關注這一個重大的社會議題與職涯發展的影響；一起來學習與成長。
2. 對於修課的同學們，希望可以了解或體會，為什麼我的上課內容，一定要導入數學符號，並說明其原理；知其所以然，才能解決複雜的系統問題。這也是系上，眾多必修數學課程的原因。
3. 或者，從我興高采烈的聲調中，得知學習本身就是快樂的事情；懂得不多，卻樂於分享。

這樣子的願望會不會太多？依然有三個解方：

1. 可以把三個不同的目標結合在一起，都達到一點，稱為目標規劃 (goal programming)。
2. 第三個目標是優勢策略 (dominant strategy)，如果達到了，自然可以完成前兩樣。
3. 聽說今天是我們的節日，許願會實現喔 !