企業，尤其是大企業，在大眾媒體與許多消費者眼中，常常是自私貪婪、為求獲利不擇手段的「黑心企業」、「邪惡巨頭」，然而真的是這樣嗎？在美國，有些人提出「占領華爾街」或高舉社會主義的大旗，讓社會陷入「資本主義vs.社會主義」的論戰。 在台灣也有類似的情況，大型超市和電商摧毀了社區及中小企業，社群網站害我們上網成癮，而且將我們的個資暴露在風險之中。 美國知名的經濟學家、暢銷作家泰勒．柯文（Tyler Cowen），在這本書中，為企業、商業活動而辯護，他針對一些主題，深入探討了社會大眾不盡正確的看法或偏見： 商人比一般人更奸詐企業執行長的薪水太高了（企業肥貓）資方都在剝削勞工大企業壟斷的問題大型科技公司真的很邪惡嗎？（市占率太高、個資隱私問題）華爾街有什麼用？企業對政府的影響力太大（裙帶資本主義）如果企業這麼好，為什麼還是惹人厭？（把企業擬人化的問題） 作者不光是援引資料來反駁，更結合了許多經濟學家的觀點以為佐證，其核心在於一步步辯證：企業的本質，究竟是什麼？ 例如，偉大的經濟學家傅利曼（Milton Friedman）的知名文章〈企業的社會責任便是增加獲利〉（The Social Responsibility of Business Is to Increase Its Profits）就被作者吐槽，雖然作者也對於社會主義的解決方法抱持懷疑，但認為這篇文章還是太「意識形態思考」了。其實，當企業懷抱著獲利之外的其他目標（例如環保、平權、ESG等等），並使得員工也相信這樣的理想時，最終都會是成功的企業。商業的文化、知識、理想，乃至於情感根基絕不僅僅是獲利的附屬品，人們會在乎自己所做的工作，也會從自己的工作中尋找意義。 因此作者說：「最佳的商業基本上就是道德企業（ethical enterprise）。」 這種矛盾――不光只是想著賺錢，最後能賺到最多的錢，是企業的一種特質。還有一個矛盾是：企業總是裝得對消費者很友善親切，希望成為你的家人、朋友，但是，企業可能就只是一個法律建構兼抽象實體，並沒有自己的目的、目標和感受。由於企業的此種高度複雜性，我們或許應該用更理性的態度來思考企業，「我們也很難用一套完全公平、感受一致的形象來評斷企業。」 然而作者也並非完全認為企業沒問題，科技巨頭所帶來的人民個資暴露，就
資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案 「本書提供了豐富的範例，如果你是資料科學家或ML工程師，而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題，你一定要看這本書。」 ―David Kanter ML Commons執行長 「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦，Lak、Sara和Michael可以在背後支持你。」 ―Will Grannis Google C
