Я только что закончил свой 2-й семестр, и я очень рад, что получил 2 А, это определенно потребовало много работы. В этом семестре я изучил Машинное обучение (ML CS 7641) и Машинное обучение для торговли (ML4T CS 7646), и их было здорово объединить, поскольку материал частично пересекается, но они применяются к разным задачам в разных областях. Один из них больше основан на письме и теории (ML), а другой - на кодировании и приложениях (ML4T), поэтому вместе они дали более целостную картину машинного обучения.

Машинное обучение CS 7641 - OMSCS Georgia Tech:

В целом, ML был для меня очень хорошим курсом. У меня не было большого опыта / знаний по предмету до того, как я начал, поэтому я выучил тонну. Я бы сказал, что самым сложным аспектом этого курса было количество охваченной информации. Обычно, когда курс охватывает большой объем информации, он не может быть таким глубоким, но машинное обучение требует как широты, так и глубины информации по предмету, что оказалось сложной задачей. Кроме того, я не занимался математикой, поэтому это первый тяжелый курс по математике, который я выбрал, и у него определенно была довольно крутая кривая обучения.

Сложность: 4/5

Часов в неделю: 25

Качество: 4/5

Математика:

Чтобы хорошо понять материалы, мне сначала нужно было узнать, что означают все математические символы. Это похоже на изучение нового языка, не сложно, но нужно время, чтобы к нему привыкнуть. Дополнительно требовалось знание следующих предметов: вероятность и статистика и линейная алгебра. Профессионалы предоставили дополнительные материалы для чтения по этим темам в тесте «Предварительные условия», но, поскольку у меня нет терпения читать, я вместо этого смотрел видео на YouTube, чтобы наверстать упущенное.

Домашние задания:

Я чувствовал, что первая половина курса была намного более сложной, но это также могло быть связано с тем, что поначалу я действительно не успевал за учебной программой. Эти задания, вы можете украсть чей-то код, и на самом деле вас просто оценивают на основе анализа ваших результатов.

Совет 1. Делайте ваши проблемы простыми. Нам предоставляется возможность выбрать наши собственные проблемы для анализа, и важно, чтобы они были интересными, но простыми. Для моего первого домашнего задания я совершил ошибку, проявив чрезмерную амбициозность при выборе задачи, и в итоге потратил массу времени на предварительную обработку (выполнение НЛП) данных (не часть задания, никаких дополнительных соображений не будет. за эту работу). Я понял, что проблема нечеткая, и пришлось выбирать разные задачи. Излишне говорить, что я торопился выполнить задание в конце.

Совет 2 - Задания должны сдаваться в 12:00 по ВОСТОЧНОМУ ВРЕМЕНИ. Еще одна важная вещь, которую следует запомнить: для этого курса все задания должны приходиться на ВОСТОЧНОЕ ВРЕМЯ, а не в любое другое время. земное время, стандартное для других классов. На самом деле я совершил ошибку, сдав задание с опозданием на пару часов, и мне пришлось написать TA по электронной почте, чтобы объяснить свою ситуацию. Несмотря на то, что в конце я получил приличную оценку за задание, психологический стресс, через который мне пришлось пройти, не стоил того. Итак, совет - начать очень рано, что-то пойдет не так, как они всегда.

Совет 3. Включите ссылку GitHub в Readme.txt: внимательно прочтите требования. Последняя ошибка, которую я сделал, заключалась в том, что я не включил ссылку GitHub в мой файл README, из-за чего я потерял более 30 баллов, и мне пришлось снова отправить техническому консультанту по электронной почте.

Совет 4. Начинайте раньше и просматривайте все материалы, прежде чем начать писать. У вас есть 2–3 недели, чтобы потратить на каждое задание, но время проходит так быстро, что вы следует начинать рано. Во-первых, вы должны заполнить все материалы для чтения / лекции по этой теме, и это тоже помогает при подготовке к экзаменам. Затем, когда вы будете проводить анализ, вы найдете доказательства теорем и ожидаемых результатов, которые обсуждались на лекциях. Также требуется дополнительный поиск в Google, чтобы понять, почему что-то произошло.

Совет 5 - цитируйте свои источники. В середине семестра мы действительно получили уведомление о плагиате. Ваша статья будет проверена на плагиат, поэтому, если вы просматриваете прошлые задания в Интернете, убедитесь, что вы не используете какие-либо формулировки других людей, и если вы решите использовать части из любых других документов / веб-сайтов (например, Expedia ), убедитесь, что цитируете правильно.

Совет 6 - хорошо форматируйте. Последний совет, который я хотел бы дать, заключается в том, что, поскольку ваш анализ выставлен на оценку, важно, чтобы ваши эссе выглядели профессионально. Найдите время, чтобы хорошо отформатировать свои статьи, придерживаться хорошей структуры для фактически опубликованных статей, выровняйте и назовите все графики, которые вы используете, и найдите время, чтобы вычитать. Это самая простая часть, которая действительно может показать техническим специалистам, что вы потратили время и усилия на выполнение задания, то, что вы можете сделать, даже если вы очень плохо понимаете, о чем пишете. Это важное отличие, когда у них ограниченное время, чтобы просмотреть такое количество документов.

Экзамены:

Это было действительно сложно. Тем не менее, с ними можно хорошо справиться при надлежащей подготовке. На втором экзамене я сдал намного лучше, чем на первом, после того как я больше знал, чего ожидать, и извлек из своих ошибок.

Совет 1. Заполните и разберитесь в наборах проблем. Мы получаем наборы задач, которые нужно отправить, чтобы помочь нам подготовиться к ним, даже если они не оцениваются, но постарайтесь заполнить их как хорошая практика, и тщательно изучите решения после их выпуска.

Совет 2. Не полагайтесь на зубрежку в последнюю минуту. Экзамен действительно пытается проверить ваше понимание и применение материалов, а не чистое запоминание. Поэтому важно просмотреть материал несколько раз с промежутками между ними. Я действительно не успевал за всеми лекциями и чтениями для первого экзамена, и в результате зубрежка, которую я сделал в последнюю минуту, не была очень полезной, так как наш мозг не может так быстро переваривать знания (знания обычно закрепляются после нескольких снов). В последнюю минуту зубрежка работает только для тестов с несколькими вариантами ответов, только для запоминания.

Совет 3 - дважды прочтите учебник. Что мне действительно понравилось на втором экзамене, так это то, что я довольно тщательно изучил материал один раз, когда работал над задания. Это было действительно полезно для выполнения задания, поэтому я настоятельно рекомендую. Когда я готовился к выпускному экзамену, я снова просмотрел все материалы и стал смотреть видео на YouTube на те же темы, когда не мог что-то полностью понять.

Я считаю, что учебник был отличным, я купил индийское издание по довольно разумной цене на Amazon. Мне очень помогает то, что я могу писать и выделять текст в учебнике. Он также используется для ML4T, что создает некоторую синергию между курсами. Однажды я прочитал учебник чрезвычайно внимательно, попутно делая заметки к каждому предложению, которое мне было трудно понять. Затем я снова просмотрел книги, просто чтобы объединить свои рукописные заметки в печатные. Опять же, это повторение работает очень хорошо, если вы не делаете их подряд, даете своему мозгу время переварить материал, а затем просматриваете.

Совет 4 - пройдите лекции как минимум дважды и посмотрите дополнительные видео, чтобы дополнить свое понимание: лекции было легко прочитать, мне нравится смотреть все с двукратной скоростью ( привычка слушать аудиокниги). Я считаю, что материалы лекций, хотя и охватывают все ключевые моменты, не дают полной картины. Я могу пройти весь урок и даже не понять, о чем идет речь. Так что очень часто мне приходится искать дополнительные видео в Интернете, чтобы узнать предысторию, определения и т. Д. Очень важно также дважды прочитать лекцию, в первый раз останавливаясь и гуглить по мере продвижения, и второй раз просто ускоряет все, чтобы увидеть все в перспективе. Очевидно, что перебрать их более двух раз никогда не повредит, если у вас есть время.

Лучший ресурс, который я нашел, - это (ссылка): Лекции по машинному обучению CMU от Тома Мичелла. Это то, на чем основан CS 7641, и его преподает профессор, написавший книгу, поэтому он определенно знает, о чем говорит, а материал полон и хорошо составлен. Каждый раз, когда я что-то не понимаю, я ищу аналогичную лекцию и смотрю видео здесь. Вы можете найти их экзаменационные вопросы, и они могут показаться очень сложными, но не волнуйтесь, экзамены не такие.

Легкие для понимания видео (ссылка): StatQuest с Джошем Стармом. Я смотрел видео по PCA здесь, и это было так легко понять, у него также есть другие видео по темам, связанным с ML.

Совет 5. Запомните и поймите, как применять ключевые формулы. Наконец, убедитесь, что вы понимаете основные формулы и то, как их использовать. Вам будет предложено посчитать вещи на экзамене, так что будьте готовы.