Зима 2017. Вторая четверть аспирантуры. Квартал был таким же холодным и жестоким, как погода. Находясь в прибрежном индийском городе, в котором никогда не бывает однозначных температур, этот квартал был полностью одноградусным и с презренными поздними вечерними занятиями.

TL;DR; резюме этого квартала должно быть кофе, проект, больше кофе, бумага; спать; Домашнее задание, прямо с первого дня. Мои первые две недели были потрачены на одитирование такого большого количества классов, что у меня были занятия всю неделю. Я не был уверен, какие курсы я хочу пройти, даже в конце второй недели.

Первым курсом, который я прошел, был CSE 253 — Neural Networks. Я и не подозревал, насколько напряженным будет этот курс. Задание по программированию 1 было выпущено за день до начала занятий, и все в этом курсе, включая содержание курса, менялось слишком быстро. Я посвятил этому курсу большую часть своей недели из-за множества заданий по программированию, промежуточных и итоговых проектов, а также того факта, что содержание курса было сложным (в течение 10 недель). Тем не менее, в течение 11 недель,

› Я написал классификатор цифр MNIST, используя логистическую регрессию и нейронные сети
› обучил нейронную сеть распознавать городское племя,
› генерировал музыку, используя RNN
› обнаруживал повторяющиеся пары вопросов на Кворе.

Уот!

Я также взял CSE 258 — Web Mining and Recommender Systems — увлекательный предмет и почти приятный, хорошо структурированный курс. Это началось очень медленно, с основ контролируемого и неконтролируемого обучения. Я приложил наименьшее количество усилий для домашних заданий этого курса. И вдруг появилось первое задание Kaggle, и это был вызов. Исследовательский проект был относительно неплох; мы работали над тем, чтобы рекомендовать новые рестораны пользователям в Лас-Вегасе, используя крутую методику под названием Байесовский персонализированный рейтинг (BPR). Я буду продолжать свои исследования в области рекомендательных систем и с нетерпением жду начала следующего квартала.

Третий курс, который я прошел, был CSE 291 — Convex Optimization. Мне никогда не приходилось так глубоко думать о математике. Этот курс заставил меня израсходовать всю свою энергию и заставил меня ломать голову над всей линейной алгеброй, которую я знал. Это было умственно утомительно, но увлекательно. Я просто рад, что выбрал курс CSE вместо курса ECE или Math, поскольку я мог полагаться на геометрическую интуицию для доказательств, а не на жесткую математическую строгость. Это было вовсе не очевидно, как выразился Стивен Бойд, бог выпуклой оптимизации. В своем последнем домашнем задании я прикрепил страницу исследовательской работы 1998 года в качестве ответа на один вопрос. Никогда еще я не чувствовал себя таким невероятно глупым и все же влюблялся в предмет. У меня появился другой взгляд на многие вещи в машинном обучении, который также основан на выпуклой оптимизации. Еще одним аспектом, который мне понравился в этом курсе, было то, что в классе было 13 человек. Я общался с профессором намного больше, чем на других занятиях. Я также написал обзорную статью об алгоритмах бандитовой выпуклой оптимизации. Вероятно, я правильно понял менее 40% курса, но это было весело — особенно ночной групповой мозговой штурм. На самом деле, наша группа в WhatsApp называлась «Спи, когда это очевидно».

Я просто рад, что эта четверть закончилась. Не прыгать от одного дедлайна к другому — это облегчение. Пройдя 6 курсов за 2 квартала, я не думаю, что когда-нибудь буду проходить три курса в квартал. Это умственно изнурительно. Фу. Четверть закончилась, и весенние каникулы продолжаются!