Обучение машинному обучению | Кодементор

Устранение самоопределяемых ограничений путем прохождения курса машинного обучения Стэнфордского университета Эндрю Нг.

Эта статья состоит из 2-х частей:

  1. Личная история о преодолении трудностей с помощью экспертного руководства
  2. Обзор курса машинного обучения

Часть 1

До моего первого семестра в колледже мне нравилось ходить на уроки математики, и в средней школе меня поместили на курсы AP. Во время моего первого семестра в колледже я был помещен в исчисление 2, не завершив исчисление уровня колледжа 1. Я помню, как спрашивал регистраторов об этом решении, и меня заверили, что я подниму его, или я всегда могу перейти к исчислению 1. середине семестра. Что ж, в середине семестра мой запутанный мозг первокурсника знал, что я нахожусь на тонущем корабле, но не выпрыгнул. Я получил первую и единственную оценку «D» в моей карьере в колледже по этому курсу, что привело к тому, что я тут же прекратил свою математическую карьеру. С тех пор я рассказывал о себе, что я достиг своего предела в математике и не смогу работать с концепциями дальше по ходу изучения математики. Это была плохая и неверная оценка, которую мне потребовалось 20 лет, чтобы переписать.

Перенесемся на 20 лет вперед. В конце лета 2017 года один из моих коллег поделился этим. они записывались в онлайн-курсе Стэнфордского университета по машинному обучению на Coursera. Я был заинтригован, но подсознательно решил, что не справлюсь. Пару месяцев спустя они поделились обновлением, которое они закончили курс. Мое любопытство росло. В выходные, посвященные Дню Благодарения, когда я зашел на Coursera, чтобы узнать больше о курсе, регистрация как раз подходила к концу. По какой-то причине моя интуиция говорила зарегистрироваться. Даже подписаться на этот курс было для меня преимуществом, но я был вдохновлен достижениями моего коллеги и решил пойти на это, поэтому я нажал «записаться».

Я все еще не изучал математику более высокого уровня, кроме исчисления. И чтобы немного справиться с моим беспокойством по поводу линейной алгебры, я работал над некоторыми материалами курса линейной алгебры в Академии Хана и обнаружил, что это намного проще, чем я ожидал.

Эндрю Нг — такой опытный учитель, а уроки были так хорошо организованы, что даже без каких-либо предварительных знаний я смог пройти весь курс и выполнить все тесты и задания. Я чувствовал себя немного под водой в течение первых нескольких недель курса после того, как он действительно закрутился, но просто продолжал и в конце концов нашел свои ноги.

Мой общий опыт прохождения этого курса показал мне, что предопределенные личные ограничения — это миф, и прохождение трудной дороги с отличным руководством может стать рецептом преодоления практически любой проблемы.

Часть 2

Курс разбит на 12 недель. Основным средством обучения является видео. В каждом видео есть 1 или 2 момента, когда экран останавливается и появляется быстрый вопрос викторины. Эти тесты не засчитываются в вашу общую оценку за курс, но дают хорошую мгновенную обратную связь о том, следили ли вы за тем, что было представлено в видео до сих пор. После каждой видеосерии следует оцениваемый тест, обычно состоящий из 5 вопросов. Их можно пересдавать несколько раз, и только ваша наивысшая оценка будет учитываться при подсчете итогового балла. Проходной балл за курс зависит от достижения 80% или более по каждому тесту.

Со 2-й по 10-ю недели за серией видеолекций и викторин следует задание по программированию. Задания по программированию очень хорошо составлены, чтобы дать студентам возможность применить концепции, описанные в предыдущих лекциях. Существуют дополнительные материалы для чтения и учебные пособия, которые помогут выполнить задание по программированию. Одним из способов изменить сложность задания по программированию было бы варьирование степени, в которой вы полагаетесь на учебные пособия, вместо того, чтобы просто пытаться решить проблему без посторонней помощи. Я обнаружил, что совмещаю и то, и другое, в зависимости от того, сколько времени у меня было на этой неделе, и насколько я был готов бороться с реализацией новых концепций.

Зачисленные слушатели курса имеют право на получение временной лицензии Matlab. Также предоставляются инструкции о том, как использовать программное обеспечение с открытым исходным кодом под названием «Octave», которое способно скомпилировать весь код Matlab, который потребуется для этого курса. Я экспериментировал с обоими и в итоге предпочел Matlab, так как мне было удобнее использовать интегрированную среду редактирования и выполнения кода. Octave в равной степени способен компилировать и запускать весь код курса, но он основан на командной строке, что требует большого количества переключений между терминалом и внешним редактором кода.

В первую неделю курса также есть раздел обзора линейной алгебры. В дополнение к этой лекции я решил погрузиться в линейную алгебру в Академии Хана.

Темы, затронутые в курсе, включают линейную/логистическую регрессию, нейронные сети, машины опорных векторов, обучение с учителем/без учителя, обнаружение аномалий и рекомендательные системы (на основе кластеризации/k-средних).

Это был широкий обзор предмета, и он мог бы стать фантастическим строительным блоком для любого дальнейшего изучения машинного обучения. Настоятельно рекомендуется!

В качестве бонуса Coursera предлагает пройти весь курс с полным доступом ко всем лекциям и упражнениям бесплатно. Этот вариант считается аудитом, с той лишь разницей, что по его окончании вы не получаете официальный сертификат о прохождении курса. Я хотел иметь возможность повесить это на свою цифровую стену, поэтому я решил купить курс.

Эта статья является частью серии

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *