【修課心得】機器學習概論

課程相關

課名：機器學習概論 Introduction to Machine Learning
科號：CS 460200
老師：郭柏志
課本：教授自編講義
課別：資工系選修D類
學分：3
涼度：★~★★★（滿分五分，空心代表半分）
甜度：★★★（滿分五分，空心代表半分）

建議先修課程

計算機程式設計、python基本語法

課程內容/簡介

前期教學傳統 ML 方法，後期會教到部分深度學習內容。

教學進度如下：

L1 Introduction
L2 Regression
L3 Bayesian Classifier
L4 Decision Tree
L5 Linear Classifiers
L6 Neural Network
L7 Deep Learning
L8 Convolutional Neural Network
L9 Clustering
L10 Dimension Reduction

上課方式

學期初為實體無錄影，學期中因為教室出問題改成線上，將近學期末時改回實體有錄影。

全英文上課，上課時老師會講解簡報，通常簡報中的內容都是口頭快速帶過，但其實考試會考而且考很細，所以需要認真聽老師講課，下課有問題就去問。

講義中有複雜的數學公式，老師通常快速帶過但考試通常都會考，看到最複雜的那種不用懷疑，一定考。建議沒聽懂就下課問老師搞懂，老師很有耐心，問了通常就能被教會。

老師的英文卡卡的沒有到說非常順，我覺得老師的教學功力被英文封印一半，下課問老師用中文時就聽得很清楚，上課聽英文的時候真的都聽不太懂。

簡報內容過少，再複習的時候很常會無法 recall 老師的上課內容，會希望簡報可以有更多資訊。

作業

作業評分由 testcase、f1-score、ranking、report組成，f1-score 要超過一定分數才能拿到成績，低一點點該項就會0分。
ranking 的比重很高，我個人會覺得 ranking 可以算是 bonus 的成績，而不是算在作業的100分成績內，或者至少不要佔這麼重的比例。有時侯 ranking 真的是靠運氣，做很多優化不一定就會比沒有優化的好。

作業1、2是傳統　ML 要 train model，可以較快解決，大約3天，內容也算簡單，ranking 我個人覺得是能分出高下的。作業3要寫一個神經網路，作業量是作業1、2的好幾倍，要花上約一個禮拜完成，並且要花非常多時間 train，很多人最後重新 train 一次時間不夠就遲交了。

作業4的內容不難，但 template 像是助教沒有自己執行過，一堆問題，不斷更新，一天1、2更，剛開始的時候連 import module 都會有問題，最基本的 bug 都能存在，我想這是一個很嚴重的失誤，也嚴重的影響到了我期末的行程安排。

總而言之作業有很多缺點，但在寫的過程中很有趣，撇除作業4不談，從0生出一個 model 的過程讓我有很多收穫，也能真正理解 Machine learning 的運作原理。不過作業還是有很多需要打磨的部分，評分、template 等等，希望明年能有所改善。

考試

考試共4次，約2~3個禮拜一次。

用 google 表單考試，時間一個小時，前2次考試時間非常不夠，很常寫不完，考試的過程中就是一直一直在 google，有沒有讀書可能對成績影響不大。後面的考試有稍微改善，但還是很容易有時間不夠的問題。

因為是用 google 表單，沒有計算過程，所以只要答案錯就會全錯，又因為題目不多，常常計算錯就是少10分，考試又佔很重的成績，我的感受是覺得考試有點偏離考試的初衷，也沒有真正測試到學生是否理解，反而是在考驗 google 的能力。

如果有寫考古可以先準備好計算用的程式，考試當下會省更多時間。

我會覺得這樣的考試很沒辦法測驗到學生是否理解上課內容，鑑別度不高。

Final project

一組約6人，幾乎沒有整組是資工系的。
不能自行分組，只能填寫志願，但如果糾幾個人一起填志願分到同組的機率還是不低。起初我覺得這樣的安排不合理，與老師討論過後得知老師的期望是讓大家可以熟悉 team works，並不用每個人都要打 code。

Project 題目老師與助教會準備，如果想要自己提也可以。老師與助教準備的題目多半為助教自己研究過的題目，因此每組都會有一位助教擔任 mentor，我們這組的助教非常認真，但似乎有組別的助教是直接放生。
老師的 Lab 有許多題目著重在醫學相關，所以其中有不少題目牽涉到醫學影像等等，導致題目的難度參差不齊，有些只需要做好物件辨識，但有些組別還需要研究醫學影像，翻找論文如何做 data preprocess。我們這組的題目很難，我一個禮拜花了一半的時間在做 ML，最後成果還是不好，分數也與其他題目相對簡單的組別差不多，所以這部分還是看人品，分配到甚麼題目。

最後有資工系熟悉的互評環節，聽聞有組別上演後宮甄環傳，有組別是助教開放表單讓大家填寫，這部分挺亂，但互評又大量影響到 Project 的最後成績，希望明年能統一由助教開放表單，才不會一直心結大會。

如上所述，我會覺得 Project 的給分吝嗇，而且這不叫 Final Project，我們從10月就開始做直到1月中，這已經是 Semester Project 了。