被考试拖着好久没能看专业课东西了,终于可以开始了.而且还有了学术麻麻,要加油啊,变成大佬!
目录
课程介绍
15个作业，角越多作业越难，有外框需要上传到kaggle
老师主页:
https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2020-spring.html
https://www.youtube.com/watch?v=CXgbekl66jc&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4
助教信箱：[email protected]
机器学习=自动找函式(映射)
想找什么样的函式
Regression(回归) ->输出数值scalar(标量)
Classification和RNN->输出结果binary（T/F,pos/neg）
CNN->multiple class多分类(N个选项中选)
Seq2seq(产生文句)和GAN(二次元图像)->Generation(生成)复杂的东西
告诉机器要找什么函式
Supervised Learning监督学习：给出答案，有Labeled Data(标注)，机器评估函式的Loss(损失函数-好坏)，自动找出Loss最低的函式。（Regression、Classification、RNN、CNN、Seq2seq）
Reinforcement Learning强化学习:根据输赢给出Reward引导学习方向
Unsupervised Learning:数据没有标注(Auto-encoder、GAN)
机器怎么找函式
给定寻找范围
Regression、Classification考虑Linear
RNN、CNN考虑Neural Network: RNN循环神经网络-在Seq2seq用，CNN卷积神经网络(用处超多)
范围中寻找的的方法
主要Gradient Descent梯度下降
Regression和Classification要自己实现梯度下降算法，其他的用pytorch的深度学习框架实现
前沿研究
Explainable AI(可解释的)
Adversarial Attack对抗攻击(奇奇怪怪的杂讯、噪声)
Network Compression(模型学习网络太大了，压缩一下)
Anomaly Detection异常检测(知道‘我不知道’)
Transfer Learning迁移学习(Domain Adversarial Learning)一般训练资料和测试资料分布同，但实际情况往往差异很大
Meta Learning元学习(Learn to learn老套娃了)用一个程式自己写另一个程式
Life-long Learning持续学习
一般规则
这个视频有装环境示范哦
1. Environment
Linux或macOS
Python3.6.8
用pyenv管理python版本
想偷懒用anaconda,结果navigator突然打不开了= =,报错
| 2021-04-05 21:48:39,141 - ERROR download_api._get_url:417 Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
Traceback (most recent call last): File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\anaconda_navigator\widgets\main_window.py", line 499, in setup self.post_setup(conda_data=conda_data) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\anaconda_navigator\widgets\main_window.py", line 536, in post_setup self.tab_home.setup(conda_data) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\anaconda_navigator\widgets\tabs\home.py", line 169, in setup self.set_applications(applications, packages) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\anaconda_navigator\widgets\tabs\home.py", line 204, in set_applications apps = self.api.process_apps(applications, prefix=self.current_prefix) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\anaconda_navigator\api\anaconda_api.py", line 903, in process_apps versions=[vsdata.get('productVersion')], AttributeError: 'str' object has no attribute 'get' |
解决办法
| anaconda3\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api\conda_api.py 行1364 把 data = yaml.load(f) 改为 data = yaml.safeload(f) |
成功了,搭了个3.6的环境
2. Kaggle
可以注册,用到谷歌的人机识别,国内不太好弄呢,喊大佬帮我搞了一下
该课程用到其中的in-class competition,找到了NTU ML2017 Spring HW4不过桑心的是,显示: This is a limited-participation competition. Only invited users may participate.
3. GitHub
所有作業的繳交都是透過 GitHub Classroom 來完成。但貌似是需要邀请码才能加入教室,登入https://classroom.github.com/a/-R9ZkKDU页面已经404了
5. Contact TAs
若對作業或課程規定有任何問題，你可以
•將疑問張貼於FB社團，你的問題也可能是別人的問題。
•寫信至 [email protected]，並請記得於標題以［ hwX］ 註明作業編號。-舉例來說，作業三的問題就必須用［ hw3］作為信件標題開頭。
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我没有扫哦,听完课会感觉自己说话有点湾湾腔