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艾瑪人肉學習週記(Week06):連假追劇

 
本週端午節放假,我把我左腳弄壞了也不用出門跑步,都在家裡看李宏毅與蔡炎龍分別主演的連續劇。
在機器學習方面,李宏毅老師真的很會釐清觀念,像是解釋為什麼Gradient Desent需要regulation(因為這樣原本橢圓的圖就變成圓形,走到目標點的路徑就更不會來來去去),或是深度學習裡的神經網路,解釋一個超胖函數(只有一層layer但卻有許多參數),和一個瘦長函數(多層layer但neuro數變少)的差異,多層layer就像模組化解決問題,譬如說要分辨長髮女、短髮女、長髮男、短髮男的圖片,可以先將男女或長短髮分類(第一層或是基本問題)。
目前我大致把李宏毅老師的ML(2020)看到跟經理人專班接近的進度,上面那個例子裡有一個關於資料量的點,是長髮男的資料數量可能是非常少的。我要說我自己的觀念被釐清是因為聽到老師講這樣的話:
「如何分層這件事交給機器做,先分層可以解決基本問題,反而可以用較少資料來解決最終問題,就是因為訓練資料不夠才需要深度學習,如果我們有全世界的圖(正在講圖形辨識),直接來做vlookup就好了。」
我的理解是,深度學習並不是憑恃著大數據,放入深度學習裡去暴力輾壓出解果,深度學習是把問題拆分,讓比較少的資料可以先回答一部分,剩下的就更可能(猜)對了。
在Python方面,蔡炎龍老師真是我肚裡的蛔蟲(誰要當蛔蟲),我的猶豫、我的害怕,都在他用超短影片一片片走進去。接近2018年第四季時,我嘗試要用網路上的視頻學,但53集的初學者視頻看了20集,感覺就是很不對,我想可能是因為熱心的講者一直強調要可以用來做很多小遊戲,但我不是為了小遊戲而來,我是為了數據分析的工具而學,我看了快一半都還沒看到我想要進去的入口。
我想起這週看完的《原子習慣》裡提到自學的困難,我正在做,真不容易,然而,每週都排計畫,每週週完成一點,竟也持續了一段時間,轉頭看到一些進度,心裡還有繼續想做的事。
分類:學習

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