往googler的路上day90

1.開始李弘毅_機器學習課程(4~6promodo) (done第一堂課)

2.吉他唱歌(2promodo)(done)

3.電腦網路概論作業(1/2done)

昨天跟教授還有特招生朋友討論學習方向後

今天就完成了台大李弘毅教授 ML 2021 Spring的第一堂課

不得不說這堂課有點燒腦啊!!!!

目前上完的感覺是一堂課所需要分配的時間有兩個部分

第一個部分是上課 (預計4~6 promodo)

第二個部分是做作業(預計4~8promodo)

中間應該不乏要自己上網找資料，自學的地方

我覺得這樣是真的蠻好的，訓練了我們自己找答案的能力

以下是我做的一小部分機器學習筆記(隨筆寫寫，沒什麼整理)

1. 甚麼是機器學習?
   機器學習就是讓機器具備找一個函式的能力
   2. Regression: The function outputs a scalar
   ex: 輸出明天 天氣pm2.5多少
   3. Classification: Given options (classes), the function outputs the correct one.
   就是做選擇題
   ex: 輸出 下一步圍棋要下哪裡
   4. Structured Learning : 我們讓機器學會創造這件事情
   5.機器學習的Model就是: 一個帶有未知parameter的function
   6.Google: Error Surface
   7.Optimization: 找出最好的weight權重 ppt14頁
   跨多大取決於兩件事
   (1) 這個地方斜率多大
   (2) 欸塔: learning rate (學習速率) 一個自己設定的參數
   又叫做hyperparameters
   8. Loss 跟 Error Surface 都是可以自己定義的
   9.預測結果後可以對模型做修改，通常對模型的修改往往來自於對問題的理解
   也就是Domain Knowledge

今天還花了半小時練了一點吉他

今天整體過得還蠻充實的，明天繼續努力囉~