Ulasan MOOC: Structuring Machine Learning Projects – oleh Andrew Ng (deeplearning.ai) via Coursera

Judul/Tautan

Structuring Machine Learning Projects

Kursus ini merupakan kursus ketiga dari program Deep Learning Specialization di Coursera. Lihat ulasan kursus pertama atau kedua.

Oleh

Prof. Andrew Ng – deeplearning.ai

Penilaian Saya

starf16starf16starf16starf16starf16 (5/5)

Format

Kursus online (MOOC) dengan kuis interaktif. Tidak ada tugas pemrograman.

Tingkat

Pemula/menengah

Biaya

Kursus ini merupakan bagian dari program Deep Learning Specialization, yang biayanya $49 per bulan sampai selesai.

Ada masa free trial 7 hari, sehingga kalau Anda bisa menyelesaikan MOOC ini kurang dari 7 hari maka Anda bisa mendapat sertifikat secara gratis.

Durasi

    • 2 minggu dengan rata-rata komitmen 2 jam per minggu
    • Kalau ngebut bisa diselesaikan dalam 1 hari

Tahun Pembuatan

2017

Penilaian oleh Situs Lain

Coursera:       starf16starf16starf16starf16starf16 (rating 4.8/5.0 oleh 10,892 murid) (lihat review)

Persyaratan

Lingkup Materi

Kursus ini mengajarkan aspek-aspek machine learning yang jarang dijumpai di tempat lain, yaitu tentang pengelolaan proyek machine learning. Bayangkan Anda bukan sebagai ML engineer yang mengurusi tentang pembuatan dan optimasi model, tapi sebagai pimpinan atau ketua tim proyek ML yang harus mengambil keputusan strategis tentang apa-apa yang dikerjakan dalam proyek ML tersebut.

Sekilas aspek ini terasa mudah, karena tidak ada formula matematika rumit di kursus ini (bahkan boleh dibilang tidak ada formula sama sekali), dan penjelasan materi dalam video juga terasa ringan. Tapi setelah diberikan kuis simulasi tentang pengambilan keputusan di suatu proyek, ternyata susah juga! Karena opsi-opsi yang diberikan boleh dibilang semuanya benar, semuanya bisa mempunyai alasan yang logis, tapi kita harus memilih satu yang paling benar.

Misalnya ini:

Anda tender proyek ML untuk mengklasifikasikan image tsunami (untuk sebuah early warning system), dan walaupun model ML Anda mempunyai tingkat akurasi yang lebih tinggi, namun Anda kalah karena model Anda mempunya tingkat false negatif (gagal membunyikan alarm ketika ada tsunami) yang lebih tinggi dari kompetitor. Apa yang harus Anda lakukan?

A. lihat di model Anda dan pilih model dengan tingkat false negatif terendah
B. minta tim untuk mempertimbangkan akurasi dan false negatif dalam model
C. pikirkan metrik baru untuk penilaian model dan minta pertimbangan tim
D. pakai false negatif sebagai metrik utama untuk penilaian model

Saya tidak akan memberikan jawaban yang benar, silakan Anda ikut kursusnya sendiri hehe. Terus terang untuk pertanyaan di atas saya harus mengulang empat kali karena jawaban yang benar ternyata adalah pilihan terakhir yang saya pilih hehe.

Kursus ini akan mengajari kita tentang bagaimana menstrukturisasi suatu proyek ML — bagaimana menstrukturisasi masalah-masalah dalam proyek. Diambil dari silabus kursus, materi-materi yang diajarkan adalah:

  • Minggu 1:
    • Orthogonalization
    • Single number evaluation metric
    • Satisficing and Optimizing metric
    • Train/dev/test distributions
    • Size of the dev and test sets
    • When to change dev/test sets and metrics
    • Why human-level performance?
    • Avoidable bias
    • Understanding human-level performance
    • Surpassing human-level performance
    • Improving your model performance
  • Minggu 2:
    • Carrying out error analysis
    • Cleaning up incorrectly labeled data
    • Build your first system quickly, then iterate
    • Training and testing on different distributions
    • Bias and Variance with mismatched data distributions
    • Addressing data mismatch
    • Transfer learning
    • Multi-task learning
    • What is end-to-end deep learning?
    • Whether to use end-to-end deep learning

 

Catatan:

saya membuat catatan tentang semua materi yang diajarkan di kursus ini dan kursus-kursus sebelumnya. Lihat Student Notes: Neural Networks and Deep Learning.

Kursus ini memberikan dua kuis yang berisi simulasi dari masalah-masalah yang ditemui dalam proyek dan menanyakan keputusan apa yang harus diambil (seperti pertanyaan yang saya contohkan di atas). Menurut saya kuis semacam ini cukup unik, susah ditemukan di tempat lain, dan sangat berguna untuk melatih kita.

Selain itu, melanjutkan format di kursus sebelumnya, di kursus ini juga ada video wawancara dengan “pahlawan deep learning” (Heroes of Deep Learning). “Pahlawan” yang diwawancarai di kursus ini adalah Andrej Karpathy dan Ruslan Salakhutdino. Video-video ini informatif dan menginspirasi dan berisi tips-tips untuk orang yang ingin terjun di dunia deep learning.

Rating untuk lingkup materi: starf16starf16starf16starf16starf16

Pengajaran

  • starf16 Spesialisasi dari Prof Ng adalah membuat materi belajar yang sulit menjadi mudah dan tidak menakutkan. Gaya mengajar Prof Ng membuat kursus ini mudah untuk diikuti.

Rating untuk pengajaran: starf16starf16starf16starf16starf16

Pemrograman

  • Tidak ada pemrograman dalam kursus ini.

Rating untuk pemrograman: N/A

Dukungan

  • starh16 Ada forum untuk diskusi dan isinya cukup aktif. Namun partisipasi mentornya agak kurang. Ada pertanyaan yang berhari-hari tidak dijawab.

Rating untuk dukungan: starf16starf16starf16stare16stare16

Kesimpulan

Deep learning adalah kemajuan utama dari machine learning dalam satu dekade terakhir ini dan telah memicu perkembangan yang hebat di machine learning terutama di bagian supervised learning dan reinforcement learning. Dengan demikian maka deep learning adalah topik yang sangat layak untuk dipelajari di bidang machine learning.

Kursus ini sangat bagus untuk belajar bagaimana mengelola proyek machine learning dan mengambil keputusan yang benar untuk masalah-masalah yang mungkin dihadapi dalam proyek ML. Walaupun terkesan kurang “teknis”, namun isinya sangat berguna agar kita benar-benar bisa menjadi praktisi machine learning dengan kemampuan yang lengkap. Aspek-aspek yang diajarkan dalam kursus ini jarang ditemukan di tempat lain.

 

Iklan

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

Buat situs web atau blog gratis di WordPress.com.

Atas ↑

%d blogger menyukai ini: