A pesar de que realmente me gusta el hecho de que el primer HW estuvo involucrado con mucha manipulación/limpieza de datos, todavía es bastante obvio que es un desastre para muchas personas. En primer lugar, tiene una cantidad limitada de envíos, totalizando 5 veces (cambiado a 10 veces para el 1er HW), y el instructor afirmó que el autograder solo es para calificar, no para depurar. Sin embargo, pruebas integradas a veces son demasiado flojo, dejando algunos errores obvios de la diapositiva, y que finalmente va a quedar atrapado en autograder, que es demasiado estricta, y proporcionará 0 insight cuando se ha producido un error. Por lo tanto, en general, realmente no tendrá una idea clara de dónde cometió el error mientras que la tarea le pidió que generara estrictamente el resultado de la prueba. La redacción y la instrucción de cada tarea también son muy poco claras. Así que al final del día, no pasará la mayor parte de su tiempo construyendo modelos, pero estoy seguro de que necesita pasar docenas de horas depurando algo que es realmente trivial para el éxito del HW.

La dificultad general del HW también es innecesariamente desafiante. Estoy totalmente de acuerdo con todos los modelos de ML, pero el curso realmente asume que ha entendido todo sobre Regresión Logística, SVM, Validación Cruzada, AUC, etc. Por lo tanto, recomiendo establecer AML como el requisito previo difícil del curso teniendo en cuenta la dificultad del primer HW, y parece que el segundo HW también cubrirá el aprendizaje supervisado/No supervisado.

Por ahora, recomendaré a los estudiantes que eviten el curso, ya que personalmente me da un gran dolor de cabeza depurar mientras no tengo ni idea de dónde cometí el error. Puede ser el grabador automático que tiene 10 decimales mientras tienes 6, etc. La única retroalimentación que puede obtener es que TA responda una vez pocas horas con instrucciones mínimas, como «lea la publicación principal, lo descubrirá». Llamaré al curso de DL actual como Depuración para Atención médica.

Mi sugerencia:

1. El caso de prueba incorporado debe ser más fuerte para detectar errores y proporcionar información.

2. NO establezcas un número limitado de envíos si tu caso de prueba y tu grabador automático son una mierda al mismo tiempo.

3. Proporciona indicaciones bien definidas. Hay una diferencia significativa entre» Sugiero «y»Debes». Dígale a sus estudiantes qué partes debe seguir y qué parte le sugiero que siga.

De nuevo, veo mucho potencial fuera del curso. Con el paso del tiempo, este podría ser uno de los mejores cursos ofrecidos en DS track en el futuro. Pero requiere mucho refinamiento para asegurarse de que los estudiantes están gastando su limitada cantidad de tiempo en algo más que simplemente depurar el código porque el número de dígitos no es el mismo.