最初のHWが多くのデータ操作/クリーニングに関与していたという事実が本当に好きですが、それは多くの人々にとって災害であることはま まず、提出量に制限があり、合計5回（1回目は10回に変更）、インストラクターはautograderはデバッグ用ではなくグレーディング用であると主張しました。 しかし、組み込みのテストは時々あまりにも緩み、いくつかの明白なバグがスライドさせ、最終的にはあまりにも厳密であり、バグに遭遇したときはいつでも0の洞察を提供するautograderで立ち往生することになります。 したがって、全体的に、タスクがテスト結果を生成するように厳密に要求している間に、間違いを犯した明確な手がかりはありません。 各タスクの文言と指示も非常に不明確です。 そのため、一日の終わりまでには、モデルの構築にほとんどの時間を費やすことはありませんが、HWの成功には本当に些細なことをデバッグする数十時間を費やす必要があると確信しています。HWの全体的な難しさも不必要に挑戦的です。

私はすべてのMLモデルで完全に問題ありませんが、このコースでは、ロジスティクス回帰、SVM、交差検証、AUCなどに関するすべてを理解していることを実 だから私は非常に最初のHWの難しさを考慮したコースのハード前提条件としてAMLを設定することをお勧めします、そしてそれは第二のHWはまだ同様に監

今のところ、私は間違いを犯した場所を完全に手掛かりがない間に、個人的にデバッグするためにお尻に大きな痛みを与えるので、コースを避け それはあなたが6を得ている間に10進法を持っているautograderかもしれません。 あなたが得ることができる唯一のフィードバックは、”あなたがそれを理解するメインポストを読む”などの最小限の指示で数時間に一度応答するTAです。 私は現在のDLコースを医療のデバッグと呼んでいます。私の提案：

1. 組み込みのテストケースは、バグを検出し、いくつかの洞察を提供するために強くする必要があります。

2. テストケースとオートグラダーが同時にあまりにもくだらない場合は、限られた数の提出を設定しないでください。

3. 明確に定義されたプロンプトを提供します。 “私は提案する”と”あなたがする必要があります”の間に有意な違いがあります。 どの部分に従わなければならないか、どの部分に従うことをお勧めしますか。

ここでも、私はコースの外に多くの可能性を参照してください。 時間が経つにつれて、これは将来的にDSトラックで提供される最高のコースの一つかもしれません。 しかし、桁数が同じではないため、学生がコードをデバッグするだけでなく、限られた時間を費やしていることを確認するには、多くの改良が必要です。