助教初體驗、女孩專屬社群 R-Ladies!


前幾天我們在 MSP 的 Blog 發布了三篇關於 Azure Machine Learning Studio 的技術文章,而那三篇文章由微軟技術傳教士 Ching Chen(晴姊)委託 MSP 們進行翻譯的文章,其實也是晴姊在進行 Azure Machine Learning 推廣活動時,所採用的參考文章喔!

而這一次的 R-ladies 聚會,也很開心晴姊也選擇了兩位的 MSP 來擔任她的小助教,究竟她們兩位幸運兒從中獲得了什麼寶貴的經驗呢?

我們繼續看下去!
如果你還沒看過那三篇文章快到 → 從頭開始!使用 AML Studio 體驗機器學習


第一次參加 R-ladies聚會就是擔任助教,多少有點緊張,而這次的主題是前不久才剛學習的「從 Azure Machine Learning 進入機器學習」,由晴姊主講,其中還包括了實作教學,要在短短一個小時內教完實在困難,但是晴姊相當厲害,利用淺顯易懂、重點式的說明在一個多小時的時間就講解完,並且讓大家還有時間可以直接操作練習。

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在講課一開始,先簡單介紹機器學習相關的應用,只要有資料幾乎都可以進行機器學習來得到所需要的資訊及預測,接著就是進入實作教學。這次主題是以鐵達尼號乘客的資料庫,以及所建置的機器學習模型來預測乘客的存活率。而這次講課的重點並不是模型選擇的細部意義,而是想要讓大家認識如何利用開通的Azure帳號進入 Azure Machine Learning Studio 的操作環境,再教導大家如何建立新實驗、如何拖拉並執行模型,以及將結果資料視覺化,因此晴姊也指導大家如何觀看圖表。而且因為是 R-ladies 聚會,所以一定跟 R 語言相關聯,Azure Machine Learning 裡的模型有些也是利用 R 語言來進行撰寫,也有提供 R 的相關 Sample code,我們也可以進行修改。

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第一次擔任助教,我們發現事前的準備是很重要的,先熟悉講課的教材不僅會比較不緊張,而且當天晴姊在講課的時候也更加清楚理解課程內容,如此一來,當有人提問時可以更快進入狀況。當天大家最多的問題,是使用開通的 Azure 帳號進入 Machine Learning 跟使用免費的 8 小時試用有何不同;其他的則是細微的問題,像是下載鐵達尼號的範例模型中的 Label 功用,以及拖拉元件設計與機器學習的邏輯關係。擔任助教難免會緊張、害怕回答不出問題,但是大家人都很好,不會急著催促我們進行解釋,會等我們徹底理解再進行說明,也會跟我們互相討論,一同成長,真是收穫良多!

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我們的小助教 ↓↓↓
Tien-Yu Ho

Wang Alice

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