Lockdown-oppiminen - Cranfield-MSc

Tervetuloa takaisin lukemaan blogisarjani seuraavaa postausta! Tässä postauksessa kerron MSc-kokemuksestani joulun 2020 sulkujakson ajalta ja edistyneistä työkaluista, joita olen käyttänyt moduulien aikana. Laskenta- ja ohjelmistotekniikat tekniikan maisteri.

18 alkaen – Hyvää uutta vuotta kaikille 😉 – Olen juuri suorittanut kaikki opettamani moduulit. Olen myös juuri valmistunut rakentamaan kaikkien aikojen ensimmäisen neurokonekäännösmallini (miettikää Google Kääntäjää, mutta kotitekoista) kielelle, jota en edes osaa!

Koko tämä sulkuaika on ollut haastava mutta palkitseva kokemus. Kaikkien tehtävieni tekeminen kotoa käsin erillisen opiskelutilan tai kirjaston sijaan oli minulle uusi kokemus. Luennoitsijoillani on ollut olennainen rooli tämän siirtymän sujuvuuden tekemisessä tarjoten meille aina tukeaan. Tämä opetusjakson viimeinen jakso on ollut myös kurssin tähän mennessä kiireisin jakso, sillä se kattaa yli neljä täyttä moduulia ja suoritti kuusi tehtävää runsaan kolmen kuukauden aikana. Olen saanut tänä aikana niin monia taitoja eri erikoisaloilla, ja haluaisin jakaa joitakin saavutuksiani – joista olen melko ylpeä :) – kanssasi.

Vuoden ensimmäinen tehtävä koski moduulia "Machine Learning and Big Data" ja opetti meille, kuinka Spark-käsittelymoottoria käytetään John Hopkinsin yliopiston päivittäisten COVID-tapaustietojen käsittelyyn. Se oli valaiseva tehtävä, sillä käytimme äskettäin hankittuja taitoja suorittaaksemme reaalimaailman data-analytiikkaoperaatioita samoilla tiedoilla, joita tutkijat ja analyytikot ympäri maailmaa työskentelivät. Yksi raportin osana luomistani kaavioista näkyy alla ja osoittaa COVID-tapausten jyrkän kasvun Yhdistyneessä kuningaskunnassa verrattuna muihin Euroopan maihin.

Ensimmäinen opetettu moduuli, joka meillä oli luokkien uudelleen avaamisen jälkeen joulun jälkeen, oli "Management for Technology". Nyt aiemmat kokemukseni johtamismoduuleista eivät ole olleet kovin jännittäviä, ja sen vuoksi en todellakaan odottanut opintojeni aloittamista vuonna 2021 johtamismoduulilla! Minun on kuitenkin myönnettävä, että tämä moduuli on muuttanut suuresti näkemystäni johtamisesta kokonaisuudessaan, ja odotan aktiivisesti lisää johtamismahdollisuuksia tulevaisuudessa. Moduuli koostui simuloidun yrityksen hallituksen jäsenistä työskentelystä osana tiimiä ja suunniteltujen päätösten tekemistä liiketoiminnan kasvun keihäänkärjessä simulaatiossa! Se oli minulle aivan uusi kokemus ja antoi minulle täysin uudenlaisen näkemyksen johdon roolista teknologiassa.

Seuraavat kaksi moduulia olivat paljon teknisempiä, alkaen "Cloud Computingista". Tämän moduulin aikana hyödynsin suosituinta pilviinfrastruktuuria, Amazon Web Services (AWS), rakentaakseni ohjelman datavirtojen analysoimiseksi reaaliajassa. Rakensin mallin AWS:n ja Spark-suoratoiston avulla työskentelemään New York Cityn taksien kansainvälisen datatieteen ongelman parissa. Mallilla analysoitiin reaaliaikaista dataa taksimatkoista ja näytettiin suosituimmat taksireitit 30 minuutin välein. Tehtävä oli loistava, sillä sain arvostaa, kuinka Twitterin ja YouTuben kaltaiset sovellukset pystyvät tarjoamaan reaaliaikaista analytiikkaa käyttäjille samalla kun ne käsittelevät valtavia määriä dataa joka sekunti!

Ja lopuksi haluaisin puhua uusimmasta ja luultavasti nautinnollisimmasta moduulistani, "Artificial Intelligence". Ennen tätä moduulia monimutkaisin koskaan suorittamani koneoppimistehtävä oli monimuuttuja lineaarinen analyysi, joka on samanlainen kuin trendiviivojen piirtäminen datapisteille, mutta useammassa kuin kahdessa ulottuvuudessa. Tämän moduulin loppuun mennessä olen kuitenkin rakentanut onnistuneesti Deep Neural Networkin, jota voidaan käyttää afrikkalaisen joruban kääntämiseen englanniksi! Se oli erittäin, erittäin haastava tehtävä, minun on myönnettävä, ja tarkkuus oli vain noin 60 % (joka on selvästi keskimääräistä korkeampi jopa kaupallisissa käännöstyökaluissa), mutta olen silti erittäin ylpeä siitä, kuinka olen voinut opettaa tietokoneella puhumaan kieltä vain kahdessa viikossa, kieltä, jota en ole koskaan ennen puhunut.

Olemme nyt saaneet onnistuneesti päätökseen kaikki opettamamme moduulit ja olemme itse asiassa jo kolme viikkoa 40 op ryhmäprojektissamme. Voin ehdottomasti sanoa, että tämä on yhtä hieno oppimiskokemus, ellei parempi, enkä malta odottaa, että pääsen jakamaan lisää ryhmäprojektista kanssanne. 

Seuraavassa blogissani paljastan, kuinka hauskaa oli yhdistää Computational Fluid Dynamics (CFD) monimutkainen ala nopeasti kehittyviin koneoppimistekniikoihin!

Lue edellinen blogini: Aloittelijan opas verkko-oppimiseen.

Lähde: https://blogs.cranfield.ac.uk/aerospace/lockdown-learning-my-cranfield-msc?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=lockdown-learning-my-cranfield-msc