清帆人物|最终完成率为5%的哈佛项目,我是怎么坚持下来的

【Harvard EE|Machine Learning with Strategic Consideration】

Machine Learning enables us to discoverpatterns from data and make predictions/decisions directly from the data wehave. It has been a workhorse which is widely used in biomedical, industryengineering, economics and other area. However, in some real world application,especially in economics, the data collection is not an ideal and free process. Forone thing, respondents may lie about their answer for the questions because thequestion includes their sensitive information or they want to interfere thelearning model on purpose; for another thing, collecting data will cost moneyaccording to their collection approach, contents of data and other facts. Thusrecent years, there are many works with this kind of strategic considerationslike how to elicit true answers from respondents, how to make learningalgorithm more robust when confronted with strategic answers, and how to makethe learning algorithm accurate with lowest cost. In this project, you areexpected to do a literature survey on relevant papers, taste a flavor on howscientists deal with real world problem with mathematical models and try topropose (and realize) your own model.


我是一名软件工程专业的本科生,自己也在学习机器学习方面的知识。有一天在微博上看到清帆远航平台推出的这个项目,觉得以项目的形式进行学习和研究很新颖,不但可以学习到很多机器和博弈论方面的知识,而且可以接触到博弈机器学习这个新兴的领域,最后可以把学习到的知识应用到实践中来。我认为这种形式可以帮助我体验到研究生的学习环境,所以我选择了这个Harvard EE项目。

因为我是第一次参与这样的全英文的学术项目,所以在一开始的时候我担心自己不能完成项目。在第一周项目完成时,我拿到了互评成绩第一,也就逐渐对自己有了信心,同时也有了更高的要求。我希望通过这个项目,让自己搜集文献、创新和执行方面的能力有一些提升。现在整个项目已经宣告尾声,我很高兴我能尽全力去完成这整个项目,包括它的基本部分、附加部分,提出了一个相对基础的模型,上面提到的能力也有所提升。十分感谢清帆平台给了我这次机会。

我的成果首先在格式方面比较清晰、简洁,其次内容比较充实、有层次感。在前几周的调研部分,我参考了项目方提供的文献,自己也进行了文献检索,形成了一份比较详实的报告。最后两周的任务是需要自己提出模型,我也用了几天时间去思考什么样的模型最适合本项目。在查阅了一些文献和综合了自己以前学习经验的基础上,我提出了一个简单的将博弈机器学习用在交通拥堵上的模型,并在最后一周模拟了一些数据进行了实验。可以说短短的几周成果涵盖了从项目知识调研,文献学习,模型的提出和实验。这个成果也让我积累了很多的科研经验。

首先整个项目可以提高我的基本科研能力,其次由于项目没有硬性的工作时间要求,所以需要协调学校学习和项目工作的时间和进度,在一些时候也有一些压力,所以抗压能力和时间安排能力也能有所提升。同时,整个项目会学习到很多机器学习和博弈论的知识,接触到新的领域,这是一个很好的学习过程。最后,在做项目的时候也接触到了一些清帆的优秀学员,有过一些交流,他们对我学习过程也有很多帮助。


这是我在清帆的第一个项目,因为喜欢机器学习领域,而且看到是哈佛发布的,就想挑战一下。

我是机器学习的入门者,是想通过这个项目来初步入门,并且提高自己的英语报告写作能力,这几点我觉得是达到了。但是因为这个项目的课题比较冷门,资料太少,所以有一些部分我还没有彻底理解。

成果特色的话,我觉得是尽量在自己的理解之上,把一些核心点有逻辑地通过论文的形式总结了吧。而且我还通过观看加州理工的机器学习课来加深理解,并把理解呈现在论文中。还有就是自认为这段时间学会的排版还算不错。

训练阅读能力,在有限时间能尽可能多了解知识。通过不同项目,发现自己兴趣。


在学生阶段的学习比较理论化,我一直都想通过做一些项目来进行实践,学以致用;其次,我在贴吧了解到清帆项目的,第一次遇到这样的平台非常的惊喜,在这里做项目有很多的机遇,于是我选择了清帆。

这是自己做的第一个项目,我期待自己在模型建立,数据分析上有所突破,要是说给自己打分的话我打70分。讲真,这个项目挺难的,不过自己确实学到了很多技能。

参与Harvard的项目意义很大,虽然不是接触很庞大的科研项目,不过这份经历值得回忆。


因为我本身专业是金融,目前量化金融比较热的一个细分方向会用到机器学习的知识,所以我希望通过这个项目能够了解和学习一些机器学习的知识,将来希望能对自己的专业有点帮助。再加上之前有幸在Harvard做过短期游学,看到Harvard就倍感亲切所以就报名参加了。

我一开始的目标就是希望通过这几周对机器学习的研读,在完成项目的同时能够自己做一些基于机器学习的量化交易策略。当然很遗憾这个目标没能实现,因为这个领域专业知识要求很高。作为一个非理工科背景的同学我想还需要投入更多的时间去学习。

比如我第一周的成果是结合了相关书籍和网络的资料,相对于专业性较强的语言可能我做的更加通俗一些吧。加以一些图片的辅助,让没有相关基础的同学也会很好理解。后面几期的任务因为都是更加专业的前沿知识,国内几乎没有中文书籍可以参考,所以都用了英文来做,有一些地方自己还是没搞太懂,希望以后再继续学习。

我参加这次Harvard EE当然主要是希望接触国际最前沿的机器学习知识,然后让自己对这个领域的知识能有一个学习和了解。算是对自己的一个激励吧。


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