楊 澤

(廣東理工學(xué)院，廣東 肇慶 526100)

1 國(guó)內(nèi)關(guān)于“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程教學(xué)的現(xiàn)狀

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使得計(jì)算機(jī)賦予了人類的智慧，其應(yīng)用已經(jīng)涉及人們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)方面。近些年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多高校已經(jīng)開設(shè)了人工智能專業(yè)課程，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究領(lǐng)域之一?，F(xiàn)如今，在智能教學(xué)、智能交通、智能建筑等領(lǐng)域更是離不開人工智能。國(guó)內(nèi)缺乏人工智能方面的人才，所以，對(duì)高校“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程的改革很有必要。

如何順應(yīng)當(dāng)前絕大多數(shù)高校培養(yǎng)計(jì)算機(jī)人才的發(fā)展目標(biāo)，培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的人才成為當(dāng)前高校的發(fā)展方向之一?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)”作為人工智能領(lǐng)域中比較重要的核心課程，本身偏向于理論與實(shí)踐相結(jié)合，在傳統(tǒng)的理論教學(xué)中去輔助實(shí)踐，從而提高高校學(xué)生的主觀能動(dòng)性。所以，培養(yǎng)大學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力也就成為最主要的問題，這也是當(dāng)前對(duì)于“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程進(jìn)行教學(xué)改革亟須解決的問題之一。

2 修訂教學(xué)大綱，深化教學(xué)內(nèi)容

目前，許多高校的本科“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程沒有清晰的教學(xué)目標(biāo)，因此，課程改革的第一步就是對(duì)教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行細(xì)化，分等級(jí)掌握該門課程的核心內(nèi)容。

(1)學(xué)生要了解當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)最前沿的技術(shù)以及分別可以處理的任務(wù)。(2)要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)中的兩大分類，以及常見基本術(shù)語的含義，在監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)中他們各自的一些經(jīng)典算法，比如K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹與隨機(jī)森林等，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)研究建立有關(guān)概念和方法打下理論基礎(chǔ)以及做好前期的鋪墊。(3)在掌握了常見的幾種算法后要能夠運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來分析實(shí)際問題(如手寫數(shù)字識(shí)別、推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、目標(biāo)識(shí)別、紅綠燈檢測(cè)、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)等)。通過這種分級(jí)別去掌握的方式，使學(xué)生逐步掌握核心內(nèi)容。要從具體的實(shí)例著手，使學(xué)生先去理解課本上最基本的理論知識(shí)和原理，然后用機(jī)器學(xué)習(xí)的基本框架去實(shí)現(xiàn)任務(wù)，突出理論與實(shí)踐相結(jié)合。

3 改變教學(xué)方法，培養(yǎng)創(chuàng)新能力

(1)“機(jī)器學(xué)習(xí)”是一門不僅停留在理論知識(shí)的課程，更偏向利用理論知識(shí)去解決實(shí)際問題的方式。所以，目前絕大多數(shù)高校課堂的教學(xué)方式需要調(diào)整，不能只由教師一味地教?；趯?duì)“機(jī)器學(xué)習(xí)”中基本知識(shí)概念的理解，以實(shí)踐和應(yīng)用為手段，以提高能力為目標(biāo)，適當(dāng)改變老師的教學(xué)方法，在教學(xué)中采用老師與學(xué)生互動(dòng)的方式，讓學(xué)生積極參與到學(xué)習(xí)過程中去。

(2)可以通過翻轉(zhuǎn)課堂來選擇基礎(chǔ)較好的、理解和掌握能力較高的學(xué)生。一方面，教師能夠掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，并通過互動(dòng)來提高其學(xué)習(xí)興趣。另一方面，可以使學(xué)生擺脫從被動(dòng)接受知識(shí)到主動(dòng)學(xué)習(xí)，徹底擺脫傳統(tǒng)無聊的填鴨式教學(xué)，改變學(xué)習(xí)角色。

4 以實(shí)際項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)為指導(dǎo)的教學(xué)方法

課程內(nèi)容的教學(xué)(例如機(jī)器學(xué)習(xí)中的十大經(jīng)典算法)均從案例中得出，從特定的例子中去引出相關(guān)概念，介紹相關(guān)技術(shù)，通過該技術(shù)具體對(duì)案例進(jìn)行實(shí)現(xiàn)并評(píng)價(jià)驗(yàn)證。采用這樣一個(gè)主線的方式，課堂講解以提出具體需求案例，以算法框架形式給出本次課的主要內(nèi)容，先讓學(xué)生有一個(gè)整體的學(xué)習(xí)框架，明確在學(xué)習(xí)中需要具體學(xué)習(xí)的知識(shí)。如在決策樹算法教學(xué)中，應(yīng)給出該算法的應(yīng)用場(chǎng)景案例，如圖1所示，假定推銷員從他多年的銷售經(jīng)驗(yàn)中知道消費(fèi)者是否會(huì)購(gòu)買汽車與年齡、性別和收入有著直接關(guān)系。

圖1 決策樹

通過分析示例，首先要弄清的是：(1)計(jì)算機(jī)要訓(xùn)練模型的原始數(shù)據(jù)，也就是訓(xùn)練樣本集，目標(biāo)任務(wù)就是構(gòu)造一個(gè)能夠準(zhǔn)確估計(jì)出消費(fèi)者是否會(huì)買車的決策樹。(2)原始的數(shù)據(jù)是否需要預(yù)先進(jìn)行處理。一般要對(duì)訓(xùn)練樣本集要進(jìn)行預(yù)處理，比如本例將年齡分為兩個(gè)階段：小于30和30歲以上；收入分為3個(gè)檔次：3 000 以下(低)、3 000～6 000(中)、6 000以上(高)。(3)計(jì)算機(jī)具體如何進(jìn)行學(xué)習(xí)。選擇合適的算法來對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練模型，對(duì)于本例，經(jīng)典ID3算法可用于首先計(jì)算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)中包含的所有樣本的熵不純度，確定樣本中的多個(gè)候選特征，并計(jì)算與每個(gè)特征相對(duì)應(yīng)的每個(gè)樣本的熵不純度，其次分別計(jì)算并比較與每個(gè)特征相對(duì)應(yīng)的熵不純度的減少量，即信息增益，并且選擇減少量最大的特征作為決策樹的根節(jié)點(diǎn)的特征，以構(gòu)建第一級(jí)。分析其余的特征，用來構(gòu)建決策樹的下一級(jí)。如果后繼節(jié)點(diǎn)僅包含單一類樣本，則分支的增長(zhǎng)將停止，并且定義該節(jié)點(diǎn)是葉節(jié)點(diǎn)。如果后繼節(jié)點(diǎn)仍包含不同類別的樣本，則再次執(zhí)行上述步驟，直到每一個(gè)枝都到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)。(4)計(jì)算機(jī)最終的學(xué)習(xí)效果。可以用不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)來衡量訓(xùn)練出來的模型的效果，比如通過準(zhǔn)確率、精確率、召回率、關(guān)系等評(píng)價(jià)指標(biāo)來衡量。

5 教學(xué)全過程考核

本科生對(duì)于接受知識(shí)的能力有很大的不同，所以，傳統(tǒng)的考核方式如閉卷或開卷并不能真實(shí)地反映學(xué)生對(duì)于知識(shí)的接受程度。在實(shí)際的教學(xué)實(shí)踐過程中，最終理論的期末考試成績(jī)不應(yīng)該直接作為考核學(xué)生對(duì)于這門課程的掌握情況的評(píng)判，老師應(yīng)該在最終的考核方式中加入各種除了成績(jī)之外的其他評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，這樣有利于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，也能幫助學(xué)生克服惰性。

除此之外，還可以鼓勵(lì)學(xué)生參與到老師的項(xiàng)目中去，更進(jìn)一步鍛煉學(xué)生動(dòng)手寫代碼的能力以及對(duì)論文的撰寫能力，對(duì)今后進(jìn)行研究生階段的學(xué)習(xí)也有很大的幫助。對(duì)于本課程的期末綜合評(píng)定如表1所示，從各個(gè)方面、多個(gè)角度更加科學(xué)地評(píng)判每個(gè)學(xué)生的掌握情況。

表1 “機(jī)器學(xué)習(xí)”期末考核方式

6 結(jié)語

人工智能時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)比較熱門的領(lǐng)域，該領(lǐng)域的人才也比較緊缺，要求不僅要掌握課本上的理論知識(shí)，更要注重實(shí)踐去解決實(shí)際問題，越來越多的學(xué)習(xí)者開始致力于該領(lǐng)域的研究。但由于其是一門對(duì)學(xué)科交叉涉及太多數(shù)學(xué)方面的知識(shí)，導(dǎo)致很多本科生很難進(jìn)一步進(jìn)行研究。高校對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域人才的培養(yǎng)不能與實(shí)踐脫離，應(yīng)該積極與企業(yè)建立項(xiàng)目合作，讓學(xué)生投入真正的實(shí)踐中去，知道企業(yè)公司真正的需求，高校還可以引進(jìn)一些有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的工程師來指導(dǎo)學(xué)生，從而在很大程度上幫學(xué)生更好地掌握和理解該領(lǐng)域前沿的知識(shí)。