Machine Learning Handleiding voor studenten door studenten

9 February 2019

We hoeven niemand te vertellen dat er op het gebied van Machine Learning genoeg (gratis) boeken beschikbaar zijn en dat je ook via YouTube prima kunt leren hoe ML algoritmes werken. Wat we je wel kunnen vertellen is dat er een verschil is in het lezen van een handleiding, naslagwerk of studieboek. Veel boeken gebruikt in academische studies (zoals het bekende ML boek van Bishop) focusen ofwel op de wiskunde  ofwel op de code om ML algoritmes te draaien. En veel boeken richten zich op een academisch en Engelstalig publiek.

 

Welnu, tijdens de minor Data Science aan de HvA hebben studenten een handleiding ML geschreven onder het motto Learning Machine Learning by Learning to write on Machine Learning Algorithms. Dit boek is geschreven door studenten, voor studenten en iedereen die behoefte heeft aan een overzicht van de meest gebruikt Machine Learning algoritmen. Een groep van vijftig studenten heeft gezamenlijk bijgedragen aan deze handleiding. Elk team van vijf studenten heeft zich bezig gehouden met een specifiek Machine Learning algoritme. Voor dat algoritme heeft het team aan drie onderdelen gewerkt. Een korte uitleg van de theorie hoe het algoritme werkt, een simpele demo om te illustreren hoe het algoritme geïmplementeerd moet worden in R en een toepassing van het algoritme met de bijbehorende R code.

 

In het proces van schrijven over hun onderwerp hebben de teams geleerd om uit de veelheid van beschikbare informatie de relevante stukken te selecteren en de essentie te synthetiseren. Deze drie vaardigheden (gericht informatie verzamelen, synthetiseren en teamwork) zijn ook de belangrijkste leerdoelen van dit vak. De inhoud is ook belangrijk en is in dit proces een vehicle om deze vaardigheden te internaliseren. Studenten onthouden een paar procent van de inhoud wat ze hebben geleerd. Vaardigheden daarentegen nemen ze voor de rest van hun carrière mee.

Deze methode van een vak doceren heet collabowriting en is geïntroduceerdd in de Minor Data Science door Youssef El Bouhassani. De minor is daarmee uniek in hoe het vak Machine Learning gedoceerd wordt. Er is geen gebrek aan informatie over Machine Learning. Wat de Data Scientists van de toekomst nodig hebben is vaardigheden om de juiste informatie te gebruiken wanneer ze dat nodig hebben. Ben je als docent geïnteresseerd in deze manier van lesgeven dan ben je van harte welkom contact op te nemen met Youssef, hij deelt graag zijn gedachtes met jou.

Het boekje is uiteraard gratis te verkrijgen onder bit.ly/ml1819_book1 en onder begeleiding van docent van het jaar van het Hoger Onderwijs Youssef el Bouhasani.

Hoewel de studenten en de begeleidend docent hun best hebben gedaan om te refereren naar het werk van anderen kan het nog steeds voorkomen dat er een referentie ontbreekt of niet correct is. Laat het in dat geval gerust weten aan de begeleidende docent via y.elbouhassani@gmail.com