Læringsplan uge 21-22

I sidste uge konkludere jeg at jeg manglede disse for at nå i mål med mine læringsmål:

I supervised: SVM, og decision tree, logistic regression

MSE, R2

Tilovers har jeg de to sidste overemner i unsupervised, dog er dette ikke en del af læringsmålene som det ser ud lige nu:

 Association (associationsregler) og Dimensionality reduction (dimensionsreduktion).

Generelt:

KolbsLæringscirkel reflekeret over min læring kan afspejle sig i den.

FeedUp and Forward

Perspektivere min læring til Learning by Doing video'en.

Kortsigtede ML:

• Viden om svm, decision tree og have forståelse for hvad algoritmerne gør og hvornår man med fordel kan anvende dem.

• Kunne implementere MSE og r2, og have forståelse for hvad outputtet betyder og hvordan man optimere med gradient descent.

• Jeg vil gerne lave et slags "use when scheme" med alle supervised algoritmer indtil videre, så jeg nemt kan vælge den rigtige algoritme til problemet (opnå læringsmål hvornår man bør anvnede hvilken algoritmer til et problem)

  
  

Kortsigtede React:

• Vurdere hvornår React er det rette valg, samt kunne forklare fordele og ulemper ved brugen af det.

• Genbesøge Hooks og Props

• Lave et good practices cheatsheet

  
  

Uge 21

• Mandag

  • Aktivtet

  1. Litteratur søge om svm, decision tree, Cross Validation

  2. Gennemgå litteraturen, skrive noter til hvert.

  3. Produkt møde med Peter

  4. Uploade noter om overfitting, underfitting, bias og variance (for at kunne argumentere for jeg har opnået læringsmål herom

  5. Use When Scheme

  
  

  • Evaluering

  Holdt produkt møde, og aftalt ny samtale på onsdag 10:30, fået lavet noter og uploadet til decisoin tree, overfitting, underfitting, bias og variance.

  Fået lavet et Use When Scheme over algoritmer.

  • Litteratur

    Uploadet til litteraturliste.

    
    

• Tirsdag

  • Aktivtet

    0. Mangler fra gårdagen: svm og cross validation

    1. Litteratursøge om MSE, R2 og finde ud af hvordan værdierne egentlig beregnes og deres sammenhæng med gradient descent.

  • Evaluering

  Fået lavet noter og uplaodet til Cross Validation, MSE R2, og skrevet lidt om hvordan MSE fungere med gradient descent.

  Fået lavet noter til SVM, dog kun set 1 ud af 3 videoer i playlisten, men jeg vil ikke gå mere i dybden med SVM udover det i mine noter. Da jeg kun har SVM på videns niveau.

  • Litteratur

  Uploadet til litteraturliste.

• Onsdag

  • Aktivtet

    Proccesmøde 8:15

    Rette langsigtede læringsmål.

    Vejledning med Peter 10:30-11:00 - mødes ved indgangen

    Lave et good practices cheatsheet, Genbesøge Hooks og Props, UseWhenSheet for React.

    Implementere MSE og R2 og tilføj produkt med det.

    Købe domæne og premium, forhåbenlig virker det imorgen.

    Revurder hjemmeside design, fik feedback til procces om at produkter skulle være mere tilgængelig.

  • Evaluering

  Efter proccesmøde, blev det konkluderet at jeg skulle enten få min portofølje til at virke på skolens internet, eller jeg skulle forsøge mig i at genskabe den på en anden platform. Derudover fik jeg nogle rettelser til mine langsigtede læringsmål.

  
  

  Fået købt premium og et domæne, forhåbenligt virker det på skolens internet nu, derudover har jeg gjort det mere overskueligt at finde produkter.

  • Litteratur:

• Torsdag

  • Aktivtet

    Genbesøge mit react projekt og tilføje yderlige funktionaltet for øvelse, og optage det til react delen af eksamens video.

    Implementere MSE og R2 og tilføj produkt med det.

    
    
    
    

  • Evaluering

  Fik ikke genbsøgt, react projektet eller optaget, men har lavet powerpoint over MSE og vil gerne bruge det til eksamens video.

  • 
    
  
  

  • Litteratur

    
    

• Fredag

  • Aktivtet

    Reflektere over min læring, indrag kolbs læringscirkel, feedup and feed foward og perspektivere til learning by doing video'en

  • Evaluering

    Intet ting fortaget mig da, jeg skulle aarhus.

  • Litteratur

• Uge konklusion

ML: Fået styr på: SVM, MSE, R2, Cross Validation, UseWhenScheme, Overfitting, underfitting, bias og variance.

React: Hooks, Props, useState, useEffekt, good practices, debugging, API, CSS & html, conditional rendering.

Generelt: En ting jeg har reflekteret over og vil genbruge fra mine tidligere læringsplaner, er at bruge color codes til at gøre det tydeligt hvornår jeg er mål med et begreb eller kortsigtetlæringsmål.

Videre til næste uge:

• Reflektere over min læring, indrag kolbs læringscirkel, feedup and feed foward og perspektivere til learning by doing video'en

• Genbesøge mit react projekt og tilføje yderlige funktionaltet for øvelse, og optage det til react delen af eksamens video.

• Optage ML eksamens video (MSE)

• Lave flashcards til hvert af mine læringsmål

Uge 22

• Mandag

  • Aktivtet

  Optage ML del til video.

  • Evaluering

  Fået optaget ml video del, varer 1:20 ca. Som er perfekt

  • Litteratur

• Tirsdag

  • Aktivtet

  Optage React del - sammensætte video

  • Evaluering

  Har optaget react dele, og sammensat video som nu er lagt op i eksamensvideo indlægget.

  • Litteratur

  
  

• Onsdag

  • Aktivtet

    • Evaluere på om rekonstruering af portfolio har givet noget?

    • Reflektere over min procces, skrive et relfeksion indlæg og inddrage KolbsLæringscirke og perspetkivere til learning by doing vidoen.

    • Aflevere onsdag aften

    • Refleketions afsnit

  • Evaluering

  
  

  • Litteratur

• Torsdag

  • Aktivtet

  Evaluere på om rekonstruering af portfolio har givet noget?

  • Evaluering

  
  

  • Litteratur

  
  

• Fredag

  • Aktivtet

  • Evaluering

  • Litteratur

• Lørdag

  • Aktivtet

  
  

  • Evaluering

  • Litteratur

• Uge konklusion

Afsluttende refleksions afsnit (skrives onsdag):

• Læringscirkel

• Learning by Doing

• Hvad har jeg lært om min læring?