Недавно я получил электронное письмо от компании, которая работает в сфере образования (вроде как). Я уверен, что я был одним из миллиона получателей этого письма, и что мой ответ может вообще никогда и никому не быть прочитан! НО вопрос, который они задали, был тем, чьи аффинные преобразования я задавал себе в последнее время. Вопрос звучит примерно так:

Что вызывает у вас наибольшее недовольство образованием, которое вы хотели бы исправить?

Что ж, будучи аспирантом Колумбийского университета, у меня есть длинный список жалоб, и этот пост в блоге НЕ об этом. Скорее, это то, что я взял из класса машинного обучения, для которого я ТА. Точнее, это разочарование я подцепил из другого раздела того же курса. Искренний, богобоязненный студент, который также оказался моим другом и соседом по квартире, сказал мне, что их средний срок был очень тяжелым. Богобоязненность должна была быть шуткой, и если она каким-то образом не выделялась для вас, я потерпел неудачу. В любом случае, это обычное дело жаловаться и ныть о своем экзамене, если вы не особенно хорошо сдали его, и это означает, что вы должны были работать усерднее, И оптимизм, И бабочки, и все такое прочее. НО тот факт, что я изучал дизайн механизмов и измерение венчурного капитала одновременно (в двух разных (но удивительных) классах), когда это разочарование дошло до меня, мне в голову пришла, казалось бы, странная мысль.

Что, если бы профессора рассматривали разработку вопросника как проблему проектирования механизма, цель которой заключалась бы в том, чтобы заставить игрока (ученика) раскрыть (выразить) свой истинный тип (знание предмета). Более наглядно, если предположить, что существует некая абстрактная «метрика» понимания предмета, основанная на учебном материале, и на основе этой метрики каждый студент имеет целочисленный балл из 100. Фактически, на основе метрики, существует какое-то распределение по учащимся, и, следовательно, цель состоит в том, чтобы разработать экзамен, результаты которого будут близко соответствовать этому распределению. А теперь подождите, я знаю, о чем вы думаете, успеваемость на экзамене и вправду та самая раздача и тут нечего аппроксимировать. На это мой ответ НЕТ, это не так. Период. (на самом деле это 3 периода). Сейчас 5.

Поскольку я чувствую себя щедрым, я добавил несколько графиков, чтобы пояснить свою точку зрения.

Теперь, когда проблема установлена, позвольте мне коснуться еще одной парадигмы, которая может быть использована для решения этой проблемы, самого заголовка этой статьи. VC измерение модели машинного обучения — это бла-бла и бла (отличная ссылка, кстати). Таким образом, параметр VC вопросника — это максимальное количество студентов, для которых вопросник может правильно аппроксимировать распределение, независимо от того, насколько асимметрично это распределение. Наихудший экзамен будет иметь размерность VC, равную 2, потому что он сможет разбить класс только на гениев, а не на гениев. На самом деле, если профессор дает открытую задачу как единственную задачу в вопроснике, размерность VC будет равна 1. Так что в классе из 150 вам лучше сдать экзамен с размерностью VC ≥ 50. Я знаю, еще одна сложная задача добавляется к постоянно растущему списку сложных задач. Или нет, я не знаю, это просто мои случайные мысли, которые я хотел отложить, потому что я читаю книгу, написанную блогером, который также является теоретиком квантовых вычислений. Последние несколько строк, возможно, были бессвязными, но если вы зашли так далеко, вы потрясающие, лучшие, величайшие. До скорого…