要回來李宏毅老師的懷抱了這是我的進度～大家可以參考看看# 機器學習課程計畫 ECG 訊號壓力辨識研究導向學習路線｜共 11 週 · 四大階段 ----- ## 第一階段：建立機器學習框架（3 週） 重點在於掌握「如何訓練一個模型」的標準流程。 ### 第 1 週：機器學習概論 - 📹 影片：[2021 Spring] Introduction - 📝 作業：無（觀看並整理筆記） - 🎯 目的：建立對機器學習全貌的理解，瞭解 ML 的應用範疇與學習地圖。 ### 第 2 週：分類問題與梯度下降 - 📹 影片：[2021 Spring] Lecture 2 (Regression) + Lecture 3 (Classification) - 📝 作業：完成 2021 HW1 (COVID-19 Cases Prediction) - 🎯 目的：雖然是回歸，但能建立 PyTorch 訓練迴圈（Training Loop）的肌肉記憶。 ### 第 3 週：深度學習基礎 - 📹 影片：[2021 Spring] Backpropagation（神經網路如何學習） - 📝 作業：完成 2021 HW2 (Phoneme Classification) - 🎯 目的：學習處理序列數據（語音波形，與 ECG 性質接近）的分類。 ----- ## 第二階段：傳統機器學習與決策樹（2 週） 這部分是為了 XAI 打基礎。決策樹是最具「本質可解釋性」的模型。 ### 第 4 週：Logistic Regression + Tree-based 模型 - 📹 影片：[2017 Spring] ML Lecture 22: Ensemble（Decision Tree / Random Forest） - 📝 作業：取得壓力數據集（如 Kaggle 心率數據），依序訓練： - ① Logistic Regression（Baseline） - ② Decision Tree - ③ Random Forest - 比較三者準確率，並輸出 Feature Importance 圖表。 - 🎯 目的：Logistic 建立線性可解釋基準；DT 示範本質可解釋性；RF 為醫療小樣本的強力 Baseline。 ### 第 5 週：LightGBM / XGBoost + SVM - 📹 影片：[2017 Spring] ML Lecture 18: Support Vector Machine (SVM) - 📝 作業：在同一數據集上繼續訓練： - ④ LightGBM - ⑤ XGBoost - ⑥ SVM（RBF kernel） - 整理完整 Baseline Table（6 個模型的 Accuracy / F1 / AUC 比較）。 - 🎯 目的：完整 Baseline Table 可直接用於論文實驗章節。SVM 作為非線性對照組。 ----- ## 第三階段：ECG 訊號處理進階模型（3 週） 針對 ECG 這種 1D 時序信號的現代深度學習解法。 ### 第 6 週：卷積神經網路（CNN） - 📹 影片：[2021 Spring] Lecture 4 (CNN) - 📝 作業：將 2021 HW3 的 2D-CNN 改寫成 1D-CNN，讀取 ECG 段落進行「壓力 / 正常」二分類。 - 🎯 目的：1D-CNN 是偵測 ECG QRS 波群等局部特徵最強的工具，也是當前 ECG 論文的標準 Backbone。 ### 第 7 週：Self-Attention（自注意力機制） - 📹 影片：[2021 Spring] Lecture 5 (Self-attention) - 📝 作業：將注意力機制加入第 6 週的 1D-CNN ECG 模型中，觀察注意力權重分佈。 - 🎯 目的：瞭解模型如何學會「關注」ECG 訊號中特定的異常波段。 ### 第 8 週：Transformer 與長序列處理 - 📹 影片：[2021 Spring] Lecture 6 (Transformer) - 📝 作業：完成 2021 HW4 (Speaker Identification)，並嘗試將 Transformer 應用於較長段的 ECG 訊號。 - 🎯 目的：Transformer 是目前處理長時間生理訊號的最強架構。 ----- ## 第四階段：核心攻堅——可解釋 AI（XAI）（3 週） 這是論文的核心：解釋「為什麼模型覺得受試者有壓力」。 ### 第 9 週：XAI 理論與實作（一） - 📹 影片：[2021 Spring] Lecture 10 (Explainable AI - Part 1) - 📝 作業：在第 4 週的 Random Forest / LightGBM 模型上實作 Feature Importance 與 SHAP 分析。 - 🎯 目的：解釋哪些生理指標（如心率、HRV）對壓力預測貢獻最大。 ### 第 10 週：XAI 理論與實作（二） - 📹 影片：[2021 Spring] Lecture 10 (Explainable AI - Part 2) - 📝 作業：在第 6 週的 1D-CNN 模型上實作 Saliency Map，視覺化標記出關鍵波段。 - 🎯 目的：視覺化呈現模型是看到 ECG 哪一秒的波形才判定為壓力。 ### 第 11 週：模型穩健性分析 + 研究總結 - 📹 影片：[2021 Spring] Lecture 11 (Adversarial Attack——瞭解模型的弱點) - 📝 作業：整理前幾週的數據、模型、XAI 圖表，撰寫初步研究技術報告。 - 🎯 目的：瞭解模型脆弱性，技術報告直接成為論文實驗章節的草稿。 chatgpt 太看好我了我可能進度沒這麼快哈哈哈啊哈