元智大學資管系第二十九屆實習成果展-ZR1
自我評估及心得感想
在大二上學期，我決定走上研究的道路，開始尋找合適的教授指導專題製作。最後，我選擇了追隨謝瑞建教授，因為他的教學方式和研究方向深深吸引了我。
起初，謝教授讓我們通過作業接觸研究內容並熟悉程式寫法，逐漸掌握基本的coding技能和研究方法。隨後，他要求我們自行學習深度學習和PyTorch，並參加碩士班的「機器學習(二)」課程。這段學習雖然辛苦，但讓我對深度學習有了初步的了解，為專題研究奠定了基礎。
專題研究開始後，我們的目標是基於Transformer-Encoder模型預測12導程心電訊號。研究過程中，我們不斷嘗試各種模型並修改架構，以期獲得更佳成果。每週的會議讓我們報告進度、解決問題，並學會與教授有效溝通，獲得寶貴建議。
當研究進展到一定階段，教授鼓勵我們撰寫論文並參加國際研討會。雖然時間緊迫，但我們成功完成了論文，這段經歷提升了我的高壓工作效率和學術寫作能力。
通過這次專題研究，我對深度學習，特別是Transformer-Encoder模型有了更深入的理解，並學會了從選題、文獻調查到實驗設計、數據分析和論文撰寫的全過程。此外，這次研究讓我體會到了團隊合作的重要性，團隊成員之間的支持和協作對於研究成功至關重要。
最後，我感謝謝教授的指導和支持。這次經歷豐富了我的知識，提升了研究能力，更加堅定了我未來從事學術研究的決心。我希望未來能在研究所繼續深造，探索深度學習在醫療領域的應用，為相關技術發展貢獻力量。
總結來說，這次專題研究是一段寶貴的成長過程，不僅提升了專業知識和技能，也增強了自信心和責任感。我將繼續保持對學術研究的熱情，努力追求目標，為實現夢想不懈奮鬥。
自我評估及心得感想
在大三暑假開始，進入了實驗室。剛開始時，有六道與Python相關的題目要解，這些題目都有相關的文章需要理解後才能解答。整個過程就像解謎遊戲，雖然困難重重，但也獲得了極大的成就感。同時，這個過程啟發了如何利用網路資源自學，讓人感受到自學的成就感。
完成這六道題目後，教授給了第一個小專案，是關於股價預測的實作。對於機器學習毫無概念，為了能夠跟上進度，在大四開學前耗費了大量時間去理解機器學習的概念和程式碼建構，特別是教授要我們學習的Transformer模型。由於剛接觸程式語言不久，就要閱讀大量GitHub上的程式碼，這對初學者來說非常吃力。很多部分都看不懂，需要一步步拆解成最小觀念才能吸收。儘管困難重重，但幸運的是，有實驗室同學和學長姐的幫助，以及教授不厭其煩的指導，讓人能夠體會解決困難的快樂。
在專案進行中，教授給予很大的自由，並會查找相關文章來幫助理解不同程式碼的優點和觀念。在這過程中，學到了如何透過別人的程式碼學習解決問題的方法。儘管最初閱讀文章和GitHub上的內容很吃力，但在教授的細心解釋下，逐漸掌握了閱讀的訣竅。
正式踏入專題後，雖然有了前面的基礎磨練，相對較容易上手，但研究的過程依然充滿挑戰。遇到資料量過大導致記憶體不足、資料中的雜訊問題等各種困難。最主要的挑戰是如何提升模型準確度，尤其是QRS波的預測。嘗試了調整輸入數據、更換模型、修改統計方式等方法，雖然過程中常感到枯燥乏味，但在組員和教授的支持下，學會了在不斷嘗試中尋找答案的毅力。
這段經歷讓我明白，研究不僅是完成任務，而是要在不斷磨練中做到最好。這是專題研究中學到的最重要的課題。