No pain no gain, No success without failure, istilah biasa yg disebut-sebut ramai orang. Memang mudah menyebutnya. Tapi kan ianya pasti lebih bermakna kalau kita pernah merasainya dan tahu macam mana peritnya mengatasi kegagalan dan bangkit semula dari zero.
Minggu ini sekali lagi cik Z diuji dengan kegagalan. Gagal mencapai 2 research objectives dan terpaksa keluarkan hasil kerja selama setahun daripada thesis outline. No lucks maybe. Banyak masa dan keringat yg dah dicurahkan tapi apakan daya. Adakalanya kita terpaksa memilih dan berani membuat keputusan berani mati bila tiada lagi jalan keluar yang mampu diterokai. Aduhh berfalsafah sekejap cik Z.
Kisahnya lebih kurang begini. Pernah dengar tak tentang bootstrap sampling? Ini ialah salah satu cara yg boleh kita gunakan untuk generate sample dari set data sedia ada. Untuk research ini, cik Z menggunakan bootstrap sampling untuk mencari confidence interval (c.i) bagi satu parameter untuk 2 model yg diguna dan dibangunkan. Untuk fahamkan kaedah bootstrap sampling ini je pun cik Z ambil masa hampir sebulan. Bila dah faham, teruskan pula dengan simulation study untuk model A. Ada 2 measurament yg digunakan untuk mengukur tahap efisiensi kaedah ini jika dibandingkan dgn kaedah lain iaitu coverage probabiliity (cp) dan expected length (el). Bila kita guna bootstrap automatically running time akan bertambah dan memang siang malam kerjanya mengadap pc. Pada mulanya results yg diperolehi agak bagus dengan cp menghampiri target value walaupun el agak besar berbanding kaedah sedia ada.
6 bulan berlalu. Bila model B siap dibangunkan maka objektif seterusnya sama juga macam model A iatu mencari c.i. Masalah sebenar bermula disini. Dalam proses membangunkan c.i utk model B, cik Z menemui satu variable yg boleh ditambahbaik utk mendapatkan e.l yg lebih kecil berbanding e.l yg dah dapat sebelum tu. Jadinya simulation result yg dah buat sebelum ni automatically tak boleh pakai dah dan kena buat simulation baru. Dah separuh jalan kira2 40% siap running baru kita boleh nampak paternnya. Tapi masalah kali ni kita memanglah dapat e.l yg kecil tapi tak mencapai cp. yg sepatutnya pulak.
Pada mulanya kami cuba juga cari idea2 lain untuk improve the result, tapi akhirnya tak de satu pun yg berjaya. Maka dengan berat hati terpaksalah pejam mata keluarkan saja bootstrap method ni dari thesis outline dan terpaksa running semula 2 simulation study menggunakan baki method yg ada sebab ada 1 lagi kaedah yg juga kita nak propose. Cuma yg ni tak nampak sangatlah contributionnya sebab kita main pakai dan tukar sikit2 je formulanya.
Sebenarnya dalam masa yg sama ada 3 orang pelajar PhD yg lain juga gunakan kaedah ini (cuma tujuannya aje berbeza mengikut topik research masing2), tapi hanya cik Z yang tak berjaya dapatkan result yang sepatutnya. Salah sorang tu buat benda yg lebih kurang sama dgn cik Z cuma modelnya saja berbeza. Bayangkan apa yang cik Z rasa. Along the way sebelum buat keputusan muktamad nak buang kaedah tu, rasa macam lalu atas titian kaca je hari-hari. Hidup dalam uncertainty dan penat memikir kenapa result kita tak boleh dapat sebagus orang lain.
Anehnya walaupun terpaksa kerja lebih keras belajar topik baru yg lain lepas ni sebab kena tambah satu lagi chapter baru utk cukupkan contribution topic, tapi cik Z tak rasa terbeban pun. Rasanya seperti satu beban yg besar dah pun berkurang sebab tak perlu dah nak tunggu simulation study yg panjang walaupun sebenarnya tak tahu lagi apa yg akan berlaku untuk simulation study chapter yg baru nanti. Bayangkan sebelum ni utk model B tu cik Z kena tunggu 5 hari untuk 20 replication/simulasi bagi 1 kondisi. Berjanggut nak tunggu sampai 1000. Ada kemungkinan juga sebab cik Z fikir cik Z dah cuba dan buat yang terbaik. Dah curahkan segalanya. Nak kata tak de regrets tu tipulah kan. Tapi kadang kala kita kena berpijak dibumi yg nyata. Kalau dah tak boleh nak solve kenapa nak tunggu lagi kan. Tapi dah pasti lepas2 ni InsyaAllah cik Z akan tengok balikla topik ni bila2 dah setle PhD nanti, sebab rasa macam ada sesuatu yg belum selesai dan perlu diselesaikan.
Minggu ini sekali lagi cik Z diuji dengan kegagalan. Gagal mencapai 2 research objectives dan terpaksa keluarkan hasil kerja selama setahun daripada thesis outline. No lucks maybe. Banyak masa dan keringat yg dah dicurahkan tapi apakan daya. Adakalanya kita terpaksa memilih dan berani membuat keputusan berani mati bila tiada lagi jalan keluar yang mampu diterokai. Aduhh berfalsafah sekejap cik Z.
Kisahnya lebih kurang begini. Pernah dengar tak tentang bootstrap sampling? Ini ialah salah satu cara yg boleh kita gunakan untuk generate sample dari set data sedia ada. Untuk research ini, cik Z menggunakan bootstrap sampling untuk mencari confidence interval (c.i) bagi satu parameter untuk 2 model yg diguna dan dibangunkan. Untuk fahamkan kaedah bootstrap sampling ini je pun cik Z ambil masa hampir sebulan. Bila dah faham, teruskan pula dengan simulation study untuk model A. Ada 2 measurament yg digunakan untuk mengukur tahap efisiensi kaedah ini jika dibandingkan dgn kaedah lain iaitu coverage probabiliity (cp) dan expected length (el). Bila kita guna bootstrap automatically running time akan bertambah dan memang siang malam kerjanya mengadap pc. Pada mulanya results yg diperolehi agak bagus dengan cp menghampiri target value walaupun el agak besar berbanding kaedah sedia ada.
6 bulan berlalu. Bila model B siap dibangunkan maka objektif seterusnya sama juga macam model A iatu mencari c.i. Masalah sebenar bermula disini. Dalam proses membangunkan c.i utk model B, cik Z menemui satu variable yg boleh ditambahbaik utk mendapatkan e.l yg lebih kecil berbanding e.l yg dah dapat sebelum tu. Jadinya simulation result yg dah buat sebelum ni automatically tak boleh pakai dah dan kena buat simulation baru. Dah separuh jalan kira2 40% siap running baru kita boleh nampak paternnya. Tapi masalah kali ni kita memanglah dapat e.l yg kecil tapi tak mencapai cp. yg sepatutnya pulak.
Pada mulanya kami cuba juga cari idea2 lain untuk improve the result, tapi akhirnya tak de satu pun yg berjaya. Maka dengan berat hati terpaksalah pejam mata keluarkan saja bootstrap method ni dari thesis outline dan terpaksa running semula 2 simulation study menggunakan baki method yg ada sebab ada 1 lagi kaedah yg juga kita nak propose. Cuma yg ni tak nampak sangatlah contributionnya sebab kita main pakai dan tukar sikit2 je formulanya.
Sebenarnya dalam masa yg sama ada 3 orang pelajar PhD yg lain juga gunakan kaedah ini (cuma tujuannya aje berbeza mengikut topik research masing2), tapi hanya cik Z yang tak berjaya dapatkan result yang sepatutnya. Salah sorang tu buat benda yg lebih kurang sama dgn cik Z cuma modelnya saja berbeza. Bayangkan apa yang cik Z rasa. Along the way sebelum buat keputusan muktamad nak buang kaedah tu, rasa macam lalu atas titian kaca je hari-hari. Hidup dalam uncertainty dan penat memikir kenapa result kita tak boleh dapat sebagus orang lain.
Anehnya walaupun terpaksa kerja lebih keras belajar topik baru yg lain lepas ni sebab kena tambah satu lagi chapter baru utk cukupkan contribution topic, tapi cik Z tak rasa terbeban pun. Rasanya seperti satu beban yg besar dah pun berkurang sebab tak perlu dah nak tunggu simulation study yg panjang walaupun sebenarnya tak tahu lagi apa yg akan berlaku untuk simulation study chapter yg baru nanti. Bayangkan sebelum ni utk model B tu cik Z kena tunggu 5 hari untuk 20 replication/simulasi bagi 1 kondisi. Berjanggut nak tunggu sampai 1000. Ada kemungkinan juga sebab cik Z fikir cik Z dah cuba dan buat yang terbaik. Dah curahkan segalanya. Nak kata tak de regrets tu tipulah kan. Tapi kadang kala kita kena berpijak dibumi yg nyata. Kalau dah tak boleh nak solve kenapa nak tunggu lagi kan. Tapi dah pasti lepas2 ni InsyaAllah cik Z akan tengok balikla topik ni bila2 dah setle PhD nanti, sebab rasa macam ada sesuatu yg belum selesai dan perlu diselesaikan.
Apapun, cik Z dapat banyak pelajaran berharga dari pengalaman ini. Be mentally prepared. Lepas ni kalau buat apa2 pun kajian tak semestinya kita akan dapat hasil yg bagus. Yg penting kena sentiasa positifkan diri dan yakin dengan kebolehan kita. Proses pencarian ilmu dan ilmu yg kita dapat sepanjang proses tu sangat berharga. Bak kata sv cik Z, jangan risau walaupun kita terpaksa keluarkan dia sekarang tapi satu hari nanti mungkin ianya dapat digunakan ditempat yg lain pula. Thesis bukanlah segala-galanya. Sekurang2nya cik Z dapat 2 ilmu baru, satu mungkin tak cukup bagus untuk digunakan sekarang dan satu lagi mungkin lebih bagus dan selamat untuk diletakkan didalam thesis. Lagipun pengalaman yg cik Z dapat nanti pastinya akan diperturunkan untuk pelajar postgraduate yg lain pula. Maksudnya lepas2 ni kami dah tahu bukan semua model boleh berintegrasi dengan baik dengan kaedah bootstrap. Wahh boleh buat satu topik PhD tau he he.
Selain ilmu theoritical, cik Z juga dapat banyak ilmu baru berkaitan programming sepanjang buat topik ni. Bila sesuatu approach yg dicuba tak menjadi kita makin banyak cuba dan explore benda2 lain. Hasilnya cik Z dapatlah jumpa banayk function2 baru yg sebelum ni tak pernah pakai pun. Its okay, mungkin one day cik Z boleh gunakannya ditempat lain pula kan. Tak boleh nak patah balik pun, just follow the flow and try my best. Harapnya topik yang baru nanti segalanya dipermudahkan. Amin,
Selain ilmu theoritical, cik Z juga dapat banyak ilmu baru berkaitan programming sepanjang buat topik ni. Bila sesuatu approach yg dicuba tak menjadi kita makin banyak cuba dan explore benda2 lain. Hasilnya cik Z dapatlah jumpa banayk function2 baru yg sebelum ni tak pernah pakai pun. Its okay, mungkin one day cik Z boleh gunakannya ditempat lain pula kan. Tak boleh nak patah balik pun, just follow the flow and try my best. Harapnya topik yang baru nanti segalanya dipermudahkan. Amin,
No comments:
Post a Comment