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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scoping and research

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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习,从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务,有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤;就计算机而言,不需要学习。对于更高级的任务,由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中,帮助机器开发自己的算法,而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤,可能会变得更加有效 。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scoping and research

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If you switch your approach halfway through development, you’ll face a hard conversation with the business to explain that the project’s delays are due to you not doing your homework.
After all, there are only two questions that your internal customers (the business unit) have about the project:

  • Is this going to solve my problem?
  • How long is this going to take?
    Let’s take a look at another potentially familiar scenario to discuss polar opposite ways that this stage of ML project development can go awry. Say we have two DS teams at a company, each being pitted against the other to develop a solution to an escalating incidence of fraud being conducted with the company’s billing system. Team A’s research and scoping process is illustrated in figure 1.5 .

Team A comprises mostly junior data scientists, all of whom entered the workforce without an extensive period in academia. Their actions, upon getting the details of the project and the expectations of them, is to immediately go to blog posts. They search the internet for “detecting payment fraud” and “fraud algorithms,” finding hundreds of results from consultancy companies, a few extremely high-level blog posts from similar junior data scientists who have likely never put a model into production, and some rudimentary open source data examples.

Team B, in contrast, is filled with a group of PhD academic researchers. Their research and scoping is shown in figure 1.6 .

With Team B’s studious approach to research and vetting of ideas, the first actions are to dig into published papers on the topic of fraud modeling. Spending several days reading through journals and papers, these team members are now armed with a large collection of theory encompassing some of the most cutting-edge research being done on detecting fraudulent activity.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Experimentation

In the experimentation phase, the largest causes of project failure are either the experimentation taking too long (testing too many things or spending too long finetuning an approach) or an underdeveloped prototype that is so abysmally bad that the business decides to move on to something else.

Let’s use a similar example from section 1.2.2 to illustrate how these two approaches might play out at a company that is looking to build an image classifier for detecting products on retail store shelves. The experimentation paths that the two groups take (showing the extreme opposites of experimentation) are shown in figures 1.7 and 1.8.

Team A embodies the example of wholly inadequate research and experimentation in the early phases of a project. A project that glosses over these critical stages of solution development runs the risk, as shown in figure 1.7 , of having a result that is so woefully underdeveloped that it becomes irrelevant to the business. Projects like these erode the business’s faith in the DS team, waste money, and needlessly expend precious resources of several groups.

These inexperienced DS team members, performing only the most cursory of research, adapt a basic demo from a blog post. While their basic testing shows promise, they fail to thoroughly research the implementation details required for employing the model on their data. By retraining the pretrained model on only a few hundred images of two of the many thousands of products from their corpus of images, their misleading results hide the problem with their approach.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scoping and research

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scoping and research

如果你在开发中途改变了你的方法,你将面临与业务部门的艰难对话,向他们解释项目的延迟是由于你没有做好准备。
毕竟,您的内部客户(业务部门)对项目只有两个问题:

这能解决我的问题吗?

这要花多长时间?
让我们看一看另一个可能熟悉的场景,以讨论这个ML项目开发阶段可能出错的截然相反的方式。假设我们在一家公司有两个DS团队,每个团队都在与另一个团队竞争,以开发一个解决方案来解决公司计费系统中不断升级的欺诈事件。团队A的研究和范围界定过程如图1.5所示。

团队A主要由初级数据科学家组成,他们都没有在学术界工作过很长一段时间。他们的行动,在得到项目的细节和他们的期望,是立即去博客文章。他们在互联网上搜索“检测支付欺诈”和“欺诈算法”,从咨询公司找到了数百个结果,从类似的初级数据科学家(可能从未将模型投入生产)发表的几篇非常高水平的博客文章,以及一些基本的开源数据示例。

相比之下,B组由一群博士学术研究人员组成。他们的研究和范围界定如图1.6所示。

由于B组在研究和审查想法方面的勤奋,他们的第一个行动是深入研究有关欺诈建模主题的已发表论文。这些团队成员花了几天时间阅读期刊和论文,现在已经掌握了大量的理论,其中包括一些在检测欺诈活动方面所做的最尖端的研究。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Experimentation

在实验阶段,项目失败的最大原因要么是实验花了太长时间(测试太多东西,或者花了太长时间来调整一种方法),要么是一个不发达的原型,它非常糟糕,以至于业务决定转向其他东西。

让我们使用第1.2.2节中的一个类似示例来说明这两种方法如何在一家希望构建用于检测零售商店货架上产品的图像分类器的公司中发挥作用。两组所采取的实验路径(显示实验的极端相反)如图1.7和1.8所示。

团队A体现了在项目早期阶段完全不充分的研究和实验的例子。一个掩盖了解决方案开发的这些关键阶段的项目会冒着风险,如图1.7所示,会得到一个非常不发达的结果,以至于它变得与业务无关。像这样的项目削弱了企业对DS团队的信任,浪费了资金,并且不必要地消耗了几个团队的宝贵资源。

这些缺乏经验的DS团队成员,只进行了最粗略的研究,从博客文章中改编了一个基本的演示。虽然他们的基本测试显示了希望,但他们没有彻底研究在数据上使用模型所需的实现细节。通过对预训练模型进行再训练,只对图像语料库中数千种产品中的两种的几百张图像进行再训练,他们误导性的结果隐藏了他们方法的问题。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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