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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|POST-RESEARCH PHASE DISCUSSION (UPDATE MEETING)

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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|POST-RESEARCH PHASE DISCUSSION (UPDATE MEETING)

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|POST-RESEARCH PHASE DISCUSSION (UPDATE MEETING)

For the sake of example within our scenario, let’s assume that the DS team identifies that two models must be built to satisfy the requirements from the planning phase user-journey simulation. Based on the team members’ research, they decide that they want to pit both collaborative filtering and frequent-pattern-growth (FP-growth) marketbasket analysis algorithms against deep learning implementations to see which provides a higher accuracy and lower cost of ownership for retraining.

The DS lead assigns two groups of data scientists and ML engineers to work on these competing implementations. Both groups generate simulations of the model results on the exact same synthetic customer dataset, providing mock product images to a wireframe of the pages displaying these recommendations for the actual website.
This meeting should not focus on any of the implementation details. Instead, it should focus solely on the results of the research phase: the whittling down of nighinfinite options that have been read about, studied, and played with. The team has found a lot of great ideas and an even larger group of potential solutions that won’t work based on the data available, and has reduced the list of great ideas to a bake-off of two implementations that they’ll pit against each other. Don’t bring up all of the options that you’ve explored. Don’t mention something that has amazing results but will likely take two years to build. Instead, distill the discussion to the core details required to get the next phase going: experimentation.

Show these two options to the SMEs, solely within the confines of presenting what can be done with each algorithmic solution, what is impossible with one or both, and when the SMEs can expect to see a prototype in order to decide which they like better. If no discernable difference exists in the quality of the predictions, the decision of which to go with should be based on the drawbacks of the approaches, leaving the technical complexity or implementation details out of the discussion.

Keep the discussion in these dense meetings focused on relatable language and references that your audience will comprehend and associate with. You can do the translating in your head and leave it there. The technical details should be discussed only internally by the DS team, the architect, and engineering management.

In many cases that I’ve been involved with, the experimental testing phase may test out a dozen ideas but present only the two most acceptable to a business unit for review. If the implementation would be overly onerous, costly, or complex, it’s best to present options that will guarantee the greatest chance of project success-even if they’re not as fancy or exciting as other solutions. Remember: the DS team has to maintain the solution, and something that sounds really cool during experimentation can turn into a nightmare to maintain.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|POST-EXPERIMENTATION PHASE (SME/UAT REVIEW)

Following the experimentation phase, the subteams within the DS group build two prototypes for the recommendation engine. In the previous milestone meeting, the options for both were discussed, with their weaknesses and strengths presented in a way that the audience could understand. Now it’s time to lay the prediction cards out on the table and show off what a prototype of the solution looks like.

Before, during reviews of the potential solutions, some pretty rough predictions were shown. Duplicate products with different product IDs were right next to one another, endless lists of one product type were generated for some users (there’s no way that anyone likes belts that much), and the list of critical issues with the demo were listed out for consideration. In those first early pre-prototypes, the business logic and feature requirements weren’t built out yet, since those elements directly depended on the models’ platform and technology selection.

The goal of the presentation that completes the experimentation phase should be to show a mock-up of the core features. Perhaps elements need to be ordered based on relevancy. Special considerations may require recommending items based on price point, recent non-session-based historical browsing, and the theory that certain customers have implicit loyalty to certain brands. Each of these agreed-upon features should be shown to the entire team. The full implementation, however, should not be done by this point, but merely simulated to show what the eventual designed system would look like.
The results of this meeting should be similar to those from the initial planning meeting: additional features that weren’t recognized as important can be added to the development planning, and if any of the original features are found to be unnecessary, they should be removed from the plan. Revisiting the original plan, an updated user experience might look something like figure 4.8 .

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机器学习代写

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为了在我们的场景中提供示例,让我们假设DS团队确定必须构建两个模型来满足规划阶段用户旅程模拟的需求。根据团队成员的研究,他们决定将协同过滤和频繁模式增长(FP-growth)市场篮子分析算法与深度学习实现进行比较,看看哪种算法为再培训提供了更高的准确性和更低的拥有成本。

DS的领导分配了两组数据科学家和ML工程师来研究这些相互竞争的实现。两个小组都在完全相同的合成客户数据集上生成模型结果的模拟,为实际网站显示这些推荐的页面的线框提供模拟产品图像。
这次会议不应集中讨论任何实施细节。相反,它应该专注于研究阶段的结果:减少那些已经阅读、研究和体验过的近乎无限的选择。团队已经发现了许多很棒的想法和更大的潜在解决方案,但这些想法并不基于现有的数据,并且已经将这些想法的列表减少到两个实现的比拼,他们将相互竞争。不要把你探索过的所有选项都提出来。不要提及那些有惊人结果但可能需要两年时间才能完成的事情。相反,我们应该将讨论浓缩到进入下一阶段(实验)所需的核心细节上。

向中小企业展示这两种选择,仅在展示每种算法解决方案可以完成的范围内,其中一种或两种算法解决方案不可能完成的范围内,以及中小企业何时可以期望看到原型,以便决定他们更喜欢哪一种。如果预测的质量没有明显的差异,那么应该根据方法的缺点来决定采用哪一种方法,而不讨论技术复杂性或实现细节。

在这些密集的会议中,让讨论集中在听众能够理解和联想到的相关语言和参考资料上。你可以在脑子里做翻译,把它留在那里。技术细节应该只在内部由DS团队、架构师和工程管理人员讨论。

在我参与的许多案例中,实验测试阶段可能会测试一打想法,但只向业务部门提供最可接受的两个想法进行审查。如果实现过于繁重、昂贵或复杂,那么最好提供能够保证项目成功的最大机会的选项——即使它们不像其他解决方案那样花哨或令人兴奋。请记住:DS团队必须维护解决方案,在实验过程中听起来很酷的东西可能会变成维护的噩梦。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|POST-EXPERIMENTATION PHASE (SME/UAT REVIEW)

在实验阶段之后,DS组中的子团队为推荐引擎构建了两个原型。在之前的里程碑会议上,讨论了这两种选择,并以听众能够理解的方式展示了它们的优缺点。现在是时候把预测卡片放在桌子上,展示解决方案的原型是什么样子的了。

之前,在对潜在解决方案的审查期间,给出了一些相当粗略的预测。具有不同产品id的重复产品彼此相邻,为某些用户生成了一种产品类型的无穷无尽的列表(没有人会那么喜欢皮带),并且列出了演示的关键问题列表以供考虑。在最初的预原型中,业务逻辑和功能需求还没有构建出来,因为这些元素直接依赖于模型的平台和技术选择。

完成实验阶段的演示的目标应该是展示核心功能的模型。也许需要根据相关性对元素进行排序。特殊的考虑可能需要基于价格点、最近的非会话历史浏览以及某些客户对某些品牌有隐性忠诚度的理论来推荐商品。每个商定的特性都应该展示给整个团队。然而,完整的实现不应该在此时完成,而只是模拟以显示最终设计的系统的样子。
这次会议的结果应该与最初的规划会议的结果相似:可以将不重要的附加功能添加到开发规划中,如果发现任何原始功能是不必要的,则应将其从计划中删除。重新查看原始计划,更新后的用户体验可能如图4.8所示。

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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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