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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|WHAT DOES THE IDEAL END-STATE LOOK LIKE?

如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。机器学习Machine Learning是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

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|WHAT DOES THE IDEAL END-STATE LOOK LIKE?

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The ideal implementation is hard to define at first (particularly before any experimentation is done), but it’s incredibly useful to the experimentation team to hear all aspects of an ideal state. During these open-ended stream-of-consciousness discussions, a tendency of most ML practitioners is to instantly decide what is and isn’t possible based on the ideas of people who don’t understand what ML is. My advice is to simply listen. Instead of shutting down a thread of conversation immediately as being out of scope or impossible, let the conversation happen.

You may find an alternative path during this creative ideation session that you otherwise would have missed. You might just find a simpler, less unique, and far more maintainable ML solution than what you may have come up with on your own. The most successful projects that I’ve worked on over the years have come from having these sorts of creative discussions with a broad team of SMEs (and, when I’ve been lucky, the actual end users) to allow me to shift my thinking into creative ways of getting as close as possible to their vision.

Discussing an ideal end state isn’t just for the benefit of a more amazing ML solution, though. Engaging the person asking for the project to be built allows their perspective, ideas, and creativity to influence the project in positive ways. The discussion also helps build trust and a feeling of ownership in the development of the project that can help bring a team together.

Learning to listen closely to the needs of your ML project’s customer is one of the most important skills of an ML engineer-far more than mastering any algorithm, language, or platform. It will help guide what you’re going to try, what you’re going to research, and how to think differently about problems to come up with the best solution that you possibly can.

In the scenario shown in figure 4.4 , the initial planning meeting results in a rough sketch of the ideal state. This likely will not be the final engine (based on my experience, that most certainly is never the case). But this diagram will inform how to convert those functional blocks into systems. It will help inform the direction of experimentation, as well as the areas of the project that you and the team will need to research thoroughly to minimize or prevent unexpected scope creep, as shown in figure 4.5 .

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scope creep: An almost guaranteed assassination of a project

Improper planning (or planning without involving the team that the project is being built for) is a perfect recipe for one of the most frustrating ways of having a project die a slow, whimpering death. Also known as ML death by a thousand requests, this concept materializes at later stages of development, particularly when a demo is shown to a team that is uninformed about the details that went into building the project. If the customer (the internal business unit) was not party to the planning discussions, they inevitably will have questions, and many of them, about what the demo does.
In nearly every case that l’ve seen (or caused in my earlier days of trying to “hero my way through” a project without asking for input), the result of the demo session is going to be dozens of requests for additional features and requirements to be added. This is expected (even in a properly designed and planned project), but if the implementation is unable to easily include critical features that relate to immutable business operation “laws,” a potential full reimplementation of the project could be required. That leaves decision makers with the difficult choice of whether to delay the project because of the decision that the DS team (or individual) made, or to scrap the project entirely to prevent the chances of a repeat of the initial failure.
Few things are more devastating to hear in the world of ML than intensely negative feedback immediately after something goes live in production. Getting a flood of email from executive-level staff indicating that the solution you just shipped is recommending cat toys to a dog owner is laughable, but one that is recommending adultthemed products to children is about as bad as it can get. The only thing worse is realizing, right before the project is shipped, during user-acceptance testing (UAT), that an insurmountable list of changes needs to be made to satisfy the urgent requirements of the business and that it would take less time to start the project over from scratch than to make the changes to the existing solution.
Identifying scope creep is important, but its magnitude can be minimized, and in some cases eliminated. The appropriate level of discussion needs to be reached, and critical aspects of a project included in sometimes excruciating recursive and painful detail well before a single character is typed in an experimentation notebook or IDE.

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机器学习代写

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理想的实现在一开始很难定义(特别是在任何实验完成之前),但是对于实验团队来说,听到理想状态的所有方面是非常有用的。在这些开放式的意识流讨论中,大多数ML实践者倾向于根据不了解ML是什么的人的想法立即决定什么是可能的,什么是不可能的。我的建议就是倾听。不要因为超出范围或不可能而立即停止对话,让对话开始吧。

你可能会在这个创造性的构思过程中找到一条你可能会错过的替代路径。您可能会找到一个比您自己提出的更简单、不那么独特、更易于维护的ML解决方案。多年来,我参与的最成功的项目都来自于与中小企业(sme)组成的广泛团队(如果我幸运的话,还有实际的最终用户)进行这种创造性的讨论,这让我能够将自己的想法转变为创造性的方式,尽可能地接近他们的愿景。

但是,讨论理想的最终状态并不仅仅是为了获得更令人惊叹的ML解决方案。让项目发起人参与进来,可以让他们的观点、想法和创造力以积极的方式影响项目。讨论还有助于在项目开发中建立信任和归属感,这有助于将团队团结在一起。

学习密切倾听机器学习项目客户的需求是机器学习工程师最重要的技能之一,远远超过掌握任何算法、语言或平台。它将帮助指导你要尝试什么,你要研究什么,以及如何以不同的方式思考问题,从而尽可能地提出最佳解决方案。

在图4.4所示的场景中,最初的规划会议产生了理想状态的粗略草图。这可能不会是最终的引擎(根据我的经验,这是绝对不可能的)。但是这个图将告诉我们如何将这些功能块转换成系统。它将有助于告知实验的方向,以及您和团队需要彻底研究的项目领域,以最小化或防止意外的范围蔓延,如图4.5所示。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scope creep: An almost guaranteed assassination of a project

不恰当的计划(或在没有涉及项目团队的情况下进行计划)是导致项目缓慢死亡的最令人沮丧的方法之一。这个概念也被称为“千次请求导致机器学习死亡”,它在开发的后期阶段实现,特别是当向不了解项目构建细节的团队展示演示时。如果客户(内部业务单位)不是计划讨论的一方,他们不可避免地会有很多问题,关于演示的功能。
在我所见过的几乎每一个案例中(或者在我早期尝试在不要求输入的情况下“英雄般地完成”一个项目),演示会议的结果将是许多附加功能和需求的添加请求。这是预期的(即使在一个适当设计和计划的项目中),但是如果实现不能轻松地包括与不可变的业务操作“定律”相关的关键特性,则可能需要对项目进行完全的重新实现。这让决策者面临一个艰难的选择:是因为DS团队(或个人)做出的决定而推迟项目,还是为了防止最初的失败重演而完全放弃项目。
在ML世界中,没有什么比在产品投入使用后立即听到强烈的负面反馈更具有破坏性的了。收到大量高管发来的电子邮件,表示你刚刚推出的解决方案是向狗主人推荐猫玩具,这很可笑,但向儿童推荐成人主题产品,这几乎是最糟糕的了。唯一更糟糕的是,在项目交付之前,在用户验收测试(UAT)期间,发现需要做出一个无法克服的更改列表来满足业务的紧急需求,并且从头开始项目比对现有解决方案进行更改花费的时间更少。
识别范围蔓延是很重要的,但它的大小可以最小化,在某些情况下可以消除。在实验笔记本或IDE中输入单个字符之前,需要达到适当的讨论级别,并将项目的关键方面包含在有时令人痛苦的递归和痛苦的细节中。

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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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