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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|Communication: Defining the problem
As covered in chapter 3 , we’re going to continue discussing the product recommendation system that our DS team was tasked with building. We’ve seen a juxtaposition of ineffective and effective ways of planning a project and setting scoping for an MVP, but we haven’t seen how the team got to the point of creating an effective project plan with a reasonable project scope.
The first example meeting, as we discussed in section 3.1, revolved around the end goal in highly abstract terms. The business wanted personalization of its website. The DS team’s first error during that conversation was in not continuing the line of questioning. The single most important question was never asked: “Why do you want to build a personalization service?”
Most people, particularly technical people (likely the vast majority of the people who will be in a room discussing this initial project proposal and brainstorming session), prefer to focus on the how of a project. How am I going to build this? How is the system going to integrate to this data? How frequently do I need to run my code to solve the need?
For our recommendation engine project, if anyone had posed this question, it would have opened the door to an open and frank conversation about what needs to be built, what the expected functionality should be, how important the project is to the business, and when the business wants to start testing a solution. Once those key answers are received, all of the details surrounding logistics can be conducted.
The important thing to keep in mind with these kickoff meetings is that they’re effective when both sides-customer and supplier of the solution-are getting what they need. The DS team is getting its research, scoping, and planning details. The business is getting a review schedule for the work to be conducted. The business gets the inclusiveness that’s paramount to the project success, which will be exercised at the various presentations and ideation sessions scheduled throughout the project (more on these presentation boundaries is covered in section 4.1.2). Without a directed and productive conversation, as modeled in figure 4.1 , the respective people in the meeting would likely be engaged in the thought patterns shown in figure 4.2.
By focusing the meeting on a common purpose, the areas of individual responsibility and expectation of each persona in figure 4.2 can be collaboratively directed toward defining the project and helping to ensure its success.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding the problem
In our scenario, the unguided nature of the planning meeting(s) resulted in the DS team members not having a clear direction on what to build. Without any real definition from the business of the desired end state, they focused their effort solely on building the best collection of recommendations for each user that they could prove with scoring algorithms. What they had done was effectively missed the plot.
At its core, the problem is a fundamental breakdown in communication. Without asking what the business wanted from their work, they missed the details that meant the most to the business unit (and to the external “real” customers). You’ll always want to avoid situations like this. These breakdowns in communication and planning can play out in multiple ways, ranging from slow, simmering passive-aggressive hostility to outright shouting matches (usually one-sided) if the realization is made toward the end of a project.
What we have here is a failure to communicate
In the many dozens of ML projects that I’ve been a part of as a developer, data scientist, architect, or consultant, the one consistent, common theme among all projects that never make it to production has been a lack of communication. This isn’t a reference to a communication failure in the engineering team (although I have certainly witnessed that more than enough for my liking in my career thus far).
The worst sort of breakdown is the one that happens between the DS team and the business unit requesting the solution. Whether it’s a long, slow, drawn-out entropy of communication or a flat-out refusal to speak in a common form of dialogue that all parties can understand, the result is always the same when the customers (internal) aren’t being listened to by the developers.
The most destructive time for a lack of communication to become apparent to everyone involved in the project is around the final release to production. End users consuming the predictions come to the conclusion that not only does something seem a bit off about the results coming from the predictive model, but that it’s just fundamentally broken.
Breakdowns in communication aren’t restricted only to production release, though. They typically happen slowly during the development of the solution or when going through user acceptance testing. Assumptions on all sides are made; ideas are either unspoken or ignored, and commentary is dismissed as either being irrelevant or simply a waste of time during full team meetings.
Few things are as infinitely frustrating as a project failure that is due to communication breakdown among a team, but it can be avoided completely. These failures, resulting in enormous wastes of time and resources, can be attributed to the very early stages of the project-before a single line of code is written-when the scoping and definition of the problem happens. These failures are entirely preventable with a conscious and determined plan of ensuring that open and inclusive dialogue is maintained at every phase of the project, starting at the first ideation and brainstorming session.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Communication: Defining the problem
如第3章所述，我们将继续讨论DS团队负责构建的产品推荐系统。我们已经看到了计划项目和设定MVP范围的无效和有效方法的并存，但我们还没有看到团队如何在合理的项目范围内创建有效的项目计划。正如我们在3.1节中讨论的那样，第一个示例会议以高度抽象的术语围绕最终目标。这家公司想让自己的网站个性化。在那次谈话中，DS团队的第一个错误是没有继续提问。一个最重要的问题从来没有被问到:“为什么你想要建立一个个性化的服务?”大多数人，尤其是技术人员(可能绝大多数人将在一个房间里讨论这个最初的项目提案和头脑风暴会议)，更喜欢关注项目的方法。我该怎么做呢?系统如何与这些数据集成?我需要多久运行一次代码才能解决这个问题?
对于我们的推荐引擎项目，如果有人提出这个问题，它将打开一扇门，让我们开诚布公地讨论需要构建什么，期望的功能应该是什么，项目对业务有多重要，以及业务何时想要开始测试解决方案。一旦收到这些关键答案，就可以进行有关物流的所有细节。对于这些启动会议，重要的是要记住，当双方——解决方案的客户和供应商——都得到了他们需要的东西时，它们是有效的。DS团队正在获取其研究、范围和规划细节。企业正在获得一份要进行的工作的评审时间表。业务获得了对项目成功至关重要的包容性，这将在整个项目中安排的各种演示和构思会议中得到锻炼(关于这些演示边界的更多信息将在第4.1.2节中介绍)。如果没有如图4.1所示的直接和富有成效的对话，会议中各自的人可能会陷入图4.2所示的思维模式中。
通过将会议集中在一个共同的目标上，图4.2中每个角色的个人责任和期望区域可以协作地指导，以定义项目并帮助确保其成功。
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在我们的场景中，计划会议的无指导性质导致DS团队成员对于构建什么没有明确的方向。在没有任何商业上对期望的最终状态的真正定义的情况下，他们只把精力集中在为每个用户构建他们可以用评分算法证明的最佳推荐集合上。他们所做的实际上是错过了情节。问题的核心是沟通的根本中断。由于没有问清楚企业想从他们的工作中得到什么，他们错过了对业务部门(以及外部“真实”客户)最重要的细节。你总是想避免这样的情况。沟通和计划中的这些故障可能以多种方式出现，从缓慢的、酝酿中的被动攻击敌意到彻底的大喊大叫(通常是单方面的)，如果是在项目结束时实现的。
在我作为开发人员、数据科学家、架构师或顾问参与的许多ML项目中，在所有从未进入生产环境的项目中，一个一致的、共同的主题是缺乏沟通。这并不是指工程团队中的沟通失败(尽管在我的职业生涯中，我确实目睹了足够多的这种情况)。最糟糕的崩溃是发生在DS团队和请求解决方案的业务单元之间。无论是冗长、缓慢、拖沓的沟通，还是断然拒绝以各方都能理解的共同对话形式发言，当开发人员没有听取客户(内部)的意见时，结果总是一样的。对于参与项目的每个人来说，缺乏沟通最具破坏性的时候是在最终发布到生产环境的时候。使用预测的最终用户得出的结论是，不仅预测模型的结果看起来有点不对劲，而且它从根本上就坏了。
沟通中的故障并不仅仅局限于生产层面
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。
