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机器学习Machine Learning也非常复杂。从数千种算法、数百种开放源码包，以及需要具备从数据工程(DE)到高级统计分析和可视化等各种技能的专业实践者，ML专业实践者所需的工作确实令人生畏。增加这种复杂性的是，需要能够与广泛的专家、主题专家(sme)和业务单元组进行跨功能工作——就正在解决的问题的性质和ml支持的解决方案的输出进行沟通和协作。
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Dogfooding
A far more thorough approach than Ben and Julie’s first attempt would have been to canvass people at the company. Instead of keeping the evaluation internal to the team, where a limited exposure to genres hampers their ability to qualitatively measure the effectiveness of the project, they could ask for help. They could ask around and see if people at the company might be interested in taking a look at how their own accounts and usage would be impacted by the changes the DS team is introducing. Figure 15.11 illustrates how this could work for this scenario.
Dogfooding, in the broadest sense, is consuming the results of your own product. The term refers to opening up functionality that is being developed so that everyone at a company can use it, find out how to break it, provide feedback on how it’s broken, and collectively work toward building a better product. All of this happens across a broad range of perspectives, drawing on the experience and knowledge of many employees from all departments.
However, as you can see in figure 15.11, the evaluation still contains bias. An internal user who uses the company’s product is likely not a typical user. Depending on their job function, they may be using their account to validate functionality in the product, use it for demonstrations, or simply interact with the product more because of an employee benefit associated with it.
In addition to the potentially spurious information contained within the listen history of employees, the other form of bias is that people like what they like. They also don’t like what they don’t like. Subjective responses to something as emotionally charged as music preferences add an incredible amount of bias due to the nature of being a member of the human race. Knowing that these predictions are based on their listening history and that it is their own company’s product, internal users evaluating their own profiles will generally be more critical than a typical user if they find something that they don’t like (which is a stark contrast to the builder bias that the DS team would experience).
While dogfooding is certainly preferable to evaluating a solution’s quality within the confines of the DS team, it’s still not ideal, mostly because of these inherent biases that exist.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|SME evaluation
The most thorough QA testing you can conduct while still staying within the confines of your own company leverages SMEs in the business. This is one of the most important reasons to keep SMEs within the business engaged in a project. They will not only know who in the company has the deepest knowledge and experience with facets of the project (in this case, genres of music), but they can help muster those resources to assist.
For the SME evaluation, we can stage this phase of QA beforehand, requesting resources who are experts in each of the music genres for which we need an unbiased opinion regarding the quality of generated song lists. By having experts designated, we can feed them not only their own recommendations, but also those of randomly sampled users. With their deep knowledge of the nuances of each genre, they can evaluate the recommendations of others to determine if the playlists that are being generated make tonal and thematic sense. Figure 15.12 illustrates this process.
With the far more thorough adjudication in place, the usefulness of the feedback is significantly higher than any other methodology We can minimize bias while also incorporating the deep knowledge of experts into actionable changes that can be iterated over.
While this scenario focuses on music recommendations, it can apply to nearly any ML project. It’s best to keep in mind that before you start to tackle whichever project you’re working on, some human (or many humans) had been solving that problem in some way before you were called in to work on it. They’re going to understand the details of the subject in far more depth than anyone on the DS team will. You may as well try to make the best solution that you can by leveraging their knowledge and wisdom.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Dogfooding
比本和朱莉的第一次尝试更彻底的方法是在公司里游说。与其在团队内部进行评估(游戏邦注:因为对游戏类型的接触有限而阻碍了他们定性地衡量项目的有效性)，他们不如寻求帮助。他们可以四处询问，看看公司里的人是否有兴趣看看他们自己的账户和使用情况会受到DS团队引入的变化的影响。图15.11说明了如何在这个场景中工作。
从最广泛的意义上讲，狗食就是食用自己产品的结果。这个术语指的是开放正在开发的功能，以便公司的每个人都可以使用它，找出如何破坏它，提供关于它如何被破坏的反馈，并共同努力构建更好的产品。所有这些都是在广泛的视角下进行的，利用了各个部门许多员工的经验和知识。
然而，如图15.11所示，评估仍然包含偏差。使用公司产品的内部用户可能不是典型的用户。根据他们的工作职能，他们可能会使用他们的帐户来验证产品中的功能，将其用于演示，或者仅仅是因为与产品相关的员工福利而更多地与产品交互。
除了员工的倾听历史中包含的潜在虚假信息外，另一种形式的偏见是人们喜欢他们喜欢的东西。他们也不喜欢他们不喜欢的东西。对于像音乐偏好这样充满情感的事物的主观反应，由于作为人类一员的本质，增加了难以置信的偏见。知道这些预测是基于他们的收听历史，并且这是他们自己公司的产品，如果内部用户发现他们不喜欢的东西，他们评估自己的资料通常会比普通用户更重要(这与DS团队所经历的构建者偏见形成鲜明对比)。
虽然在DS团队的范围内，狗食肯定比评估解决方案的质量更可取，但它仍然不是理想的，主要是因为存在这些固有的偏见。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|SME evaluation
您可以在自己公司的范围内进行最彻底的QA测试，同时利用业务中的中小企业。这是让企业内的中小企业参与项目的最重要的原因之一。他们不仅知道公司中谁对项目的各个方面(在这个例子中是音乐类型)有最深的了解和经验，而且他们可以帮助收集这些资源来提供帮助。
对于SME评估，我们可以提前进行这一阶段的QA，请求精通每种音乐类型的资源，我们需要对生成的歌曲列表的质量给出公正的意见。通过指定专家，我们不仅可以提供他们自己的建议，还可以提供随机抽样用户的建议。由于他们对每种音乐类型的细微差别有深入的了解，他们可以评估其他人的建议，以确定正在生成的播放列表是否具有音调和主题意义。图15.12说明了这个过程。
有了更彻底的裁决，反馈的有用性比任何其他方法都要高得多。我们可以最大限度地减少偏见，同时还可以将专家的深入知识融入到可以迭代的可操作更改中。
虽然这个场景侧重于音乐推荐，但它几乎可以应用于任何ML项目。最好记住，在你开始处理你正在处理的任何项目之前，一些人(或许多人)已经以某种方式解决了这个问题。他们将比DS团队中的任何人更深入地了解主题的细节。你也可以试着利用他们的知识和智慧，做出最好的解决方案。
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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。
