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|Why ML engineering?
To put it most simply, ML is hard. It’s even harder to do correctly in the sense of serving relevant predictions, at scale, with reliable frequency. With so many specialties existing in the field-such as natural language processing (NLP), forecasting, deep learning, and traditional linear and tree-based modeling-an enormous focus on active research, and so many algorithms that have been built to solve specific problems, it’s remarkably challenging to learn even slightly more than an insignificant fraction of all there is to learn about the field. Understanding the theoretical and practical aspects of applied ML is challenging and time-consuming.
However, none of that knowledge helps in building interfaces between the model solution and the outside world. Nor does it help inform development patterns that ensure maintainable and extensible solutions.
Data scientists are also expected to be familiar with additional realms of competency. From mid-level DE skills (you have to get your data for your data science from somewhere, right?), software development skills, project management skills, visualization skills, and presentation skills, the list grows ever longer, and the volumes of experience that need to be gained become rather daunting. It’s not much of a surprise, considering all of this, that “just figuring it out” in reference to all the required skills to create production-grade ML solutions is untenable.
The aim of ML engineering is not to iterate through the lists of skills just mentioned and require that a data scientist (DS) master each of them. Instead, ML engineering collects certain aspects of those skills, carefully crafted to be relevant to data scientists, all with the goal of increasing the chances of getting an ML project into production and making sure that it’s not a solution that needs constant maintenance and intervention to keep running.
ML engineers, after all, don’t need to be able to create applications and software frameworks for generic algorithmic use cases. They’re also not likely to be writing their own large-scale streaming ingestion extract, transform, and load (ETL) pipelines. They similarly don’t need to be able to create detailed and animated frontend visualizations in JavaScript.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The core tenets of ML engineering
Now that you have a general idea of what ML engineering is, we can focus in a bit on the key elements that make up those incredibly broad categories from figure 1.2. Each of these topics is the focus of entire chapter-length in-depth discussions later in this book, but for now we’re going to look at them in a holistic sense by way of potentially painfully familiar scenarios to elucidate why they’re so important.
Planning
Nothing is more demoralizing than building an ML solution that solves the wrong problem.
By far the largest cause of project failures, failing to plan out a project thoroughly, is one of the most demoralizing ways for a project to be cancelled. Imagine for a moment that you’re the first-hired DS for a company. On your first week, an executive from marketing approaches you, explaining (in their terms) a serious business issue that they are having. They need to figure out an efficient means of communicating to customers through email to let them know of upcoming sales that they might be interested in. With very little additional detail provided to you, the executive merely says, “I want to see the click and open rates go up on our emails.”
If this is the only information supplied, and repeated queries to members of the marketing team simply state the same end goal of increasing the clicking and opening rate, the number of avenues to pursue seems limitless. Left to your own devices, do you
Focus on content recommendation and craft custom emails for each user?
Provide predictions with an NLP-backed system that will craft relevant subject lines for each user?
Attempt to predict a list of products most relevant to the customer base to put on sale each day?
With so many options of varying complexity and approaches, and little guidance, creating a solution that is aligned with the expectations of the executive is highly unlikely. Instead, if a proper planning discussion delved into the correct amount of detail,avoiding the complexity of the ML side of things, the true expectation might be revealed. You’d then know that the only expectation is a prediction for when each user would most likely be open to reading email. The executive simply wants to know when someone is most likely to not be at work, commuting, or sleeping so that the company can send batches of emails throughout the day to different cohorts of customers.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Why ML engineering?
简单地说，ML很难。在提供大规模、可靠频率的相关预测的意义上，要做到正确就更难了。由于该领域存在如此多的专业，例如自然语言处理(NLP)、预测、深度学习以及传统的线性和基于树的建模，以及对活跃研究的巨大关注，以及为解决特定问题而构建的如此多的算法，因此即使只是学习该领域所有知识的一小部分，也非常具有挑战性。理解应用机器学习的理论和实践方面是具有挑战性和耗时的。然而，这些知识都不能帮助构建模型解决方案和外部世界之间的接口。它也不能帮助告知确保可维护和可扩展解决方案的开发模式。
数据科学家还需要熟悉其他领域的能力。从中级DE技能(您必须从某个地方获取数据科学所需的数据，对吧?)、软件开发技能、项目管理技能、可视化技能和表示技能，这个列表越来越长，需要获得的经验量变得相当令人生畏。考虑到所有这一切，“只是弄清楚”创建生产级ML解决方案所需的所有技能是站不住脚的，这并不奇怪。
机器学习工程的目的不是遍历刚才提到的技能列表，并要求数据科学家(DS)掌握每一项技能。相反，机器学习工程收集这些技能的某些方面，精心设计与数据科学家相关，所有这些都是为了增加机器学习项目投入生产的机会，并确保它不是一个需要不断维护和干预才能保持运行的解决方案。毕竟，机器学习工程师不需要能够为通用算法用例创建应用程序和软件框架。他们也不太可能编写自己的大规模流摄取提取、转换和加载(ETL)管道。同样，他们也不需要能够在JavaScript中创建详细和动画的前端可视化。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The core tenets of ML engineering
现在您已经大致了解了什么是ML工程，我们可以稍微关注一下构成图1.2中那些令人难以置信的广泛类别的关键元素。每一个主题都是本书后面整章深入讨论的重点，但现在我们将从整体的角度来看待它们，通过可能令人痛苦的熟悉场景来阐明它们为什么如此重要。没有什么比构建一个解决错误问题的ML解决方案更令人沮丧的了。
到目前为止，项目失败的最大原因是没有彻底规划一个项目，这是最令人沮丧的项目取消方式之一。想象一下，你是一家公司聘用的第一个DS。在你工作的第一周，一位市场部的主管找到你，(用他们的话)解释了他们正在面临的一个严重的业务问题。他们需要找到一种有效的方式，通过电子邮件与客户沟通，让他们知道他们可能感兴趣的即将到来的销售。这位高管几乎没有向你提供任何额外的细节，只是说:“我希望看到我们电子邮件的点击率和打开率上升。”
如果这是提供的唯一信息，并且对营销团队成员的反复询问只是陈述相同的最终目标，即增加点击和打开率，那么可以追求的途径似乎是无限的。留给你自己的设备，你是否专注于内容推荐和为每个用户制作自定义电子邮件?
用nlp支持的系统提供预测，为每个用户制作相关的主题行?
尝试预测每天销售的与客户群最相关的产品列表?
有这么多不同复杂性和方法的选择，以及很少的指导，创建一个与执行期望一致的解决方案是极不可能的。相反，如果适当的计划讨论深入到正确数量的细节，避免ML方面的复杂性，那么真实的期望可能会被揭示出来。这样，您就知道唯一的期望是预测每个用户最有可能打开阅读电子邮件的时间。这位高管只是想知道某人最有可能不在上班、上下班或睡觉的时间，这样公司就可以在一天中向不同的客户群体发送批量的电子邮件。
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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。
