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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|Keeping things as simple as possible
Simplicity is a unique form of elegance in ML applications. Scoffed at by many who are new to the field, because they initially believe that complex solutions are fun to build, the simplest solutions are the ones that endure. This is true for no greater reason than that they’re easier to keep running than intensely complicated ones-mostly because of cost, reliability, and ease of upgrading.
Let’s imagine that we’re relatively new to a somewhat junior team. Each team member is steeped in the latest technological advancements in the field of ML, highly capable at developing a solution using these cutting-edge tools and techniques. Let’s pretend for an instant that these coworkers of ours believe that people using “old” techniques like Bayesian approaches, linear algorithms, and heuristics in solving problems are mere Luddites who refuse to learn the technology of the future.
One of the first projects that comes along to the team is from the operations department. The senior vice president (SVP) of the retail group approaches the team in a meeting and asks for a solution that the operations department simply can’t scale very well. The SVP wants to know if the DS team can, with only images as fodder for a solution, determine whether the people in the pictures are wearing a red shirt.
The DS team immediately goes to what they’re experienced with in their toolboxes of latest and greatest solutions. Figure 14.12 illustrates the events that unfold.
What happens in this scenario? The largest issue is in the complex approach that the team members take without validating simpler approaches. They choose to focus on technology over a solution. By focusing on a highly advanced solution to the problem and not entertaining a far simpler approach (grab a swatch of pixels at one-third of the way up in the center line of each image, determine the hue and saturation of those pixels, and classify them as either red or not red), they waste months of time and likely an awful lot of money in the process of solving the problem.
This scenario plays out remarkably frequently in companies-particularly those that are nascent to ML. These companies may feel a need to go fast with their projects because the hype surrounding $\mathrm{AI}$ is of such a deafening roar of cacophony that they think their businesses will be at risk if they don’t get AI working at whatever the cost. In the end, our example team recognizes what the easiest solution could be and rapidly develops a solution that runs at massive scale with minimal cost.
The idea of pursuing simplicity exists in two main facets of ML development: defining the problem that you’re trying to solve and building the most minimally complex solution to solve the problem.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Simplicity in problem definitions
In our preceding scenario, the problem definition was clear to the business and the ML team both. “Predict red shirts for us, please” couldn’t get distilled to any more of a basic task than that. A fundamental breakdown still occurred in the discussion that was conducted, however.
The pursuit of simplicity in defining a problem centers around the elemental attributes of two important questions to be given to the internal (business unit) customer:
-What do you want a solution to do? This defines the prediction type.
-What will you do with the solution? This defines the decision aspect.
If nothing else aside from these two questions was discussed in the early-phase meetings with the business unit, the project would still be a success. Having the core need of the business problem addressed can more directly lead to project success than any other topic. The business simply wanted to identify whether employees were wearing the old company-branded red shirts in order to know to send them the new branded blue shirts. By fixating on the problem of red shirt versus blue shirt, a far simpler solution can be achieved.
Throughout the discussion that follows, we’d get the information about the nature of the photographs and their inherent homogeny. With these two fundamental aspects defined, the team can focus on a smaller list of potential approaches, simplifying the scope and work involved in order to solve the problem. Without these questions defined and answered, however, the team is left to an overly broad and creative exploration of possible solutions-which is risky.
The team members heard image classification, instantly went to CNN implementations, and for months on end locked themselves into a highly complex architecture.
Even though it eventually solved the problem fairly well, it did so in a way that would have been incredibly wasteful. (GPUs and DL models being trained on them are significantly more expensive than a pixel-hue-and-saturation bucketing algorithm that could run on a smart toaster oven.)
Keeping the problem definition for a particular prospective project to such simple terms will not only help guide initial discussions with the business unit requesting a solution, but also provide a path toward implementing the least possible complexity in whatever gets built.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Keeping things as simple as possible
简单性是ML应用程序中优雅的一种独特形式。许多刚进入这个领域的人会嘲笑他们，因为他们最初认为构建复杂的解决方案很有趣，最简单的解决方案才是持久的解决方案。之所以如此，无非是因为它们比非常复杂的系统更容易运行——主要是因为成本、可靠性和易于升级。
假设我们是一个初级团队的新手。每个团队成员都沉浸在机器学习领域的最新技术进步中，能够使用这些尖端的工具和技术开发解决方案。让我们暂时假设，我们的这些同事认为，使用贝叶斯方法、线性算法和启发式等“旧”技术来解决问题的人仅仅是拒绝学习未来技术的卢德分子。
团队的第一个项目来自运营部门。零售集团的高级副总裁(SVP)在一次会议上找到团队，要求提供一个解决方案，因为运营部门根本无法很好地扩展。高级副总裁想知道，DS团队能否仅凭图片作为解决方案的素材，确定图片中的人是否穿着红色衬衫。
DS团队立即在他们的工具箱中找到了最新最好的解决方案。图14.12展示了展开的事件。
在这种情况下会发生什么?最大的问题在于团队成员采用的复杂方法没有验证更简单的方法。他们选择关注技术而不是解决方案。由于专注于解决问题的高级解决方案，而不是采用简单得多的方法(在每个图像中线的三分之一处抓取像素样本，确定这些像素的色调和饱和度，并将其分类为红色或非红色)，他们在解决问题的过程中浪费了数月的时间和大量的金钱。
这种情况在公司中非常常见，尤其是那些刚刚开始使用ML的公司。这些公司可能觉得有必要加快他们的项目，因为围绕$\math {AI}$的炒作是如此震耳欲聋的刺耳的咆哮，以至于他们认为如果他们不不惜一切代价让AI工作，他们的业务将面临风险。最后，我们的示例团队认识到最简单的解决方案是什么，并迅速开发出以最小成本大规模运行的解决方案。
追求简单的理念存在于机器学习开发的两个主要方面:定义你想要解决的问题，以及构建最简单的解决方案来解决问题。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Simplicity in problem definitions
在我们前面的场景中，问题定义对于业务和ML团队都是清楚的。“请帮我们预测一下红衫的颜色”不能提炼成比这更基本的任务了。然而，在进行的讨论中仍然出现了根本性的问题。
在定义问题时追求简单性，主要围绕向内部(业务单位)客户提出的两个重要问题的基本属性:
-你想要一个解决方案吗?这定义了预测类型。
-你怎么解决这个问题?这定义了决策方面。
如果在与业务单位的早期会议中除了这两个问题之外没有讨论其他问题，那么项目仍然是成功的。与其他主题相比，解决业务问题的核心需求可以更直接地导致项目成功。公司只是想确定员工是否穿着旧公司品牌的红色衬衫，以便知道给他们发新的品牌蓝色衬衫。通过关注红衬衫和蓝衬衫的问题，可以实现一个简单得多的解决方案。
在接下来的讨论中，我们会得到关于照片的本质和它们固有的同质性的信息。有了这两个基本方面的定义，团队可以专注于更小的潜在方法列表，简化解决问题所涉及的范围和工作。然而，如果没有定义和回答这些问题，团队就会对可能的解决方案进行过于宽泛和创造性的探索——这是有风险的。
团队成员听到图像分类后，立即转向CNN的实现，并在几个月的时间里将自己锁定在一个高度复杂的架构中。
尽管它最终很好地解决了这个问题，但它的解决方式会造成难以置信的浪费。(在此基础上训练的gpu和深度学习模型要比在智能烤箱上运行的像素色调和饱和度存储算法贵得多。)
将特定的潜在项目的问题定义保持如此简单
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。