I know Fast Offer from a classmate in the same laboratory. Although her Japanese is not very good, she successfully got the offer through Fast Offer. Later, many friends learned about Fast Offer and successfully obtained the opportunity to work in Japan through this platform, which inspired me to look for a job through Fast Offer.
Process:
In June this year, after seeing that the June recruitment information published on the WeChat official account of Fast Offer included the company I wanted to go to, I signed up on the deadline, received a reply quickly, and set the time for the first interview. The first interview with Fast Offer was quite casual, just a simple understanding of your education and expectations of the company. After that, Fast Offer will send an email asking you to upload some introduction about the research content and a video containing a self-introduction and expertise for one minute. Because the registration time was too late at that time, I only received the notice 3 days before the interview. I had to give up the opportunity of this interview because I was not confident in my Japanese and had to prepare in a hurry. In September, I was lucky to receive an interview notice from another famous company. In order to improve the success rate of the interview, Fast Offer also arranged for me the interview guidance of a mentor, which benefited me a lot. Because the second round of interviews required a presentation, Fast Offer also added a mentor on purpose. The mentor spent nearly 2 hours helping me modify the PPT and conduct a mock interview so that I successfully got the offer.
Summary:
Thanks very much for getting the offer with the help of Fast Offer. The staff of Fast Offer is very friendly. If you have any questions, you can discuss with them. Finally, I wish all students who want to work in Japan can get their dream offers!
回帰分析は回帰予測の一種であり、環境予測、製品品質予測など日常生活に広く応用されている。さらに、通常、機械的および人間的要因によって引き起こされる欠落しているデータ問題は、予測解析における一種の問題である。行方不明の情報の不適切な処理は、直接予測の精度に影響する。このように、欠落したデータシナリオのもとでの非線形回帰分析は、研究分野において重要な問題となっている。しかし、多くの実際のアプリケーションでは、欠落値の推定は、特定の理由のために完璧な100 %を達成することはできないが、不足しているデータの不完全な推定結果はノイズの多いデータとして提供することができる。いくつかの古典解は、サンプル間の複素非線形関係をモデル化することは困難である。したがって、より強い値を持つ非線形回帰問題を解くための、よりロバストで強力な回帰モデルを開発することは非常に野心的である。したがって、より強い値を持つ非線形回帰問題を解くための、よりロバストで強力な回帰モデルを開発することが動機である。
そこで私の研究では、ノイズデータにロバスト性があるため、機械学習を利用して多局所線形モデルとセグメント線形モデルを構築した。準線形支持ベクトル回帰は分割統治戦略に基づく非線形モデリング方法である。標準カーネル関数とは異なり、非線形モデリングにおけるデータ構造の情報を利用することができる。そこで、欠損値を持つ非線形回帰を解くことができる一連の二段階混合モデルを提案した。第1ステップでは、自動エンコーダを使用してデータ情報をモデリングし、ゲートメカニズムを生成して、行方不明値を充填する。第2ステップでは、準線形カーネルを有するサポートベクトル回帰を用いてパラメータを解くことと組み合わせることにより、ゲート線形ネットワークを構築して多局所線形モデルまたはセグメント線形モデルを実現する。数値実験結果は提案したハイブリッドモデルの有効性とロバスト性を示した。
