殺人を無罪にする方法は、プロットが多すぎて、キャラクターの開発が不十分です

殺人を無罪にする方法は、いくつかの遠大なアイデア、つまり、誰でも殺人が可能であるというアイデアを踏襲します。しかし、遅れを取りやすいのは、法的手続きが人間の感情から切り離せないというショーの繰り返しの感情です。殺人を無罪にする方法法と裁判所は純粋な事実と先例によって導かれる白黒のシステムであるという考えに執拗に挑戦します。法廷は人間で満たされ、人間は荷物、偏見、感情をもたらします。「It'sForThe Greater Good」では、アナリースはボニーが感情を事件から切り離すことができなかったと非難し、ボニーはそれをアナリースの顔に投げ返します。実のところ、彼らの誰も彼らの感情を彼らの法的な仕事から切り離すことはできません。しかし、「It's For The Greater Good」は、感情的に遠いエピソードになってしまいます。すべての陰謀であり、実際に明白な賭けをするのに十分な人間性ではありません。

ミカエラは、ウェスの死への父親の関与についてのローレルの情報によって自然に投げ出されました。ローレルを助けることをためらっています。なぜなら、それは彼らを両方とも殺害する可能性があるからです。Caplan&Goldでの彼女の新しいインターンシップは、会社に関する複数ラウンドの雑学クイズでインターンが互いに競い合うときに、リアリティコンペティションショーの順番になります。それはハイステークスのように見えることを意図していますが、それほどエキサイティングではありません。少なくともアミラ・ヴァンは、ミカエラの新しいボスの1人であるティーガンとして魅力的で堂々としています。うまくいけば、ローレルの父親の解任におけるミカエラとローレルのコラボレーションが勢いを増します。ローレルが彼女の最後のエピソードを語った激しい瞬間の後、ストーリーラインはここで停滞したままだからです。

停滞していると言えば、コナーは法科大学院を辞めることで実存的危機に陥ります。これにより、彼は飲み物やゴーゴーダンサーに自由に使えるという巨額の払い戻しチェックを受けます。キーティングフォーの残りの部分とフランクは、彼が愚かであることを彼に伝えるために介入を行います。それから彼のお父さんは彼に講義するために最後に現れますか?コナーの法科大学院への関心の欠如は、正確にはどこからともなく出てきているわけではありませんが、今シーズンの他の多くのストーリーのように、それはまったく歯がありません。殺人を無罪にする方法は、しばしばプロットスピニングモードに陥り、あまりにもメカニックになります。それはまさに「It'sForThe Greater Good」のようなものです。いくつかの強力なシーンとテーマ別の結びつきがある退屈なテーブルセッティングですが、すべてを実際にまとめるには十分な感情的一貫性がありません。

Annaliseは、少なくとも、司法制度全体に対する彼女の訴訟を継続し、公選弁護人に対して積み重なった障害に焦点を合わせて、適切に職務を遂行します。一時的な事件は、時間と資源の不足のために公選弁護人によってなされた不注意な誤りにかかっています。殺人を無罪にする方法が法廷手続きと法制度の実際の仕組みの描写にあるのと同じくらい非現実的ですが、刑事司法制度の全体像の批評では鋭くて心に訴えます。刑事司法制度は貧しい人々や人々に対してしばしば働きます。それらのための代わりに色の。殺人を無罪にする方法は、権力、体系的な不平等、および(不)正義を精査するこれらの瞬間に輝いています。

殺人を無罪にする方法は、混乱した関係のダイナミクスに不思議ではありませんが、アナリースと彼女のセラピストとの関係がどうあるべきかを正確に把握することはできません。先週のポイントを繰り返しますが、彼は非常に悪いセラピストです!ここで、彼は、州に対して集団訴訟を提起するという彼女の決意は、彼女の中毒と同等の執着であり、それは実際には追跡されていないことを示唆しています。彼女は、サムについて彼に話したことに応えて、彼女に対する彼の力を強化しようとしたとして彼を非難しました、そしてそれは確かに事実であるようです。しかし、治療シーンから収集することになっているものを正確に解析することは依然として困難です。それらは、過去のAnnalise / WesおよびAnnalise / Samシーンと同じ奇妙さを体現しています。どちらの場合も、キャラクターの発達はいたるところにあったため、関係は複雑ではなく、一貫性がなく、混乱を招きました。

「It'sForThe Greater Good」は、オリバーの新しいIT企業、コナーの幻滅した法科大学院の見方、ミカエラの斬新なインターンシップなど、今シーズンの最も興味深いストーリーラインのいくつかを倍増しますが、スリルの可能性が最も高いストーリーラインはローレルの復讐の探求やアナリスの償還への道のように、スポットライトで十分な時間が得られません。そして、最後のフラッシュフォワードで毎週からかわれるミッドシーズンの謎は勢いに欠けます。特に、現在のローレルはかなり単調で退屈であるのに対し、それらは巨大なローレルの瞬間に依存しているためです。「It'sForThe Greater Good」は陰謀が密集していますが、実際には何も起こりません。殺人を無罪にする方法は、あまりにも頻繁に独自のウェブで立ち往生しています。

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NocNocのユニバースデータ製品

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データ製品は何をしますか?AI /機械学習は何をしますか?データ関連のタスク、これは大きな頭痛の種ですか?多くの人が疑問に思うかもしれません。私たちはデータプロダクトマネージャーの仕事に飛びついた人でもあります。元々はデータという言葉を聞いたばかりですが、私はとても怖いです。グースバンプがありますこの記事では、このイベントがやりがいのあるものであることを共有したいと思います(しかし楽しいです!)とにかく、私たちの使命は何ですか?そしてフィニッシュラインに到達する前に データプロダクトマネージャーになる前は、セラー向けのプラットフォームであるスクエアセラーセンターのNocNocでアソシエイトプロダクトマネージャーとしてこの分野での最初の仕事を始めました。これは、製品の小さな機能の処理から始まります プロモーションの作成 注文管理 仕事の範囲が継続的に拡大し始めるまで (すぐに)私がほぼ全域の所有者であることに再び気付くまで、売り手側で製品を製造してから1年後、NocNocは大規模なチーム変革の時代に入り、新しいチーム、つまりデータチームが成長しました。クロスファンクショナルチームで4つのポジションが連携します。これは、私たちが受け取ったデータ製品チームの最初のミッションです。問題が発生したとき、それは非常に残酷だと感じました。NocNocには数十万のSKUがありますが、各顧客が気に入った製品を見つけるにはどうすればよいでしょうか。一人一人が違う心を持っているので そして、顧客の数と増え続ける製品の数とともに 徐々に 製品を1つずつ選択して各ユーザーに提示することはできません。したがって、製品の推奨とパーソナライズを行うために機械学習を使用する必要があります。しかし、私たちは製品であるため、これまで機械学習の知識がありませんでした。そのため、どの機械学習を使用するかについて、多くの質問が頭に浮かびます。それはどのように機能しますか?データ側の製品であるためには、それがどのように機能するかをどの程度理解する必要がありますか?そして、この知識を持って、チームのメンバーと話をしますか?それで、製品はうまく出ますか?データプロダクトマネージャーの役​​割の最初のステップ、新しいチームの最初のキックオフ、先輩と一緒に座り、チームのビジョン、実行するプロジェクト、作業の分割に関する情報を収集することから始めます。とにかく、最初はただ座って聞くのは難しいことではないと思いましたが、結論として、最初のセッションに入った後、耳が完全に消えました。誰もが専門用語で話し合う データエンジニアは、データインフラストラクチャの隅にある懸念事項と障害を、使用されているサービスの10の名前とともに説明します。それぞれの名前は、サービスの機能が何であるかはわかりません。データサイエンティストは、推奨モデルとは何かを説明します。に基づく。「これを行うには、次の原則を使用します。協調フィルタリングですが、それがコンテンツベースのフィルタリングである場合は…」(新しいスターに夢中になっていると想像してみてください。他の人が普通について話すこと 聞こえないのは私たち一人だけです、ハハ)。それまでの間、記事を見つけたり、ウェブサイトで読んだり、YouTubeを視聴したり、コースを追加したりしてください。少なくとも会議の時間はみんなに追いつくことができるといいのですが 最初のプロジェクト?…顧客の行動に応じて何か良いことをする 家具を探す時間 またはさまざまな製品 NocNocのウェブサイトでは、彼は常に製品を念頭に置いています。したがって、顧客が探しているものは、見た目または似ている必要があります。あなたが見ている部分で したがって、私たちのチームはその機能を考慮します そのため、この類似製品推奨モデルのロジックを再調整し、A / Bテストを実行して、古いロジックと新しいロジックを比較しようと思いました。それほど難しくはありませんが、チームが類似製品推奨の解凍を開始すると、この類似製品推奨システムの問題を理解する前に、3つの課題があり、四半期はほぼ終わりました。しかし、問題を1つずつクリアした後、いくつかのA / Bテストを実行し、A / Bテストの結果から、新しいロジックによってカートへの追加率が大幅に増加しないことが明らかになりました。(重要なことに)それに投入された労働力は返された結果と一致しなかったと結論付けました._。

短いメモを使用した製品分析2#PA&Tools

製品分析とは何ですか?製品分析とは、データ分析を適用して、ユーザー、製品の使用状況、およびビジネスに関する洞察を得て、主要な製品の意思決定を行うことです。製品分析ツール製品のデータを分析したい場合は、最初に質問に答える必要があります。データを取得するにはどうすればよいですか。幸いなことに、使いやすい追跡ツールとデータ分析ツールがたくさんあります。

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