‘프록시’라고 하는 추가 세부정보 사용을 제안합니다. 지도’를 통해 학습을 강화하고 그에 미치는 영향도 연구합니다. 일반 실적.

 

3가지 추천 시스템

 

분할 학습22을 사용하면 어떤 이벤트도 전체 디자인을 규제하지 않도록 여러 축하 행사에서 웹 서버를 사용하여 단독 디자인을 공동으로 교육할 수 있습니다. 우리의 맥락에서 추론을 위해 중앙 당사자에 대한 추가 의존은 바람직하지 않습니다. 궁극적으로 무리 학습23은 블록체인 기술을 적용하여 집단 훈련을 위한 분산되고 보호된 네트워크를 촉진하며, 한 명의 클라이언트가 매 라운드 중앙 기관 역할을 하도록 투표합니다. Swarm 이해는 FL7의 핵심 이해 알고리즘을 변경하지 않으므로 엄격한 개인 정보 보호 절차가 사용될 때 상당히 열악한 설계 성능을 획득하고 동종 모델 스타일이 필요합니다. 실생활에서 시스템 설계자가 예상하지 못한 행동을 보이는 상황이 프록시 기반 인공 지능에 미치는 영향을 확인했습니다.

 

일부 저장 탱크에서는 제공되지 않거나 신뢰할 수 없는 많은 양의 정보가 필요합니다. 또한 과적합, 편견 또는 비현실적인 결과를 피하기 위해 저수지 시스템의 기본 물리학, 지질학 및 엔지니어링에 대한 충분한 이해가 필요합니다. 이러한 이유로 장치 학습 기술을 매우 신중하게 선택 및 적용하고 도메인 이름 전문 지식을 통해 결과를 확인하고 번역해야 합니다. 이력 일치 고품질 및 예측 불가능성 평가는 설계가 관찰된 정보와 얼마나 일치하는지 뿐만 아니라 설계 예측과 얼마나 관련이 있는지를 결정하는 저장 탱크 시뮬레이션의 두 가지 필수 요소입니다.

 

Jiang et al.과 동일한 모델을 사용합니다. [11] 실용적인 프록시와 편견이 없음에도 불구하고 일부 사용자에게 완전한 만족을 감소시키는 것을 지속적으로 제공할 수 있다는 느낌을 발견합니다. 이것은 널리 사용되는 UCB(Upper Self-confidence Bound) 공식뿐만 아니라 ‘top-ℓ’ 정책을 포함하여 Jiang 등에서와 정확히 동일한 알고리즘 설계에서 사용합니다. 우리는 시뮬레이션을 활용하여 학업 성과를 보여주고 검증하지만 기여의 핵심은 이론입니다. 학업 모델을 활용하여 지원 학습이 실패할 것으로 예상되는 사례를 발견합니다. 현실적인 가정 하에서 알 수 없는 목표나 불충분한 대상 묘사가 있는 경우 처음에는 알아내는 것이 확실히 작동을 멈출 수 있고 두 번째로는 실패를 시스템에서 감지할 수 없다는 것을 보여주는 것이 우리의 지불입니다. 사용자의 열정이나 선택이 시간에 따라 변하는 경우는 Jiang et al. [11] 여기서 단일 사용자의 행동은 피드백 루프 수학 버전을 통해 조사됩니다.

 

이 정의의 정신은 한 사람의 데이터가 데이터베이스에서 추가되거나 제거될 때 개인 시스템의 결과가 순환에서 거의 수정되지 않아야 한다는 것입니다. 이 상황에서 적은 메커니즘의 결과를 관찰하여 사람의 데이터에 대해 알아낼 수 없으므로 개인 정보가 보호됩니다. DP 장치는 구성 및 사후 처리11, 12의 강력한 개인 정보 보호로 구성된 많은 가치 있는 주거용 또는 상업용 자산을 만족합니다. 데이터 포인트 간의 상관 관계로 인해 예상보다 약합니다.

 

우리는 모든 K-12 학생이 자격이 있는 최고 수준의 강사에게 접근할 수 있도록 함으로써 모든 영역에서 더 높은 형평성을 추구하는 데 전념하고 있습니다. 미국 전역의 100개 이상의 지역에서 학문적 불평등과 싸우기 위해 교실에서 친밀 학습을 사용하고 있습니다. 10년이 넘는 시간 동안 Distance Discovering은 실제로 각 지역에서 훈련생을 자격이 있는 교육자와 더 쉽게 연결할 수 있도록 해왔습니다.

 

대리 학습

 

예를 들어, 5점 패턴으로 설정된 훈련 정보 중 다음과 같은 구조(in md)의 누출은 면적 투과성 순환(번호 2.2)에서 유인되었습니다. 롤대리 Y는 제조정과 주입정의 공간적 작용을 나타내며, 3열과 4열은 이러한 요소의 투자율 가치를 제공합니다. DML에서와 마찬가지로 배타 버전과 프록시 버전 간에 확률적 기울기 단계를 번갈아 가며 사용합니다.

 

인스턴스는 이메일 스팸 필터, 온라인 검색 엔진 및 추천 시스템으로 구성됩니다. 이러한 종류의 일부 시스템은 모든 개인에게 동일한 방식으로 반응하여 모든 상호 작용을 통해 축적된 결과를 생성하는 반면, 다른 시스템은 개인화, 즉 개인의 행동에 맞게 조정됩니다. 이진 범주 결과 f 또는 정밀도 및 거시 평균 정확도가 그림에 보고됩니다. ProxyFL 및 FML은 다른 접근법에 대한 유익한 정보를 끌어내면서 이웃 데이터에 집중할 수 있는 독점 설계 기능의 결과로 다른 접근 방식과 대조적으로 교육 전반에 걸쳐 전반적으로 더 높은 정밀도를 달성합니다. 프록시 버전을 통해 기관. 의미심장하게도 FML의 성능은 매우 일찍 정점에 도달하고 저하되기 시작하는 반면 ProxyFL은 교육 전반에 걸쳐 부분적으로 계속 향상됩니다. 우리는 전체 슬라이드 사진(WSI)의 대규모 공개 아카이브, 즉 Camelyon-17 난이도 데이터 세트46를 고려했으며, 이는 이전에47 연합 검색에 사용되었습니다.

 

그럼에도 불구하고 그들의 작업에서는 맥락이 미리 이해되어 있으므로 숨겨지거나 침묵하지 않습니다. 표현의 불완전성은 모니터링의 기본이며, 우리의 지식은 이전에는 인공 지능의 실패 원인으로 이러한 방식으로 조사된 적이 없습니다. 우리의 조사에서와 마찬가지로 추천은 더 넓은 개념의 사례 연구로 활용됩니다. Chaney et al.의 개념은 시스템의 명백한 성공은 고객이 원하는 것을 제공하는 것이 아니라 효과적으로 고객을 변화시키는 데 있을 수 있다는 것입니다. 이것은 사용자 모집단에서 편향을 발전시키는 것으로 간주될 수 있지만, 우리 작업과 유사성이 있지만 이 결과는 표현의 불완전성과 관련이 없습니다.

 

어레인지 파일에서 이것이 애플리케이션의 디버그 빌드에만 적용되도록 추가로 정의할 수 있으므로 프로덕션 구성이 계정의 기본 카운트를 사용합니다. OpenReview는 Code for Scientific Research & 사회. 사용자 친화적인 결과 해석을 제공하기 전에 다음 결과(Vázquez-Abad의 정리 6.1과 위의 대상 추적 절차에 대한 Practical Central Limitation Thesis를 제공하는 Heidergott [15]에서 따름)를 증거 없이 명시합니다. .