우리는 Jiang et al.과 매우 동일한 버전을 사용합니다. [11] 합리적인 프록시가 있고 성향이 없음에도 불구하고 일부 개인은 지속적으로 만족도를 낮추는 서비스를 받을 수 있는 현상을 탐구합니다. 이것은 일반적으로 사용되는 UCB(Upper Confidence Bound) 알고리즘뿐만 아니라 ‘top-ℓ’ 정책을 포함하여 Jiang et al.에서와 동일한 설계의 공식에 적용됩니다. 시뮬레이션을 활용하여 이론적 결과를 강조하고 검증하기도 하지만 기여의 핵심은 이론입니다. 우리는 학문적 버전을 사용하여 지원 지식이 부족할 것으로 예상되는 사례를 발견합니다. 우리의 기여는 현실적인 가정 하에서 알 수 없는 목적이나 불완전한 사물 표현의 가시성에서 첫째, 발견이 작동을 멈출 수 있다는 것이 불가피할 수 있고, 둘째, 시스템에서 실패를 감지할 수 없다는 것을 보여주는 것입니다. Jiang et al. [11], 피드백 루프 수학 버전으로 고독한 고객의 행동을 조사합니다.

 

프록시 디자인

 

이 정의의 정신은 한 개인의 정보가 데이터베이스에 포함되거나 제거될 때 개인 시스템의 최종 결과가 배포 시 크게 수정되지 않아야 한다는 것입니다. 이 경우 상대방은 장치의 결과를 관찰하여 개인의 데이터를 발견할 수 없으므로 개인 정보가 보호됩니다. DP 시스템은 구조 및 사후 처리11, 12의 강력한 개인 정보 보호로 구성된 많은 가치 있는 건물을 만족시킵니다. 그럼에도 불구하고 개인이 데이터 세트에 수많은 데이터 포인트를 추가하면 개인 정보 보호 보증이 예상보다 약해질 수 있습니다. 데이터 포인트 간의 관계.

 

구성 문서에서 이것이 애플리케이션의 디버그 빌드에만 적용되도록 선택적으로 정의하여 제조 구조가 기본 신탁 기금 프로필을 사용하도록 할 수 있습니다. OpenReview는 Code for Scientific Research & 문화. 결과에 대한 본능적인 분석을 하기 전에, 우리는 증거 없이 결과(Vázquez-Abad의 Thesis 6.1 및 Heidergott [15]에 따름)를 준수한다는 것을 언급합니다. .

 

‘프록시’라고 하는 추가 세부 정보를 활용하는 것이 좋습니다. 감독’을 통해 학습을 촉진하고 그에 미치는 영향을 연구합니다. 전반적인 실적.

 

논문 통계

 

비슷한 맥락에서 Wang et al. [7] 불평등으로 인해 실패가 발생할 수 있다는 관찰에서 출발하여 실패를 성공적으로 바로잡을 수 있도록 사용자와의 소통을 발전시킬 수 있는 방법에 대해 생각합니다. 실패를 발견할 수 있는지 여부에 대한 근본적인 장애물은 조사되지 않습니다. 디지털 절차에서 이름 수정 요청은 의심 없이 수락될 것입니다. 저자는 전자 프로세스에서 이름 조정을 요청하기 전에 이를 충분히 고려하고 공동 저자와 논의해야 합니다. Bayes 착오 가격에 대한 상대적 초과에 대한 이론적 표현이 제공됩니다.

 

대리 기반 학습이 임의보다 나을 것이 없을 때: 표현 불완전성의 결과

 

많은 양의 데이터가 필요하며 일부 저장 탱크에서는 쉽게 사용할 수 없거나 신뢰할 수 없습니다. 마찬가지로 과적합, 편향 또는 비현실적인 결과를 피하기 위해 저수조 시스템의 설계뿐만 아니라 기본 물리학, 지질학에 대한 충분한 이해가 필요합니다. 따라서 제작자 학습 기술을 철저히 선택하고 사용해야 하며 도메인 이름 전문 지식으로 결과를 검증하고 해석해야 합니다. 배경 슈트 품질과 예측 불가능성 분석은 버전이 관찰된 정보와 얼마나 일치하는지와 모델 예측에 대해 얼마나 긍정적인지를 측정하는 탱크 시뮬레이션의 두 가지 중요한 요소입니다.

 

인스턴스는 이메일 스팸 필터, 검색 엔진 및 추천 시스템으로 구성됩니다. 이러한 종류의 일부 시스템은 모든 개인에게 유사하게 반응하여 모든 상호 작용을 통해 집계된 결과를 생성하는 반면, 다른 시스템은 사용자 정의됩니다. 즉, 개인의 행동에 맞게 조정됩니다. 정확도 및 거시 평균 정밀도에 대한 이진 분류 결과가 그림에 보고되어 있습니다. ProxyFL 및 FML은 다른 방법에 비해 교육 전반에 걸쳐 전반적으로 더 높은 정밀도를 달성합니다. 프록시 모델을 통한 다양한 기타 기관. 특히 FML의 효율성은 매우 일찍 정점에 도달하고 악화되기 시작하는 반면 ProxyFL은 m을 계속 개선합니다. 거의 훈련 내내. 우리는 전체 슬라이드 사진(WSI)의 대규모 공개 아카이브, 특히 이전에47 연합 이해에 사용된 Camelyon-17 장애물 데이터 세트46를 고려했습니다.

 

그림 3b는 이 버전에 대해 UCB 공식을 사용할 때 해당하는 이야기를 보여줍니다. 시뮬레이션에서 고객은 원하는 그룹을 찾을 때까지 계속 클릭합니다. 유일한 차이점은 top-ℓ 추정 θ 값과 임의 탐색을 사용하는 대신 웹 서버가 top-ℓ 추정 상한값에 따라 목록을 제시한다는 것입니다. 그림에서 알 수 있듯이 점근적 동작은 ϵn-greedy 정책과 일치합니다. 롤대리 t에서 가능성 pt와 함께 전략 목록은 (탐험)에서 ℓ의 다른 측면을 임의로 선택하거나 그렇지 않으면 θt의 선행 ℓ 요소가 제공됩니다. 우리는 오늘날 체크리스트에서 범주 a ∈의 모든 측면에 대해 클릭 값이 사양 μ(a)를 갖는 베르누이 임의 변수임을 확인하기 위해 개별 추정 식 (3)의 동작을 복제합니다. 공식은 Eq (1)에 정의된 진실 집단 보상 RT의 가격 견적(Eq(6) 참조) 계산을 포함합니다. 3.3절에서 기본적인 방식으로 묘사가 불충분한 사례를 발견한다. 특히, 우리는 고객이 속하지 않는 범주를 찾고 있을 수 있다고 가정합니다. 우리는 시스템 출력의 최고 품질에 대한 작업이 되도록 의도된 만족을 나타내는 프록시에 대한 요구를 검토했습니다. 그것은 당연히 불완전할 뿐만 아니라 일부 인간적인 관점은 확실히 생략될 것입니다. 재현적 불완전성의 예는 은폐되거나 부재하는 그룹입니다. 우리는 숨겨진 분류가 발견할 수 없으며 자의적인 것보다 나을 것이 없는 행동을 유발한다는 것을 보여줍니다.

 

분할 학습22을 사용하면 축하가 전체 버전을 관리하지 않도록 여러 축하가 웹 서버를 사용하여 단일 버전을 집합적으로 교육할 수 있습니다. 우리의 맥락에서 추론을 위해 중앙 당사자에 대한 추가 의존은 바람직하지 않습니다. 마지막으로, swarm learning23은 블록체인 현대 기술을 사용하여 집단 훈련을 위한 분산되고 안전한 네트워크를 촉진하며, 매 라운드마다 중앙 기관 역할을 하도록 한 명의 클라이언트가 투표합니다. 무리 발견은 FL7의 핵심 발견 공식을 변경하지 않으므로 엄격한 개인 정보 보호 단계가 사용될 때 상당히 낮은 버전 성능을 얻을 뿐만 아니라 균일한 모델 디자인이 필요합니다. 우리는 실제 세계가 시스템 설계자가 예상하지 못한 동작을 나타내는 시나리오의 프록시 기반 기계 학습에 대한 의미를 발견했습니다.

 

우리는 모든 K-12 교육생이 가치 있는 우수한 강사를 이용할 수 있도록 함으로써 변화를 가져올 뿐만 아니라 거의 모든 지역의 교육구에서 더 나은 형평성을 추구하는 데 전념하고 있습니다. 미국 전역의 100개가 넘는 지역에서 교육적 불공정에 맞서기 위해 학급에서 친밀감 알기를 사용하고 있습니다. 10년 넘게 거리 이해를 통해 학군은 학생들을 가치 있는 교사와 연결하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다.