Submitted 16 September, 2024; originally announced September 2024. , Journal ref: ICML 2024 - 41st International Conference on Machine Learning, Jul 2024, Vienna, Austria. 39 p
توضیحات به فارسی
ارائه شده 16 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، مجله Ref: ICML 2024 - 41 مین کنفرانس بین المللی یادگیری ماشین ، ژوئیه 2024 ، وین ، اتریش.39 ص
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Fueled by the ever-increasing need for statistics that guarantee the privacy of their training sets, this article studies the centrally-private estimation of Sobolev-smooth densities of probability over the hypercube in dimension d. The contributions of this article are two-fold : Firstly, it generalizes the one dimensional results of (Lalanne et al., 2023) to non-integer levels of smoothness and to a high-dimensional setting, which is important for two reasons : it is more suited for modern learning tasks, and it allows understanding the relations between privacy, dimensionality and smoothness, which is a central question with differential privacy. Secondly, this article presents a private strategy of estimation that is data-driven (usually referred to as adaptive in Statistics) in order to privately choose an estimator that achieves a good bias-variance trade-off among a finite family of private projection estimators without prior knowledge of the ground-truth smoothness $β$. This is achieved by adapting the Lepskii method for private selection, by adding a new penalization term that makes the estimation privacy-aware.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این ماده با توجه به نیاز روزافزون به آماری که حریم خصوصی مجموعه های آموزشی آنها را تضمین می کند ، به بررسی تخمین مرکز خصوصی از چگالی Sobolev-Smoot از احتمال نسبت به Hypercube در ابعاد d می پردازد.سهم این مقاله به دو برابر است: اولا ، نتایج یک بعدی (لالان و همکاران ، 2023) را به سطح صافی غیر اینتینر و یک محیط با ابعاد بالا تعمیم می دهد ، که به دو دلیل مهم است: این مهم است.برای کارهای یادگیری مدرن مناسب تر است ، و امکان درک روابط بین حریم خصوصی ، ابعاد و صافی را فراهم می کند ، که این یک سؤال اساسی با حریم خصوصی دیفرانسیل است.ثانیا ، این مقاله یک استراتژی خصوصی از تخمین را ارائه می دهد که داده محور است (که معمولاً در آمار به عنوان تطبیقی گفته می شود) به منظور انتخاب خصوصی تخمین ساز که به یک تجارت خوب تعصب و تعصب در بین خانواده محدود برآوردگرهای طرح ریزی خصوصی دست می یابد.دانش قبلی از صافی حقیقت زمین $ β $.این امر با تطبیق روش LEPSKII برای انتخاب خصوصی ، با اضافه کردن یک اصطلاح مجازات جدید که باعث می شود تخمین حریم خصوصی باشد ، حاصل می شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
