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
Merging datasets across institutions is a lengthy and costly procedure, especially when it involves private information. Data hosts may therefore want to prospectively gauge which datasets are most beneficial to merge with, without revealing sensitive information. For causal estimation this is particularly challenging as the value of a merge will depend not only on the reduction in epistemic uncertainty but also the improvement in overlap. To address this challenge, we introduce the first cryptographically secure information-theoretic approach for quantifying the value of a merge in the context of heterogeneous treatment effect estimation. We do this by evaluating the Expected Information Gain (EIG) and utilising multi-party computation to ensure it can be securely computed without revealing any raw data. As we demonstrate, this can be used with differential privacy (DP) to ensure privacy requirements whilst preserving more accurate computation than naive DP alone. To the best of our knowledge, this work presents the first privacy-preserving method for dataset acquisition tailored to causal estimation. We demonstrate the effectiveness and reliability of our method on a range of simulated and realistic benchmarks. The code is available anonymously.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ادغام مجموعه داده ها در بین موسسات روشی طولانی و پرهزینه است ، به ویژه هنگامی که اطلاعات خصوصی را شامل می شود.از این رو میزبان داده ها ممکن است بخواهند به صورت آینده نگر ارزیابی کنند که مجموعه داده ها بدون آشکار کردن اطلاعات حساس برای ادغام با آنها مفید هستند.برای برآورد علیت ، این امر به ویژه چالش برانگیز است زیرا ارزش ادغام نه تنها به کاهش عدم اطمینان معرفتی بستگی دارد بلکه به بهبود همپوشانی نیز بستگی دارد.برای پرداختن به این چالش ، ما اولین رویکرد بی نظمی اطلاعاتی را برای رمزنگاری ایمن برای تعیین مقدار یک ادغام در زمینه تخمین اثر ناهمگن درمان معرفی می کنیم.ما این کار را با ارزیابی افزایش اطلاعات مورد انتظار (EIG) و استفاده از محاسبات چند حزبی انجام می دهیم تا اطمینان حاصل شود که بدون آشکار کردن داده های خام می توان آن را به طور ایمن محاسبه کرد.همانطور که نشان می دهیم ، این می تواند با حریم خصوصی دیفرانسیل (DP) برای اطمینان از نیازهای حریم خصوصی در عین حفظ محاسبات دقیق تر از DP ساده لوح استفاده شود.به بهترین دانش ما ، این کار اولین روش حفظ حریم خصوصی برای دستیابی به مجموعه داده های متناسب با تخمین علیت را ارائه می دهد.ما اثربخشی و قابلیت اطمینان روش خود را در طیف وسیعی از معیارهای شبیه سازی شده و واقع گرایانه نشان می دهیم.کد به صورت ناشناس در دسترس است.
📚 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
