اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله ارزیابی استحکام مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اختلالات متغیر کمکی

ترجمه فارسی مقاله ارزیابی استحکام مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اختلالات متغیر کمکی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Assessing Robustness of Machine Learning Models using Covariate Perturbations
عنوان مقاله به فارسی ارزیابی استحکام مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از اختلالات متغیر کمکی
نویسندگان Arun Prakash R, Anwesha Bhattacharyya, Joel Vaughan, Vijayan N. Nair
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 31
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Machine Learning,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 2 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 31 pages, 11 figures, 14 tables
توضیحات به فارسی ارسال شده در 2 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 31 صفحه ، 11 شکل ، 14 جدول

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 1,240,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 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.

🎯 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

As machine learning models become increasingly prevalent in critical decision-making models and systems in fields like finance, healthcare, etc., ensuring their robustness against adversarial attacks and changes in the input data is paramount, especially in cases where models potentially overfit. This paper proposes a comprehensive framework for assessing the robustness of machine learning models through covariate perturbation techniques. We explore various perturbation strategies to assess robustness and examine their impact on model predictions, including separate strategies for numeric and non-numeric variables, summaries of perturbations to assess and compare model robustness across different scenarios, and local robustness diagnosis to identify any regions in the data where a model is particularly unstable. Through empirical studies on real world dataset, we demonstrate the effectiveness of our approach in comparing robustness across models, identifying the instabilities in the model, and enhancing model robustness.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

از آنجا که مدل های یادگیری ماشین به طور فزاینده ای در مدل ها و سیستم های تصمیم گیری مهم در زمینه هایی مانند مالی ، مراقبت های بهداشتی و غیره شیوع می یابد ، اطمینان از استحکام آنها در برابر حملات مخالف و تغییر در داده های ورودی مهم است ، به ویژه در مواردی که مدل ها به طور بالقوه بیش از حد هستند.در این مقاله یک چارچوب جامع برای ارزیابی استحکام مدل های یادگیری ماشین از طریق تکنیک های آشفتگی متغیر ارائه شده است.ما استراتژی های مختلف آشفتگی را برای ارزیابی استحکام و بررسی تأثیر آنها بر پیش بینی های مدل ، از جمله استراتژی های جداگانه برای متغیرهای عددی و غیر عددی ، خلاصه ای از آشفتگی ها برای ارزیابی و مقایسه استحکام مدل در سناریوهای مختلف و تشخیص استحکام محلی بررسی می کنیم تا هر منطقه در مناطق مختلف در مناطق مختلف را تشخیص دهد.داده هایی که یک مدل به ویژه ناپایدار است.از طریق مطالعات تجربی در مجموعه داده های دنیای واقعی ، ما اثربخشی رویکرد خود را در مقایسه استحکام در مدلها ، شناسایی بی ثباتی ها در مدل و تقویت استحکام مدل نشان می دهیم.

📚 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.

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.