Submitted 6 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 29 pages, 4 figures, 1 table. To appear in the proceedings of the conference on Foundations and Advances of Machine Learning in Official Statistics, which was held in Wiesbaden, from 3rd to 5th April, 2024 , MSC Class: 62D05; 68T05 ACM Class: I.2.6; G.3
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 6 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 29 صفحه ، 4 شکل ، 1 جدول.حضور در مجموعه مقالات کنفرانس بنیادها و پیشرفتهای یادگیری ماشین در آمار رسمی ، که در ویسبادن برگزار شد ، از 3 تا 5 آوریل 2024 ، کلاس MSC: 62D05 ؛کلاس 68T05 ACM: I.2.6 ؛G.3
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
It is important for official statistics production to apply ML with statistical rigor, as it presents both opportunities and challenges. Although machine learning has enjoyed rapid technological advances in recent years, its application does not possess the methodological robustness necessary to produce high quality statistical results. In order to account for all sources of error in machine learning models, the Total Machine Learning Error (TMLE) is presented as a framework analogous to the Total Survey Error Model used in survey methodology. As a means of ensuring that ML models are both internally valid as well as externally valid, the TMLE model addresses issues such as representativeness and measurement errors. There are several case studies presented, illustrating the importance of applying more rigor to the application of machine learning in official statistics.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
برای تولید آمار رسمی مهم است که ML را با دقت آماری اعمال کند ، زیرا هم فرصت ها و هم چالش ها را ارائه می دهد.اگرچه یادگیری ماشین در سالهای اخیر از پیشرفت های سریع فناوری برخوردار بوده است ، اما کاربرد آن از استحکام روش شناختی لازم برای تولید نتایج آماری با کیفیت بالا برخوردار نیست.به منظور پاسخگویی به تمام منابع خطا در مدل های یادگیری ماشین ، خطای کل یادگیری ماشین (TMLE) به عنوان یک چارچوب مشابه مدل خطای بررسی کل مورد استفاده در روش بررسی ارائه شده است.به عنوان ابزاری برای اطمینان از اینکه مدل های ML هم از نظر داخلی معتبر هستند و هم از نظر خارجی معتبر هستند ، مدل TMLE به موضوعاتی مانند نمایندگی و خطاهای اندازه گیری می پردازد.چندین مطالعه موردی ارائه شده است که نشان دهنده اهمیت استفاده از سخت گیری بیشتر در استفاده از یادگیری ماشین در آمار رسمی 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
