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
In this work, we present a novel framework for Best Arm Identification (BAI) under fairness constraints, a setting that we refer to as \textit{F-BAI} (fair BAI). Unlike traditional BAI, which solely focuses on identifying the optimal arm with minimal sample complexity, F-BAI also includes a set of fairness constraints. These constraints impose a lower limit on the selection rate of each arm and can be either model-agnostic or model-dependent. For this setting, we establish an instance-specific sample complexity lower bound and analyze the \textit{price of fairness}, quantifying how fairness impacts sample complexity. Based on the sample complexity lower bound, we propose F-TaS, an algorithm provably matching the sample complexity lower bound, while ensuring that the fairness constraints are satisfied. Numerical results, conducted using both a synthetic model and a practical wireless scheduling application, show the efficiency of F-TaS in minimizing the sample complexity while achieving low fairness violations.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این کار ، ما یک چارچوب جدید برای شناسایی بهترین بازو (BAI) تحت محدودیت های انصاف ارائه می دهیم ، مکانی که ما از آن به عنوان \ textit {f-bai} (Fair Bai) یاد می کنیم.بر خلاف BAI سنتی ، که فقط بر شناسایی بازوی بهینه با حداقل پیچیدگی نمونه متمرکز است ، F-BAI همچنین مجموعه ای از محدودیت های انصاف را شامل می شود.این محدودیت ها حد کمتری را برای انتخاب هر بازو تحمیل می کند و می تواند مدل-آگنوستیک یا وابسته به مدل باشد.برای این تنظیم ، ما یک پیچیدگی نمونه خاص نمونه را پایین می آوریم و قیمت انصاف \ textit {را تجزیه و تحلیل می کنیم و تعیین می کنیم که چگونه انصاف بر پیچیدگی نمونه تأثیر می گذارد.بر اساس پیچیدگی نمونه ، ما F-TAS را پیشنهاد می کنیم ، یک الگوریتم به طور واقعی با پیچیدگی نمونه محدود ، ضمن اطمینان از رضایت از محدودیت های انصاف.نتایج عددی ، با استفاده از یک مدل مصنوعی و یک برنامه برنامه ریزی بی سیم عملی انجام می شود ، کارآیی F-TA را در به حداقل رساندن پیچیدگی نمونه ضمن دستیابی به نقض انصاف کم نشان می دهد.
📚 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
