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
The removal of carefully-selected examples from training data has recently emerged as an effective way of improving the robustness of machine learning models. However, the best way to select these examples remains an open question. In this paper, we consider the problem from the perspective of unsupervised domain adaptation (UDA). We propose AdaPrune, a method for UDA whereby training examples are removed to attempt to align the training distribution to that of the target data. By adopting the maximum mean discrepancy (MMD) as the criterion for alignment, the problem can be neatly formulated and solved as an integer quadratic program. We evaluate our approach on a real-world domain shift task of bioacoustic event detection. As a method for UDA, we show that AdaPrune outperforms related techniques, and is complementary to other UDA algorithms such as CORAL. Our analysis of the relationship between the MMD and model accuracy, along with t-SNE plots, validate the proposed method as a principled and well-founded way of performing data pruning.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
حذف نمونه های با دقت انتخاب شده از داده های آموزش اخیراً به عنوان یک روش مؤثر برای بهبود استحکام مدل های یادگیری ماشین ظاهر شده است.با این حال ، بهترین راه برای انتخاب این مثالها یک سوال باز است.در این مقاله ، ما مشکل را از منظر سازگاری دامنه بدون نظارت (UDA) در نظر می گیریم.ما Adaprune را پیشنهاد می کنیم ، روشی برای UDA که به موجب آن نمونه های آموزش برای تلاش برای تراز کردن توزیع آموزش به داده های هدف حذف می شوند.با اتخاذ حداکثر میانگین اختلاف (MMD) به عنوان معیار تراز ، مشکل می تواند به طور مرتب تدوین و به عنوان یک برنامه درجه دوم عدد صحیح حل شود.ما رویکرد خود را در مورد یک کار تغییر دامنه در دنیای واقعی تشخیص رویداد بیولوژیکی ارزیابی می کنیم.به عنوان روشی برای UDA ، ما نشان می دهیم که Adaprune از تکنیک های مرتبط با آن بهتر است و مکمل سایر الگوریتم های UDA مانند مرجان است.تجزیه و تحلیل ما از رابطه بین MMD و دقت مدل ، همراه با توطئه های T-SNE ، روش پیشنهادی را به عنوان روشی اصولی و بنیادی برای انجام هرس داده ها تأیید می کند.
📚 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
