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
Covariance-based data processing is widespread across signal processing and machine learning applications due to its ability to model data interconnectivities and dependencies. However, harmful biases in the data may become encoded in the sample covariance matrix and cause data-driven methods to treat different subpopulations unfairly. Existing works such as fair principal component analysis (PCA) mitigate these effects, but remain unstable in low sample regimes, which in turn may jeopardize the fairness goal. To address both biases and instability, we propose Fair coVariance Neural Networks (FVNNs), which perform graph convolutions on the covariance matrix for both fair and accurate predictions. Our FVNNs provide a flexible model compatible with several existing bias mitigation techniques. In particular, FVNNs allow for mitigating the bias in two ways: first, they operate on fair covariance estimates that remove biases from their principal components; second, they are trained in an end-to-end fashion via a fairness regularizer in the loss function so that the model parameters are tailored to solve the task directly in a fair manner. We prove that FVNNs are intrinsically fairer than analogous PCA approaches thanks to their stability in low sample regimes. We validate the robustness and fairness of our model on synthetic and real-world data, showcasing the flexibility of FVNNs along with the tradeoff between fair and accurate performance.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پردازش داده های مبتنی بر کواریانس به دلیل توانایی آن در مدل سازی ارتباطات و وابستگی ها ، در سراسر پردازش سیگنال و برنامه های یادگیری ماشین گسترده است.با این حال ، سوگیری های مضر در داده ها ممکن است در ماتریس کواریانس نمونه رمزگذاری شده و باعث ایجاد روش های داده محور برای درمان زیر گروه های مختلف ناعادلانه شود.آثار موجود مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی منصفانه (PCA) این اثرات را کاهش می دهد ، اما در رژیم های نمونه کم ناپایدار هستند ، که به نوبه خود ممکن است هدف انصاف را به خطر اندازد.برای پرداختن به تعصب و بی ثباتی ، ما شبکه های عصبی متناسب با کواریانس (FVNN) را پیشنهاد می کنیم ، که برای پیش بینی های منصفانه و دقیق ، پیچیدگی های نمودار را روی ماتریس کواریانس انجام می دهند.FVNN های ما یک مدل انعطاف پذیر سازگار با چندین روش کاهش تعصب موجود ارائه می دهند.به طور خاص ، FVNN ها اجازه می دهند تا تعصب را از دو طریق کاهش دهند: اول ، آنها بر اساس تخمین های کواریانس عادلانه عمل می کنند که تعصبات را از مؤلفه های اصلی خود حذف می کند.دوم ، آنها از طریق یک انصاف انصاف در عملکرد از دست دادن به روشی پایان به پایان آموزش داده می شوند به طوری که پارامترهای مدل برای حل مستقیم کار به صورت عادلانه متناسب هستند.ما ثابت می کنیم که FVNN ها به لطف ثبات آنها در رژیم های نمونه کم ، ذاتاً منصفانه تر از رویکردهای PCA مشابه هستند.ما استحکام و انصاف مدل خود را در مورد داده های مصنوعی و در دنیای واقعی تأیید می کنیم و انعطاف پذیری FVNN ها را به همراه تجارت بین عملکرد منصفانه و دقیق 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.
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
