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
Survival analysis holds a crucial role across diverse disciplines, such as economics, engineering and healthcare. It empowers researchers to analyze both time-invariant and time-varying data, encompassing phenomena like customer churn, material degradation and various medical outcomes. Given the complexity and heterogeneity of such data, recent endeavors have demonstrated successful integration of deep learning methodologies to address limitations in conventional statistical approaches. However, current methods typically involve cluttered probability distribution function (PDF), have lower sensitivity in censoring prediction, only model static datasets, or only rely on recurrent neural networks for dynamic modelling. In this paper, we propose a novel survival regression method capable of producing high-quality unimodal PDFs without any prior distribution assumption, by optimizing novel Margin-Mean-Variance loss and leveraging the flexibility of Transformer to handle both temporal and non-temporal data, coined UniSurv. Extensive experiments on several datasets demonstrate that UniSurv places a significantly higher emphasis on censoring compared to other methods.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تجزیه و تحلیل بقا نقش مهمی در رشته های مختلف مانند اقتصاد ، مهندسی و مراقبت های بهداشتی دارد.این محققان را قادر می سازد تا هم داده های متغیر و هم متغیر زمان را مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند ، شامل پدیده هایی مانند Churn مشتری ، تخریب مواد و نتایج مختلف پزشکی.با توجه به پیچیدگی و ناهمگونی چنین داده هایی ، تلاش های اخیر ادغام موفقیت آمیز روشهای یادگیری عمیق را برای پرداختن به محدودیت در رویکردهای آماری معمولی نشان داده است.با این حال ، روشهای فعلی به طور معمول شامل عملکرد توزیع احتمال درهم و برهمی (PDF) ، در پیش بینی سانسور حساسیت کمتری دارند ، فقط مجموعه داده های استاتیک مدل ، یا فقط برای مدل سازی پویا به شبکه های عصبی مکرر متکی هستند.در این مقاله ، ما یک روش جدید رگرسیون بقا را ارائه می دهیم که قادر به تولید PDF های UNIMODAL با کیفیت بالا و بدون فرض توزیع قبلی است ، با بهینه سازی از دست دادن حاشیه و واریانس جدید جدید و بهره گیری از انعطاف پذیری ترانسفورماتور برای رسیدگی به داده های زمانی و غیر زمانی ،unisurv sexed.آزمایش های گسترده در چندین مجموعه داده نشان می دهد که UniSurv در مقایسه با سایر روش ها تأکید قابل توجهی بر سانسور 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
