Submitted 27 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: The 25th IEEE International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI 2024)
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 27 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: بیست و پنجمین کنفرانس بین المللی IEEE در مورد استفاده مجدد از اطلاعات و ادغام علوم داده (IRI 2024)
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
Understanding and inferencing Heterogeneous Treatment Effects (HTE) and Conditional Average Treatment Effects (CATE) are vital for developing personalized treatment recommendations. Many state-of-the-art approaches achieve inspiring performance in estimating HTE on benchmark datasets or simulation studies. However, the indirect predicting manner and complex model architecture reduce the interpretability of these approaches. To mitigate the gap between predictive performance and heterogeneity interpretability, we introduce the Causal Rule Forest (CRF), a novel approach to learning hidden patterns from data and transforming the patterns into interpretable multi-level Boolean rules. By training the other interpretable causal inference models with data representation learned by CRF, we can reduce the predictive errors of these models in estimating HTE and CATE, while keeping their interpretability for identifying subgroups that a treatment is more effective. Our experiments underscore the potential of CRF to advance personalized interventions and policies, paving the way for future research to enhance its scalability and application across complex causal inference challenges.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
درک و استنباط اثرات درمانی ناهمگن (HTE) و اثرات درمانی متوسط مشروط (CATE) برای تهیه توصیه های درمانی شخصی بسیار مهم است.بسیاری از رویکردهای پیشرفته در تخمین HTE در مجموعه داده های معیار یا مطالعات شبیه سازی به عملکرد الهام بخش می رسند.با این حال ، روش پیش بینی غیرمستقیم و معماری مدل پیچیده ، تفسیر این رویکردها را کاهش می دهد.برای کاهش شکاف بین عملکرد پیش بینی کننده و تفسیر ناهمگونی ، ما جنگل قانون علیت (CRF) را معرفی می کنیم ، یک رویکرد جدید برای یادگیری الگوهای پنهان از داده ها و تبدیل الگوهای به قوانین قابل تفسیر بولی چند سطحی.با آموزش سایر مدلهای استنتاج علیت قابل تفسیر با نمایش داده های آموخته شده توسط CRF ، می توانیم خطاهای پیش بینی کننده این مدل ها را در برآورد HTE و CATE کاهش دهیم ، در حالی که تفسیر آنها را برای شناسایی زیر گروه هایی که یک درمان مؤثرتر است ، حفظ می کنیم.آزمایشات ما پتانسیل CRF را برای پیشبرد مداخلات و سیاستهای شخصی تأکید می کند ، و راه را برای تحقیقات آینده برای تقویت مقیاس پذیری و کاربرد آن در چالش های پیچیده استنباط علّی فراهم 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
