ترجمه فارسی مقاله رمزگشایی جنگل‌های تصادفی عملکردی: ابزارهای قابل توضیح جدید برای شفافیت مدل در فضاهای با ابعاد بالا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Demystifying Functional Random Forests: Novel Explainability Tools for Model Transparency in High-Dimensional Spaces
عنوان مقاله به فارسی رمزگشایی جنگل‌های تصادفی عملکردی: ابزارهای قابل توضیح جدید برای شفافیت مدل در فضاهای با ابعاد بالا
نویسندگان Fabrizio Maturo, Annamaria Porreca
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 33
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Machine Learning,Statistics Theory,Methodology,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین , نظریه آمار , روش شناسی ,
توضیحات Submitted 22 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 33 pages , MSC Class: 62H30; 62G08; 62M10; 68T05; 92C50 ACM Class: I.2.6; G.3; I.5.1; J.3
توضیحات به فارسی ارسال شده در 22 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 33 صفحه ، کلاس MSC: 62H30 ؛62G08 ؛62M10 ؛68T05 ؛کلاس ACM 92C50: I.2.6 ؛G.3 ؛I.5.1 ؛.3
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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.

🎯 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 advent of big data has raised significant challenges in analysing high-dimensional datasets across various domains such as medicine, ecology, and economics. Functional Data Analysis (FDA) has proven to be a robust framework for addressing these challenges, enabling the transformation of high-dimensional data into functional forms that capture intricate temporal and spatial patterns. However, despite advancements in functional classification methods and very high performance demonstrated by combining FDA and ensemble methods, a critical gap persists in the literature concerning the transparency and interpretability of black-box models, e.g. Functional Random Forests (FRF). In response to this need, this paper introduces a novel suite of explainability tools to illuminate the inner mechanisms of FRF. We propose using Functional Partial Dependence Plots (FPDPs), Functional Principal Component (FPC) Probability Heatmaps, various model-specific and model-agnostic FPCs' importance metrics, and the FPC Internal-External Importance and Explained Variance Bubble Plot. These tools collectively enhance the transparency of FRF models by providing a detailed analysis of how individual FPCs contribute to model predictions. By applying these methods to an ECG dataset, we demonstrate the effectiveness of these tools in revealing critical patterns and improving the explainability of FRF.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ظهور داده های بزرگ چالش های مهمی را در تجزیه و تحلیل مجموعه داده های با ابعاد بالا در حوزه های مختلف مانند پزشکی ، اکولوژی و اقتصاد ایجاد کرده است.تجزیه و تحلیل داده های عملکردی (FDA) ثابت شده است که یک چارچوب قوی برای پرداختن به این چالش ها است ، و این امکان را فراهم می کند که داده های با ابعاد بالا را به اشکال عملکردی که الگوهای زمانی و مکانی پیچیده را ضبط می کنند ، امکان پذیر کند.با این حال ، علیرغم پیشرفت در روشهای طبقه بندی عملکردی و عملکرد بسیار بالایی که با ترکیب روشهای FDA و گروه نشان داده شده است ، شکاف بحرانی در ادبیات مربوط به شفافیت و تفسیر مدل های جعبه سیاه باقی می ماند ، به عنوان مثال.جنگل های تصادفی عملکردی (FRF).در پاسخ به این نیاز ، این مقاله مجموعه جدیدی از ابزارهای توضیح را برای روشنایی مکانیسم های داخلی FRF معرفی می کند.ما با استفاده از توطئه های وابستگی جزئی عملکردی (FPDPS) ، مؤلفه اصلی عملکرد (FPC) احتمال ابتلا به گرما ، معیارهای مختلف اهمیت مدل FPC های خاص مدل و مدل-آگنوستیک ، و اهمیت داخلی-خارجی FPC را پیشنهاد می کنیم و طرح حباب واریانس را توضیح می دهیم.این ابزارها با ارائه تجزیه و تحلیل مفصلی در مورد چگونگی کمک به FPC های فردی در پیش بینی های مدل ، شفافیت مدل های FRF را افزایش می دهند.با استفاده از این روش ها در یک مجموعه داده ECG ، ما اثربخشی این ابزارها در آشکار کردن الگوهای مهم و بهبود توضیح FRF را 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.

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.