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
Uncertainty Quantification in Machine Learning has progressed to predicting the source of uncertainty in a prediction: Uncertainty from stochasticity in the data (aleatoric), or uncertainty from limitations of the model (epistemic). Generally, each uncertainty is evaluated in isolation, but this obscures the fact that they are often not truly disentangled. This work proposes a set of experiments to evaluate disentanglement of aleatoric and epistemic uncertainty, and uses these methods to compare two competing formulations for disentanglement (the Information Theoretic approach, and the Gaussian Logits approach). The results suggest that the Information Theoretic approach gives better disentanglement, but that either predicted source of uncertainty is still largely contaminated by the other for both methods. We conclude that with the current methods for disentangling, aleatoric and epistemic uncertainty are not reliably separated, and we provide a clear set of experimental criteria that good uncertainty disentanglement should follow.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
کمیت عدم اطمینان در یادگیری ماشین به پیش بینی منبع عدم اطمینان در یک پیش بینی پیشرفت کرده است: عدم اطمینان از تصادفی در داده ها (aleatoric) یا عدم اطمینان از محدودیت های مدل (معرفتی).به طور کلی ، هر عدم اطمینان در انزوا ارزیابی می شود ، اما این واقعیت را مبهم می کند که آنها اغلب واقعاً از هم جدا نمی شوند.این کار مجموعه ای از آزمایشات را برای ارزیابی تجزیه و تحلیل عدم اطمینان از عدم اطمینان و معرفتی ارائه می دهد و از این روشها برای مقایسه دو فرمولاسیون رقیب برای تجزیه (رویکرد نظری اطلاعات و رویکرد ورود به گاوهای گاوسی) استفاده می کند.نتایج حاکی از آن است که رویکرد نظری اطلاعات ، از بین می رود ، اما این که یا منبع عدم اطمینان پیش بینی شده هنوز هم تا حد زیادی توسط دیگری برای هر دو روش آلوده است.نتیجه می گیریم که با روش های فعلی برای جدا کردن ، عدم اطمینان و معرفتی به طور قابل اعتماد از هم جدا نمی شوند و ما مجموعه ای از معیارهای تجربی را ارائه می دهیم که عدم اطمینان از عدم اطمینان باید از آن پیروی 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
