ترجمه فارسی مقاله CSPI-MT: بهبود خط مشی ایمن کالیبره شده با آزمایش چندگانه برای خط مشی های آستانه

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 CSPI-MT: Calibrated Safe Policy Improvement with Multiple Testing for Threshold Policies
عنوان مقاله به فارسی CSPI-MT: بهبود خط مشی ایمن کالیبره شده با آزمایش چندگانه برای خط مشی های آستانه
نویسندگان Brian M Cho, Ana-Roxana Pop, Kyra Gan, Sam Corbett-Davies, Israel Nir, Ariel Evnine, Nathan Kallus
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 10
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Methodology,Machine Learning,یادگیری ماشین , روش شناسی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
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

When modifying existing policies in high-risk settings, it is often necessary to ensure with high certainty that the newly proposed policy improves upon a baseline, such as the status quo. In this work, we consider the problem of safe policy improvement, where one only adopts a new policy if it is deemed to be better than the specified baseline with at least pre-specified probability. We focus on threshold policies, a ubiquitous class of policies with applications in economics, healthcare, and digital advertising. Existing methods rely on potentially underpowered safety checks and limit the opportunities for finding safe improvements, so too often they must revert to the baseline to maintain safety. We overcome these issues by leveraging the most powerful safety test in the asymptotic regime and allowing for multiple candidates to be tested for improvement over the baseline. We show that in adversarial settings, our approach controls the rate of adopting a policy worse than the baseline to the pre-specified error level, even in moderate sample sizes. We present CSPI and CSPI-MT, two novel heuristics for selecting cutoff(s) to maximize the policy improvement from baseline. We demonstrate through both synthetic and external datasets that our approaches improve both the detection rates of safe policies and the realized improvement, particularly under stringent safety requirements and low signal-to-noise conditions.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

هنگام اصلاح سیاستهای موجود در تنظیمات پرخطر ، اغلب با اطمینان زیاد لازم است که سیاست تازه پیشنهادی در یک پایه مانند وضعیت موجود بهبود یابد.در این کار ، ما مشکل بهبود سیاست ایمن را در نظر می گیریم ، جایی که فقط اگر یک خط مشی جدید را اتخاذ می کند اگر به نظر می رسد بهتر از پایه مشخص شده با حداقل احتمال از پیش تعیین شده است.ما بر روی سیاست های آستانه ، یک طبقه همه جا از سیاست ها با برنامه های کاربردی در اقتصاد ، مراقبت های بهداشتی و تبلیغات دیجیتال تمرکز می کنیم.روشهای موجود به بررسی های ایمنی بالقوه تحت فشار متکی هستند و فرصت ها را برای یافتن پیشرفت های ایمن محدود می کنند ، بنابراین اغلب آنها برای حفظ ایمنی باید به پایه برگردند.ما با استفاده از قدرتمندترین آزمون ایمنی در رژیم بدون علامت بر این مسائل غلبه می کنیم و اجازه می دهیم نامزدهای متعدد برای بهبود در ابتدا آزمایش شوند.ما نشان می دهیم که در تنظیمات مخالف ، رویکرد ما میزان اتخاذ یک خط مشی را بدتر از پایه به سطح خطای از پیش تعیین شده ، حتی در اندازه نمونه متوسط ​​کنترل می کند.ما CSPI و CSPI-MT ، دو اکتشافی جدید برای انتخاب برش (ها) برای به حداکثر رساندن بهبود سیاست از ابتدا ارائه می دهیم.ما از طریق مجموعه داده های مصنوعی و خارجی نشان می دهیم که رویکردهای ما هم میزان تشخیص سیاست های ایمن و هم بهبود تحقق یافته را بهبود می بخشد ، به ویژه تحت الزامات سختگیرانه ایمنی و شرایط کم سیگنال به نویز.

📚 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.