우리는 모든 학군에서 더 높은 형평성을 추구하는 데 전념하고 있으며 모든 K-12 학생이 가치 있는 수준 높은 교육자를 접할 수 있도록 함으로써 차별화를 만듭니다. 미국 전역의 100개가 넘는 학군에서 학업 불평등을 제거하기 위해 학급에서 거리 발견을 활용하고 있습니다. 10년이 넘는 시간 동안 Distance Knowing은 학군에서 학생들을 가치 있는 강사와 연결하는 것을 더 간단하게 만들어 왔습니다.

 

설정 문서에서 이것이 애플리케이션의 디버그 빌드에서만 사용됨을 추가로 정의하여 프로덕션 개발에서 기본 신뢰 프로필을 사용하도록 할 수 있습니다. OpenReview는 Code for Science & 사회. 결과에 대한 직관적인 해석을 제공하기 전에 증거 없이 다음 결과를 명시합니다(이는 Vázquez-Abad의 이론 6.1과 위의 대상 추적 절차에 대한 유용한 중앙 제한 테제를 제공하는 Heidergott [15]에 따릅니다.< /p>

우리의 목적을 위해 UCB 알고리즘은 권장 목록에 ℓ 제품이 포함되어 있기 때문에 각 버전에서 여러 팔이 선택되는 상황에 맞게 조정됩니다. 예상대로 UCB는 그림 1에 강조 표시된 ϵn-greedy 시스템보다 빠르게 수렴하는 것으로 보이며 또한 점근선이 15입니다. 체계. 우리는 이제 그러한 시스템을 위한 버전을 제공하며, 고객의 선택을 통해 새로운 아이디어를 얻을 수 있습니다. 아래 및 논문 전반에 걸쳐 학습은 개인의 이웃이 아닌 한 개인의 행동을 기반으로 하며 시스템은 개인을 예상하지 않습니다.

 

3가지 추천 시스템

 

거대한 양의 데이터가 필요하며 일부 저장소에서는 제공되지 않거나 신뢰할 수 없습니다. 또한 과적합, 소인 또는 비현실적인 결과를 피하기 위해 기본 물리학, 지질학 및 탱크 시스템 설계에 대한 충분한 이해가 필요합니다. 따라서 장치 학습 기술을 철저히 선택하고 사용해야 하며 도메인 이름 지식으로 결과를 확인하고 분석해야 합니다. 역사 슈트 품질과 예측 불가능성 평가는 모델이 관찰된 정보와 얼마나 일치하는지, 그리고 모델 예측과 얼마나 긍정적인 관계가 있는지를 정확히 측정하는 저수지 시뮬레이션의 두 가지 중요한 요소입니다.

 

그럼에도 불구하고 그들의 작업에서 맥락은 미리 알려져 있으며 따라서 숨겨지거나 침묵하지도 않습니다. 표현의 불완전성은 우리의 관찰에 필수적이며, 우리의 전문 지식은 이전에 인공 지능에서 실패한 이유로 이런 식으로 검토된 적이 없습니다. 우리의 시험과 마찬가지로 추천은 더 넓은 개념의 연구로 활용됩니다. Chaney et al.에서 원칙은 시스템의 눈에 띄는 성공은 개인이 원하는 것을 제공하는 것이 아니라 본질적으로 사용자를 변화시키는 것 때문일 수 있다는 것입니다. 이는 고객 모집단에서 편견을 발전시키는 것으로 간주될 수 있지만, 우리 작업과 유사성이 있지만 이 결과는 표현의 불완전성과 관련이 없습니다.

 

보조 데이터

 

우리는 Jiang et al과 완전히 동일한 모델을 사용합니다. [11] 실질적인 프록시에도 불구하고 편견이 없는 경우에도 일부 개인은 자신의 완전한 만족도를 낮추는 제품을 지속적으로 제공받을 수 있다는 느낌을 발견합니다. 이것은 ‘top-ℓ’ 계획과 광범위하게 사용되는 UCB(Upper Self-confidence Bound) 공식을 포함하여 Jiang et al과 매우 동일한 스타일의 알고리즘에 적용됩니다. 우리는 학업 결과를 보여주고 검증하기 위해 시뮬레이션을 사용하지만 지불의 핵심은 개념입니다. 우리는 학문적 디자인을 사용하여 지원 지식이 작동하지 않을 것으로 예상되는 상황을 발견합니다. 우리의 기여는 합리적인 가정 하에서 미확인 목표 또는 불완전한 객체 표현이 있는 경우 처음에는 학습이 부족하고 두 번째로 실패가 시스템에 보이지 않는다는 것이 불가피할 수 있음을 입증하는 것입니다. 개인의 열정이나 선택이 시간이 지남에 따라 변하는 상황은 Jiang et al. [11] 여기서는 피드백 루프 수학 버전으로 단일 고객의 행동을 연구합니다.

 

예를 들어, 5-스팟 패턴에 내장된 훈련 데이터 중 하나에 대해 필드 투과성 순환에서 다음 투과성(md)을 도출했습니다(그림 2.2). X 및 Y는 생산 및 샷 웰의 공간적 작업을 보여주며, 3열 및 4열은 해당 포인트의 구조 값에서 누수를 제공합니다. DML에서와 마찬가지로 비공개 모델과 프록시 모델 간에 확률적 기울기 단계를 번갈아 사용합니다.

< h3>조직병리학 사진 분석

 

이 정의의 정신은 한 개인의 데이터가 데이터베이스에 포함되거나 제거될 때 개인 시스템의 최종 결과는 배포에서 거의 동일해야 한다는 것입니다. 이 상황에서 공격자는 메커니즘의 결과를 관찰하여 개인의 데이터를 발견할 수 없으므로 개인 정보가 보호됩니다. DP 시스템은 구성 및 사후 처리11, 12에서 프라이버시에 대한 강력한 보장을 포함하여 몇 가지 유용한 속성을 충족합니다. 그럼에도 불구하고 특정 데이터가 데이터 세트에 여러 데이터 포인트를 추가하면 연결로 인해 프라이버시 보장이 예상보다 약할 수 있습니다. 데이터 포인트 사이에 있습니다.

 

박사님 Vidal은 IEEE와 패턴 인식을 위한 국제 기구(IAPR)의 또 다른 조직에 속해 있습니다. 롤대리 파트너가 당사 인터넷 사이트에서 직접 새로운 arXiv 기능을 설정하고 공유할 수 있게 해주는 프레임워크입니다.

 

인스턴스에는 이메일 스팸 필터, 인터넷 검색 엔진 및 추천 시스템이 포함됩니다. 이러한 종류의 일부 시스템은 모든 사용자에게 유사하게 응답하여 모든 커뮤니케이션에서 집계된 결과를 생성하는 반면, 다른 시스템은 사용자 정의됩니다. 즉, 사람들의 행동에 적응합니다. 정밀도 및 거시 평균 정밀도에 대한 이진 범주 결과가 그림에 보고됩니다. ProxyFL 및 FML은 유용한 정보를 추출하면서 로컬 정보에 초점을 맞추는 개인 버전의 기능으로 인해 다른 기술과 달리 교육 전반에 걸쳐 전반적으로 더 높은 정밀도를 달성합니다. 프록시 디자인을 통해 다양한 다른 조직에 대해. 의미심장하게도 FML의 성능은 매우 일찍 최고조에 달하고 무너지기 시작하는 반면 ProxyFL은 훈련 내내 약간의 향상을 계속합니다. 우리는 전체 슬라이드 사진(WSI)의 대규모 공개 아카이브, 특히 이전에 연합 학습47에 실제로 활용된 Camelyon-17 장애물 데이터 세트46를 고려했습니다.