어레인지 파일에서 프로덕션 빌드가 기본 트러스트 계정을 활용하도록 애플리케이션의 디버그 빌드에만 적용되도록 추가로 정의할 수 있습니다. OpenReview는 Code for Science & 문화. 결과에 대한 직관적인 분석을 제공하기 전에, 우리는 결과(Vázquez-Abad의 Thesis 6.1 및 Heidergott [15]에 이어 위의 대상 모니터링 프로세스에 대한 Practical Central Limitation Theory를 제공함)를 준수함을 증거 없이 진술합니다.< /p>

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우리는 Jiang et al.과 매우 동일한 버전을 사용합니다. [11] 저렴한 프록시에도 불구하고 편견이 없는 경우에도 일부 고객에게 만족도를 낮추는 항목이 지속적으로 제공될 수 있는 현상을 탐구합니다. 이것은 ‘top-ℓ’ 계획과 광범위하게 사용되는 UCB(Upper Confidence Bound) 공식으로 구성된 Jiang et al과 정확히 동일한 알고리즘 설계에 적용됩니다. 우리는 시뮬레이션을 활용하여 이론적 결과를 강조하고 확인하지만 기여의 핵심은 개념입니다. 우리는 학문적 설계를 활용하여 지식 강화가 실패할 것으로 예상되는 경우를 탐구합니다. 우리의 지불은 합리적인 가정 하에서 알 수 없는 목적이나 불충분한 표현의 가시성에서 처음에는 발견이 부족할 뿐만 아니라 두 번째로 실패가 시스템에 눈에 띄지 않는다는 것을 피할 수 없다는 것을 보여주는 것입니다. 개인의 관심사나 선호도가 시간에 따라 변하는 경우는 Jiang et al. [11] 피드백 루프 수학 버전을 통해 단일 고객의 습관을 검사합니다.

 

그러나 그들의 작업에서는 맥락이 미리 인식되어 있기 때문에 감춰지거나 침묵하지 않는다. 묘사의 불완전성은 우리 관찰의 기본이며, 우리가 아는 한 실제로 이전에는 인공 지능의 실패 원인으로 이러한 방식으로 분석된 적이 없습니다. 우리 시험에서와 같이 제안은 더 넓은 원칙의 사례 연구로 사용됩니다. Chaney et al.에서 원칙은 시스템의 명백한 성공은 고객이 원하는 것을 제공하는 것이 아니라 본질적으로 사용자를 변화시키는 것 때문일 수 있다는 것입니다. 이는 고객 모집단에서 편견을 발전시키는 것으로 간주될 수 있지만, 우리 업무와 유사성이 있지만 이 결과가 표현의 불완전성과 연결되지는 않습니다.

 

우리는 모든 분야에서 더 큰 형평성을 추구하기 위해 최선을 다하고 있으며 모든 K-12 연수생이 자격이 있는 우수한 교사에게 접근할 수 있도록 보장함으로써 차별화합니다. 미국 전역의 100개 이상의 지역에서 교육적 불평등과 싸우기 위해 학급에서 거리 인식을 활용하고 있습니다. 10년 넘게 Proximity Learning은 영역에서 학생들을 마땅히 받아야 할 교사와 연결하는 과정을 덜 복잡하게 만들어 왔습니다.

 

많은 양의 데이터가 필요하며 일부 저장소에서는 사용할 수 없거나 신뢰할 수 없습니다. 롤대리 과적합, 성향 또는 비실용적인 결과를 피하기 위해 기본 물리학, 지질학 및 탱크 시스템 설계에 대한 상호 이해가 필요합니다. 따라서 기계 검색 기술을 철저히 선택하고 사용해야 하며 도메인 이름 전문 지식을 통해 결과를 확인하고 해석해야 합니다. 배경 일치 최고 품질 및 예측 불가능성 평가는 버전이 관찰된 데이터와 얼마나 잘 일치하는지와 설계 예측과 정확히 얼마나 관련이 있는지를 결정하는 저수지 시뮬레이션의 두 가지 중요한 측면입니다.

 

불투명 프록시 설정

 

인스턴스는 이메일 스팸 필터, 온라인 검색 엔진 및 추천 시스템으로 구성됩니다. 이러한 종류의 일부 시스템은 모든 고객에게 동일한 방식으로 응답하여 모든 상호 작용을 통해 축적된 결과를 생성하는 반면, 다른 시스템은 사용자 정의, 즉 개인의 행동에 적응합니다. 정밀도 및 거시 평균 정확도에 대한 이진 분류 결과가 그림에 보고되어 있습니다. ProxyFL 및 FML은 주변 정보에 초점을 맞추는 동시에 다른 조직에 대한 유용한 정보를 도출하는 독점 설계 기능으로 인해 다른 접근 방식에 비해 교육 전반에 걸쳐 전반적으로 더 높은 정확도를 얻습니다. 프록시 모델. 특히 FML의 성능은 조기에 최고조에 달하고 무너지기 시작하는 반면 ProxyFL은 교육 전반에 걸쳐 부분적으로 계속 개선됩니다. 우리는 전체 슬라이드 사진(WSI)의 대규모 공개 아카이브, 특히 Camelyon-17 난이도 데이터 세트46를 고려했습니다. 이는 실제로 이전에 통합 검색에47 사용되었습니다.

 

예를 들어, 5점 패턴으로 설정된 학습 데이터 중 구조에서 다음과 같은 누출이 발생합니다(in md )는 구조 분포의 누출 영역에서 도출되었습니다(그림 2.2). X와 Y는 생산정과 샷정의 공간 좌표를 보여주며, 3열과 4열은 해당 지점의 구조 값에서 누출을 제공합니다. DML에서와 마찬가지로 개인 모델과 프록시 모델 간에 확률적 기울기 작업을 번갈아 수행합니다.

 

이 의미의 정신은 한 사람의 정보가 데이터 소스에서 추가되거나 제거될 때 사적인 메커니즘의 결과가 순환에서 거의 동일해야 한다는 것입니다. 이 경우 상대방은 메커니즘의 결과를 관찰하여 그 사람의 정보를 알아낼 수 없기 때문에 개인의 사생활이 보호됩니다. DP 장치는 구성 및 사후 처리11, 12에 따른 견고한 프라이버시 보증으로 구성된 수많은 유익한 가정을 충족합니다. 그럼에도 불구하고 개인이 데이터 세트에 여러 데이터 포인트를 제공하는 경우 개인 정보 보증은 간의 관계로 인해 예상보다 약할 수 있습니다. 그들의 데이터 포인트.

 

통신 효율성 및 견고성

 

분할 학습22을 사용하면 축하가 전체 버전을 관리하지 않도록 수많은 축하가 서버로 단일 모델을 집합적으로 교육할 수 있습니다. 우리의 맥락에서 추론을 위해 중앙 당사자에 대한 추가 의존은 바람직하지 않습니다. 마지막으로 swarm learning23은 블록체인 혁신을 사용하여 집단 훈련을 위한 분산되고 안전한 네트워크를 광고하며 각 라운드마다 중앙 권한으로 기능하도록 제정된 한 명의 고객이 있습니다. 집단 지식은 FL7의 핵심 지식 공식을 변형하지 않으므로 엄격한 개인 정보 보호 절차가 적용될 때 합리적으로 낮은 설계 효율성을 획득하고 균일한 설계 아키텍처도 필요합니다. 실제 세계에서 시스템 개발자가 예상하지 못한 동작을 표시하는 상황에 대한 프록시 기반 기계 학습의 효과를 살펴보았습니다.

 

‘프록시’라고 하는 추가 세부 정보를 사용하는 것이 좋습니다. 감독’을 통해 학습을 촉진하고 그에 대한 결과를 연구합니다. 일반 실적.