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विभेदक पैटर्न से परे: निर्णय नियम समूहों की मजबूती पर
Created by
Haebom
लेखक
Xin Du, Subramanian Ramamoorthy, Wouter Duivesteijn, Jin Tian, Mykola Pechenizkiy
रूपरेखा
यह शोधपत्र बताता है कि स्थानीय निर्णय नियमों पर आधारित मौजूदा मशीन लर्निंग मॉडल वितरणात्मक परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील हैं और इस भेद्यता को दूर करने के लिए कारणात्मक ज्ञान का लाभ उठाते हुए एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है। विशेष रूप से, हम उपसमूहों और वितरण परिवेशों में वितरणात्मक परिवर्तनों को अंतर्निहित प्रणाली में हस्तक्षेप के परिणामस्वरूप मानते हैं। हम स्थिर और इष्टतम स्थानीय निर्णय नियमों को सीखने और उनका समूहन करने के लिए कारणात्मक ज्ञान पर आधारित दो नियमितीकरण शब्दों का परिचय देते हैं। संश्लेषित डेटा और बेंचमार्क डेटासेट पर प्रायोगिक परिणाम विविध परिवेशों में वितरणात्मक परिवर्तनों के लिए प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता और सुदृढ़ता को प्रदर्शित करते हैं।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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हम कारणात्मक ज्ञान का लाभ उठाकर स्थानीय निर्णय नियमों की मजबूती में सुधार करने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तुत करते हैं।
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यह स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में मशीन लर्निंग मॉडल की विश्वसनीयता को बेहतर बनाने में योगदान दे सकता है।
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यह मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए एक नई दिशा प्रस्तुत करता है जो वितरणात्मक परिवर्तनों के प्रति मजबूत है।
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Limitations:
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प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता विशिष्ट डेटासेट और प्रयोगात्मक वातावरण पर निर्भर हो सकती है।
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कारणात्मक ज्ञान की सटीकता परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती है। अपूर्ण या गलत कारणात्मक ज्ञान वास्तव में खराब प्रदर्शन का कारण बन सकता है।
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वास्तविक दुनिया के उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में अनुप्रयोग के लिए आगे सत्यापन और प्रयोग की आवश्यकता है।
