E2CO의 유정 결과 예측이 E2C의 예측보다 더 정확한 것으로 관찰되었습니다. HFS와 비교할 때 이러한 프록시 설계는 훨씬 더 빠른 예측을 제공합니다. 전통적인 인공 의미망(ANN)을 프록시로 사용하여 급증하는 의미망(SNN)을 교육하는 새로운 학습 알고리즘을 제안합니다.

 

제안된 방법은 디자인 이질성을 허용함으로써 정식 연합 발견의 상당한 제한을 제거합니다. 각 개인은 모든 종류의 스타일로 개인 디자인을 가질 수 있습니다. 또한 프록시에 의한 통신을 위한 당사의 프로토콜은 차등 개인 프라이버시 평가를 활용하여 보다 강력한 개인 프라이버시 보장을 제공합니다. 눈에 띄는 사진 데이터 세트에 대한 실험과 최고 수준의 기가픽셀 조직학 전체 슬라이드 이미지를 사용하는 암 진단 문제는 ProxyFL이 훨씬 적은 커뮤니케이션 오버헤드와 강력한 개인 정보 보호로 기존 옵션을 능가할 수 있음을 보여줍니다. 기계 학습은 개인화, 즉 인간의 행동에 따라 행동을 조정하는 목적으로 시스템을 조정하는 데 광범위하게 사용됩니다. 이 조정은 사람의 행동을 포착하는 측정된 속성과 마찬가지로 바람직한 결과를 나타내도록 의도된 편향되지 않은 기능(즉, 프록시)에 의존합니다. 그러나 예를 들어 고객의 선택이 시스템이 인식하지 못하는 주거용 부동산을 기반으로 하는 경우 학습 시스템의 지구본 표현이 불충분하거나 충분하지 않을 수 있습니다.

 

또 다른 측면은 직접적이거나 예비적인 기호(저희 용어로는 프록시)가 원하는 결과를 적절하게 나타낸다는 가정입니다. 예를 들어, 보건소에서 퇴원했다고 해서 반드시 환자가 실제로 완전히 회복되었음을 나타내는 것은 아닙니다. 이러한 우려는 데이터 표현에 불완전성이 없는 경우에도 발생합니다. (이러한 사례는 우리의 것입니다. Mitchell et al.은 다양한 다른 영역에서 끌어온 유사한 사례를 제공합니다.) 이 작업에 대한 자세한 내용은 아래에 나와 있습니다. 다기관 협력에서 모든 고객은 축적된 데이터의 개인 정보를 보호하기 위해 노력합니다.

 

가십 프로토콜13은 신뢰할 수 있는 상호 작용 및 세부 정보 공유14, 15에 사용할 수 있습니다. 문헌에는 모델 롤대리 , 17, 이해 표현18 또는 설계 출력19, 20으로 구성된 다양한 유형의 정보가 교환됩니다. 그럼에도 불구하고 우리의 접근 방식과 달리 , 이러한 프로토콜 중 어느 것도 참여자에게 측정 가능한 개인 정보 보호를 제공하지 않으며 그 이유 때문에 고도로 규제된 도메인에 적합하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 임상 데이터의 중앙 집중화는 데이터 관리 및 분산을 포함한 프로세스 및 기술적 문제뿐만 아니라 규제적 장애물에 직면합니다. 후자는 각 조직 병리학 사진이 일반적으로 크기가 일반적으로 1GB 이상인 기가픽셀 파일이기 때문에 특히 전자 병리학과 관련이 있습니다.

 

(선택 사항) 레이어 2 프록시 Arp 향상

 

이것이 중요한 병합을 유발하고 프록시 IMO에 대한 진정한 우려를 불러일으키는 데 필요한 것입니다. API 프록시는 고객과 백엔드 서비스 간의 추상화 계층을 제공하여 클라이언트가 백엔드가 구성된 위치에 대한 정보를 알 필요 없이 API에 액세스할 수 있도록 합니다. 최종 그림으로 그림 10은 전체 보충이 포함된 UCB 계획에 따른 현명한 추천자에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다. 그림 9는 전체 보충을 사용한 영리한 추천자에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.

 

27 익스트림 그래디언트 개선 버전

 

Shen et al과 유사하게 중앙 기준 웹 서버를 활용하여 프록시의 표준을 계산할 수 있습니다. 26. 그러나 이것은 고객의 다양성에서 선형적으로 증가하는 통신 가격을 유지하고 분산되지 않습니다. PushSum scheme13, 15를 적용하여 상호 작용 비용을 획기적으로 줄이는 클라이언트 간의 프록시 교환을 권장합니다. 원시 데이터가 고객 도구를 떠나지 않지만 FL은 여전히 개인 정보 침해에 취약합니다27, 28. DP는 FL과 통합되어 참여하는 모든 고객의 개인 정보 보호를 보장하는 중앙 설계를 교육합니다29. 기울기 업데이트가 모든 종류의 단일 교육 인스턴스의 정보에 크게 의존하지 않도록 보장함으로써 기울기는 DP 보장30으로 중앙에서 누적될 수 있습니다.

 

따라서 Lt의 제품(영화) 목록이 제공될 때 개인은 각 항목에 대한 이진 순위를 제공합니다. 개인은 여전히 이러한 모든 제품을 클릭하므로 클릭 Ct(a)에 대한 버전은 이전과 동일합니다. 그림 4b에 수신된 플롯은 서버가 UCB 정책을 사용할 때 매칭 인센티브를 보여줍니다.

 

추천 시스템에 대한 포괄적인 조사[8]는 정적 분석(모니터링된 학습)을 위한 통계적 방법인 4개의 최신 알고리즘을 사용하지만 우리가 연구하는 이해 공식을 지원하지는 않습니다. 제이 annach와 Jugovac[9]는 추천 시스템이 온라인 조직과 같이 작동하는 설정에 어떻게 기여하는지 확인합니다. 이러한 우려는 정보의 공정성, 결함 또는 오류와 같은 장애물과 구분되며, 이는 학습 실패로 이어지지만 다양한 장치를 통해 다른 영향을 미치게 됩니다.

 

eIQ 툴킷을 탑재했습니다. 그러나 설계를 교육할 때 사전 교육된 모델을 다운로드 및 설치하지 않고 실수로 작동을 멈춥니다. 저는 프록시 뒤에서 작동하고 있기 때문에 어디에서 구성을 설정할 수 있는지 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니까? 컬렉션을 사용하면 원하는 세계 집합과 이의 상위 집합인 프록시를 갖게 됩니다(원하는 것을 정확히 조준할 수 없기 때문에). 문제는 AI가 높은 보증으로 상위 집합에 들어가고 거기에 남아 있도록 향상되고 있으므로 도달하고 유지하기 가장 쉬운 부분을 목표로 할 가능성이 큽니다(지적한 액세스 제한으로 전송됨). .

 

사실 이것은 바로 여기에 업로드된 비디오 클립을 리메이크한 것입니다. 이것은 ForgeRock OpenIG의 이전 변종을 기반으로 합니다. “Post Your Solution(솔루션 게시)”을 클릭하면 서비스에 대한 당사의 안부를 수락하고 실제로 체크아웃했으며 표준 절차뿐만 아니라 당사의 개인 정보 보호 정책을 이해했음을 인정하는 것입니다. 잡지에 의해 열정이 영향을 받을 수 있는 모든 종류의 조직에서 오는 36개월 이전에 언제든지 비용, 제공, 고용, 컨설턴트로 일, 공유 소유 또는 긴밀한 파트너십을 자세히 설명하십시오. 행동의.