Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
چهار اثر از فلورانس اسکاول شین تلفیق چهار کتاب از فلورانس اسکاول شین هنرمند و نویسنده آمریکایی است که در سال ۱۹۸۹ انتشار یافت این کتاب از مشهورترین کتاب های جهان در زمینه ژانر خودیاری و قانون جذب است. این این چهار اثر به ترتیب زمان عبارت اند از:"بازی زندگی و راه این بازی" (۱۹۲۵)، "کلام تو عصای معجزه گر تو است" (۱۹۲۸)، "در مخفی توفیق" (۱۹۴۰) و "نفوذ کلام" (۱۹۵۹). این چهار کتاب در قالب کتاب چهار اثر از فلورانس اسکاول شین اولین بار در سال ۱۳۷۳ در ایران به فارسی ترجمه شده وچاپ شده است. داستان کتاب. چهار اثر فلورانس اسکاول شین کتابی که در ایران تابه حال بیش از ۶۰ بار مورد چاپ قرار گرفته و خوانندگان بسیاری هم داشته است. اسکاول شین نقاش، خطیب و سخنرانی که در آمریکا شهرت زیادی دارد. چهار اثر فلورانس اسکاول شین به لحاظ ساختار محتوایی و معنایی اش در دسته کتبی قرار می گیرد که کمک کننده به افراد در زندگی اند و امروزه در زمره ژانری تحت عنوانِ «خودیاری» شناخته می شوند که محتوایِ آن برای افرادِ بسیاری مؤثر واقع شده است. در سراسر جملات چهار اثر فلورانس شین می توان اشاره به رهنمودهایی برای هشیاری ذهن یا هشیاری برتر که یک ویژگ
ی اکتسابی است را مشاهده کرد. در حقیقت رمان اسکاول شین چه در کتاب چهار اثر فلورانس و چه در دیگر کتاب های به جا مانده از وی، تمام تلاش به بیان قدرت ذهن برتر و هوشیار شده است. کتابی که از جمله پرخواننده ترین کتب دنیاست و تابحال به بسیاری از زبان های زنده دنیا ترجمه شده است و برای اولین بار در ایران در سال ۱۳۷۳ ترجمه و منتشر شد. این کتاب دقیقاً مشابه با عنوان که دارد، یعنی ۴ اثر فلورانس، دقیقاً در ۴ بخش مختلف نوشته شده است که هر یک در باب یکی از درس های عمیق زندگی است. در چهار بخش مختلف این کتاب اسکاول شین کوشیده است تا به بیانی ساده و دوستانه، مخاطبین خود را با مفهوم اصلی کتاب درگیر کرده و آموزه های لازم را به دور از هرگونه اجبار یا شعارگرایی، به خوانندگان بیاموزد.
نظارت ضعیف شاخه ای از یادگیری ماشین است که در آن منابع نویز دار، محدود یا با دقت پایین برای ایجاد سیگنال های نظارتی مربوط به برچسب زدن روی حجم انبوهی از دادهٔ آموزش درون یک محیط یادگیری نظارت شده اعمال می شود. این روش هزینه های احتمالی ای که لیبل زدن به صورت دستی ایجاد می کند مانند زمان بر بودن را از بین می برد. به جای این روش برچسب های ضعیف و درک آن که آن ها ناقصند اما می توانند یک مدل قوی بسازند به کارگرفته می شوند. به خصوص در پردازش زبان های طبیعی که در آن ما الگوهای بسیاری خاص برای داده ها داریم که باعث می شود یک مدل از پیش آموزش دیده با الگوهای خاص به خوبی عمل نکند، در این مورد نظارت ضعیف به بهبود عملکرد مدل در مورد الگوها کمک می کند. سطوح نشانه گذاری داده ها. در کل سطوح نشانه گذاری داده ها را می توان به ۳ گروه تقسیم کرد: داده های نشانه گذاری شده با کیفیت بالا. در این بخش داده ها با کیفیت خوبی نشانه گذاری شده اند و این نشانه گذاری ها قابل اعتماد هستند. با توجه به اندازهٔ مجموعه داده ها در این گروه می توان از رویکردهای مختلف استفاده کرد؛ مثلاً اگر اندازهٔ مجموعه داده بزرگ باشد می توان از رویکرد یادگیری با
نظارت و اگر اندازه مجموعه داده کوچک باشد می توان از رویکرد یادگیری انتقالی یا یادگیری نیمه نظارتی استفاده کرد. داده های نشانه گذاری شده با کیفیت پایین. در این بخش با تکنیک های مختلف مثل روش های برچسب گذاری ضعیف، روش های اکتشافی الگو یابی، برچسب گذاری خوشه ای و استفاده از مدل های از قبل آموزش دیده به عنوان یک پیش بینی کننده نویز دار، کیفیت نشانه گذاری را بالا می بریم و سپس از روش های ذکر شده استفاده می کنیم. داده های بدون نشانه گذاری. در این بخش می توان از روش های خوشه بندی استفاده کرد. مسئلهٔ دادهٔ آموزش برچسبدار. مدل های یادگیری ماشین و تکنیک های آن به صورت روبه افزایشی قابل دسترسی توسط محققان و توسعه دهندگان است. کاربرد این مدل ها در دنیای واقعی اما، بستگی به دسترسی به دادهٔ آموزش با کیفیت بالا دارد. این نیاز به دادهٔ آموزش برچسبدار یک مانع بزرگی برای کار کردن مدل های یادگیری ماشین در دنیای واقعی مانند داخل یک سازمان یا صنعت است. این گلوگاه در راه های مختلفی خود را بروز می دهد. به طور مثال: تعداد ناکافی دادهٔ برچسب دار. هنگامی که تکنیک های یادگیری ماشین در کاربردی جدید شروع به کار می کنند، معمولاً دادهٔ آمو
زش به اندازهٔ کافی برای اعمال فرایندهای مرسوم نیست. هرچند بعضی صنایع این مزیت را دارند که مقدار کافی دادهٔ آموزش آماده دارند. جمع آوری دادهٔ آموزش نیاز به گذشت زمان بسیار زیاد و هزینهٔ بالا شود؛ بنابراین آنهایی که چنین نیستند ممکن است با مشکل جدی روبه رو شوند. کمبود متخصص های موضوع برای برچسب زدن داده. هنگامی که train کردن داده نیازمند تخصصی دقیق و مرتبط با ویژگی های داده ها است. به طور مثال حوزه های زیست پزشکی یا مسائل امنیتی. زمان ناکافی برای برچسب زدن و آماده کردن. بیشتر زمان پیاده سازی یادگیری ماشین روی آماده کردن مجموعه داده صرف می شود. هنگامی که یک بخش صنعتی یا یک مطالعهٔ میدانی با مشکلاتی روبه رو می شود که به طور ذاتی مدام در حال دگرگونی اند، ممکن است جمع آوری و آماده کردن سریع دادهٔ کافی امکان پذیر نباشد. به طور مثال این موضوع در مسائل مرتبط با امنیت سایبری واضح تر دیده می شود. انواع برچسب ضعیف. برچسب های ضعیف برای کاهش هزینه و افزایش کارایی تلاش های انسانی ای که روی فرایند دستی برچسب زدن داده صرف می شود که در سه گروه کلی قرار می گیرند: خارج از این سه محیط محدودیت هایی که یادگیری نظارتی ضعیف ممکن است
پیش رو داشته باشد با اطلاعات انسانی به عنوان priorها اقدام به رفع آن ها می کنند. یادگیری نیمه نظارت شده. یادگیری نیمه نظارت شده نوع خاصی از نظارت ضعیف است که بخشی کوچکی از دادهٔ برچسبدار را با مقدار زیادی دادهٔ بدون برچسب هنگام آموزش ترکیب می کند. این روش میان یادگیری بدون نظارت (با داده های کاملاً بدون برچسب) و یادگیری نظارت شده (داده های کاملاً برچسبدار) قرار می گیرد. داده های بدون برچسب هنگامی که در ترکیب با حجم کمی دادهٔ برچسبدار قرار می گیرد می تواند بهبود قابل توجهی در دقت یادگیری به همراه داشته باشد. در اختیار داشتن دادهٔ برچسبدار برای یک مسئلهٔ یادگیری عموماً نیاز به یک عامل انسانی بامهارت یا یک تجربهٔ فیزیکی دارد. هزینهٔ همراه فرایند برچسب زدن کل داده همراه پرهزینه و در عمل دور از دسترس است. از طرفی در اختیار گرفتن دادهٔ بدون برچسب هزینه ای ندارد؛ بنابراین یادگیری نیمه نظارتی یک موضوع مورد توجه در یادگیری ماشین است و به عنوان مدلی از یادگیری انسانی نیز مورد توجه است. مجموعه ای از formula_1 متغیرهای تصادفی مستقل با توزیع یکسان با برچسب های متناظر formula_2 و formula_3 نمونهٔ بدون برچسب را درنظر بگیرید
. یادگیری نیمه نظارتی این دو بخش را ادغام کرده که این روش کارایی بهتری از به کارگیری جداگانهٔ زیرمجموعه های برچسبدار یا بدون برچسب به صورت جدا دارد. روش های به دست آوردن داده های برچسب گذاری شدهٔ بیشتر. روش های سنتی. در این روش از کارشناسان خبره می خواهیم که داده های بیشتری را برچسب گذاری کنند یادگیری فعال. هدف اصلی رویکرد یادگیری فعال، ارائه نقاط داده ای است که برای مدل بسیار ارزشمند هستند یا می توان گفت که نقاط داده جدیدی را انتخاب می کنیم که برای برچسب گذاری لازم است. به عنوان مثال، ما در تجزیه و تحلیل احساسات، احساسات عصبانی داریم که نزدیک به مرزهای تصمیم مدل است و در این مورد، از مجمعه خبرگان می خواهیم که فقط جملات شامل احساسات را برچسب گذاری کنند. یا فقط می توانیم برای این نقاط داده به سمت نظارت ضعیف تر برویم تا یادگیری فعال بتواند با نظارت ضعیف تکمیل شود. یادگیری نیمه نظارت شده. هدف اصلی در پشت این رویکرد استفاده از مجموعه داده های برچسب گذاری شده کوچک با مجموعه داده های بدون برچسب بزرگ در سطح بالا با فرض معیارهای همواری و فاصله کم داده های بدون برچسب است. یادگیری انتقالی. یادگیری انتقالی رویکردی است ک
ه در آن از یک مدل از پیش آموزش دیده برای یادگیری از داده های موجود استفاده می شود. با استفاده از دانش به دست آمده از آموزش در مجموعه های داده مختلف، اگر شباهت هایی بین مجموعه داده های آموزش دیده قبلی و مجموعه داده هدف وجود داشته باشد، مدل از پیش آموزش دیده شده را می توان در یک مجموعه داده جدید اعمال کرد. این فرایند امکان استفاده کارآمد از دانش قبلی را فراهم می کند و تطبیق مدل ها با مجموعه داده های جدید را تسهیل می کند. انواع ورودی ها در نظارت ضعیف. اکتشافی مبتنی بر الگو. در این ورودی کارشناسان خبره الگوها را شناسایی و به عنوان ورودی کمکی قرار می دهند نظارت از راه دور. نظارت از راه دور تکنیکی است که از نقاط داده ای استفاده می کند که با یک پایگاه دانش خارجی همسو می شوند تا برچسب ها را تولید کنند. نظارت از راه دور به جای تکیه صرف بر برچسب گذاری دستی، از روش های اکتشافی برای تخصیص خودکار برچسب ها بر اساس همسویی داده ها با دانش خارجی استفاده می کند. طبقه بندی کننده های ضعیف. طبقه بندی کننده های ضعیف با استفاده از طبقه بندی کننده هایی که ممکن است برای کار خاص مناسب نباشند، در نظارت ضعیف نقش دارند. در عوض، این طبقه
بندی کننده ها به مجموعه داده های متفاوتی اعمال می شوند و مجموعه های داده ای را ایجاد می کنند که نویز دار و مغرضانه هستند. سپس این مجموعه داده ها به عنوان مجموعه آموزشی برای فرایند یادگیری استفاده می شود. در حالی که طبقه بندی کننده ها ممکن است به صورت جداگانه دقت مطلوبی را ارائه ندهند، مشارکت جمعی آنها به مدل های آموزشی برای مدیریت سناریوهای مختلف و بهبود عملکرد کلی کمک می کند. با ترکیب طبقه بندی کننده های ضعیف، نظارت ضعیف از منابع مختلف داده برای بهبود فرایند یادگیری استفاده می کند. مولدهای تابع برچسب گذاری. مولدهای تابع برچسب گذاری ابزارهایی در سیستم های نظارت ضعیف مانند Snorkel هستند که امکان ایجاد چندین عملکرد را با استفاده از کد فراهم می کنند. این توابع با تخصیص خودکار برچسب ها به داده ها، نقش مهمی در فرایند نظارت ضعیف بازی می کنند. با استفاده از کد قابل برنامه ریزی، مولدهای تابع برچسب گذاری مقیاس پذیری و مدیریت پذیری را ارائه می دهند و امکان مدیریت کارآمد مجموعه های داده بزرگ را فراهم می کنند. این ابزارها کاربران را قادر می سازد تا عملکردهای برچسب گذاری را بر اساس الزامات خاص تعریف و سفارشی کنند و به انع
طاف پذیری و اثربخشی رویکردهای نظارت ضعیف کمک می کنند.
در تئوری احتمالات و یادگیری ماشین ، مسئله راهزن چند دست مسئله ای است که در آن مجموعه محدود ثابتی از منابع باید بین گزینه های رقیب تخصیص داده شود. انتخاب ها به گونه ای که سود مورد انتظار آنها را به حداکثر برساند، زمانی که ویژگی های هر انتخاب در زمان تخصیص فقط تا حدی شناخته شده است و ممکن است با گذشت زمان یا با تخصیص منابع به آن انتخاب، بهتر شناخته شود. &lt;/ref&gt; این یک مسئله کلاسیک یادگیری تقویتی است که مسئله معاوضه اکتشاف – بهره برداری را توصیف می زند. این نام از تصور یک قمارباز در ردیف دستگاه های بازی گرفته شده است، که باید تصمیم بگیرد که با کدام دستگاه ها بازی کند، هر دستگاه را چند مرتبه بازی کند و به چه ترتیبی بازی کند، و آیا با دستگاه فعلی ادامه دهد یا دستگاه دیگری را امتحان کند. مسئله راهزن چند دست در دسته بندی برنامه ریزی تصادفی قرار می گیرد. در این مسئله، هر دستگاه یک پاداش تصادفی را از یک توزیع احتمال خاص برای آن دستگاه ارائه می کند، که این توزیع از قبل مشخص نیست. هدف قمارباز به حداکثر رساندن مجموع پاداش های به دست آمده از طریق دنباله ای از کشیدن اهرم ها است. معاوضه اساسی ای که قمارباز در هر آزمایش
ی با آن روبرو می شود، بین «استثمار» از دستگاهی است که بالاترین بازدهی مورد انتظار را دارد و «اکتشاف» برای به دست آوردن اطلاعات بیشتر در مورد بازدهی مورد انتظار دستگاه های دیگر است. مبادله بین اکتشاف و بهره برداری در یادگیری ماشین بررسی شده است. در عمل، راهزن چند دست برای مدل سازی مسائلی مانند مدیریت پروژه های تحقیقاتی در یک سازمان بزرگ، مانند یک بنیاد علمی یا یک شرکت داروسازی، استفاده شده است. در نسخه های اولیه مسئله، قمارباز بدون هیچ دانش اولیه در مورد دستگاه ها شروع می کند. هربرت رابینز در سال 1952، با درک اهمیت مسئله، استراتژی های انتخاب جمعیت همگرا را در "برخی از جنبه های طراحی متوالی آزمایش ها" ساخت. یک قضیه، شاخص گیتینز ، که برای اولین بار توسط جان سی منتشر شد، یک سیاست بهینه برای به حداکثر رساندن پاداش مورد انتظار ارائه می دهد. انگیزه تجربی. مسئله راهزن چند دست، عاملی را مدل می کند که به طور همزمان تلاش می کند دانش جدیدی («اکتشاف») به دست آورد و تصمیمات خود را بر اساس دانش موجود («استثمار») بهینه کند. عامل تلاش می کند تا این دو وظیفه رقابتی را متعادل کند تا ارزش کلی آنها را در بازه زمانی در نظر گرفته ش
ده به حداکثر برساند. کاربردهای عملی زیادی از مسئله راهزن وجود دارد، به عنوان نمونه: در این مثال های عملی، مسئله مستلزم رسیدن به حداکثر پاداش بر اساس دانشی است که قبلاً به دست آورده ایم و تلاش برای اقدامات جدید برای افزایش بیشتر دانش است. این به عنوان "معاوضه بهره برداری در مقابل اکتشاف" در یادگیری ماشینی شناخته می شود. این مدل برای کنترل تخصیص پویای منابع به پروژه های مختلف استفاده شده است و به این سؤال پاسخ می دهد که با توجه به عدم اطمینان در مورد دشواری و بازدهی هر گزینه، روی کدام پروژه کار شود. این مسئله در ابتدا توسط دانشمندان متفقین در جنگ جهانی دوم مورد توجه قرار گرفت، اما به قدری غیرقابل حل بود که به گفته پیتر ویتل ، پیشنهاد شد که این مسئله در بین آلمانی ها رها شود تا دانشمندان آلمانی نیز بتوانند وقت خود را برای آن تلف کنند. نسخه ای از مسئله که اکنون معمولاً مورد بررسی قرار می گیرد توسط هربرت رابینز در سال 1952 فرموله شده است. مدل راهزن چند دستی. راهزن چند دستی (کوتاه: MAB) را می توان به عنوان مجموعه ای از توزیع های واقعی دید. formula_1 ، هر توزیع با پاداش های ارائه شده توسط یکی از formula_2 اهرم مرتبط
است. اگر formula_3 مقادیر میانگین مرتبط با این توزیع های پاداش باشد، قمارباز به طور مکرر در هر دور یک اهرم بازی می کند و پاداش مربوطه را مشاهده می کند. هدف این است که مجموع پاداش های جمع آوری شده را به حداکثر برساند. افق formula_4 تعداد دورهایی است که باید انجام شود. مسئله راهزن به طور رسمی معادل فرآیند تصمیم گیری مارکوف یک حالته است. پشیمانی formula_5 بعد از formula_6 دور به عنوان تفاوت مورد انتظار بین مجموع پاداش مرتبط با یک استراتژی بهینه و مجموع پاداش های جمع آوری شده تعریف می شود: formula_7 ، جایی که formula_8 حداکثر میانگین پاداش است، formula_9 ، و formula_10 پاداش در دور "t" است. "استراتژی صفر پشیمانی استراتژی" است که میانگین پشیمانی آن در هر راند formula_11 وقتی تعداد دورهای بازی شده به بی نهایت میل می کند با احتمال 1 به صفر میل می کند. به طور شهودی، استراتژی های بدون پشیمانی تضمین می شوند که اگر راندهای کافی بازی شوند، به یک استراتژی بهینه (الزاماً منحصربه فرد) همگرا می شوند. تغییرات. یک فرمول متداول، "راهزن چند دست دودویی یا راهزن" "چند دست برنولی است" که یک جایزه با احتمال formula_12 صادر می کند و
در غیر این صورت پاداش صفر است. فرمول دیگری از راهزن چند دشت دارای هر اهرم نشان دهنده یک ماشین مارکوف مستقل است. هر بار که دستگاه خاصی بازی می شود، وضعیت آن دستگاه به دستگاه جدیدی می رود که بر اساس احتمالات تکامل حالت مارکوف انتخاب می شود. بسته به وضعیت فعلی دستگاه یک پاداش وجود دارد. در یک تعمیم به نام "مسئله راهزن بی قرار"، حالت های دستگاه های بازی نشده نیز می تواند در طول زمان تکامل یابد. همچنین در مورد سیستم هایی که تعداد انتخاب ها (در مورد اینکه کدام دستگاه بازی شود) در طول زمان افزایش می یابد، بحث شده است. محققان علوم کامپیوتر راهزنان چند دست را تحت بدترین مفروضات (worst-case) مورد مطالعه قرار داده اند و الگوریتم هایی را برای به حداقل رساندن پشیمانی در زمانی متناهی و نامتناهی برای بازدهی اهرم های تصادفی &lt;ref name="doi10.1023/A:1013689704352"&gt;&lt;/ref&gt; و غیر تصادفی به دست آورده اند. استراتژی های راهزن. یک پیشرفت بزرگ، ایجاد استراتژی ها یا سیاست های انتخاب بهینه جمعیت (که دارای حداکثر نرخ هم گرایی یکنواخت با جمعیت با بالاترین میانگین هستند) در کار شرح داده شده در زیر است. راه حل های بهینه. در مقا
له "قوانین تخصیص تطبیقی کارآمد مجانبی"، لای و رابینز (به دنبال مقالات رابینز و همکارانش که به رابینز در سال 1952 بازمی گردند) سیاست های انتخاب جمعیت همگرا را ارائه کردند که سریع ترین نرخ همگرایی را (به جمعیت با بالاترین میانگین) برای حالتی که توزیع پاداش جمعیت خانواده نمایی یک پارامتری است، دارد. سپس در کاتهاکیس و رابینز ساده سازی خط مشی و اثبات اصلی برای مورد جمعیت های عادی با واریانس های شناخته شده ارائه شد. پیشرفت قابل توجه بعدی توسط Burnetas و Katehakis در مقاله "سیاست های تطبیقی بهینه برای مسائل تخصیص متوالی"، به دست آمد، جایی که سیاست های مبتنی بر شاخص با حداکثر نرخ همگرایی یکنواخت، تحت شرایط عمومی تر که شامل مواردی است که در آن توزیع ها وجود دارد، ساخته شد. نتایج هر جمعیت به بردار پارامترهای ناشناخته بستگی دارد. Burnetas و Katehakis همچنین یک راه حل صریح برای مورد مهمی ارائه کردند که در آن توزیع نتایج از توزیع های گسسته و تک متغیره دلخواه (یعنی ناپارامتریک) پیروی می کند. بعداً در «سیاست های تطبیقی بهینه برای فرآیندهای تصمیم مارکوف» بورنتاس و کاتهاکیس مدل بسیار بزرگ تری از فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف را
تحت اطلاعات محدود مطالعه کردند، جایی که قانون گذار و/یا پاداش یک دوره ممکن است به پارامترهای ناشناخته بستگی داشته باشد. در این کار، نویسندگان یک فرم صریح برای یک کلاس از سیاست های تطبیقی با ویژگی های نرخ همگرایی حداکثری یکنواخت برای کل پاداش افق محدود مورد انتظار تحت مفروضات کافی فضاهای کنش حالت محدود و کاهش ناپذیری قانون گذار ارائه کردند. یکی از ویژگی های اصلی این سیاست ها این است که انتخاب اقدامات، در هر حالت و دوره زمانی، بر اساس شاخص هایی است که تورم های سمت راست معادلات میانگین تخمینی بهینه پاداش هستند. این تورم ها اخیراً در کار تواری و بارتلت، اورتنر فیلیپی، کاپی، و گاریویه و هوندا و تاکمورا، رویکرد خوش بینانه نامیده می شوند. برای راهزنان چند دست برنولی، پیلارسکی و همکاران روش های محاسباتی استخراج راه حل های کاملاً بهینه (نه فقط مجانبی) را با استفاده از برنامه نویسی پویا در مقاله "سیاست بهینه برای راهزنان برنولی: محاسبات و الگوریتم" مطالعه کردند. این کار از طریق طرح های نمایه سازی، جداول جستجو و سایر تکنیک ها، راه حل های بهینه عملاً قابل اجرا را برای راهزنان برنولی ارائه کرد، مشروط بر اینکه افق های زما
نی و تعداد اهرم ها بیش از حد بزرگ نشوند. پیلارسکی و همکاران بعداً این کار را در "پاداش تاخیری راهزنان برنولی: سیاست بهینه و متاالگوریتم پیش بینی کننده PARDI" گسترش داد تا روشی برای تعیین خط مشی بهینه راهزنان برنولی ایجاد کند، زمانی که پاداش ممکن است بلافاصله پس از یک تصمیم آشکار نشود و ممکن است به تاخیر بیفتد. این روش بر محاسبه مقادیر مورد انتظار نتایج پاداش که هنوز آشکار نشده اند و به روزرسانی توزیع احتمالات پسین هنگام آشکار شدن پاداش ها متکی است. می توان راه حل های بهینه برای راهزن چند دست برای استخراج ارزش انتخاب های حیوانات استفاده کرد. فعالیت نورون ها در آمیگدال و جسم مخطط شکمی مقادیر به دست آمده از این سیاست ها را رمزگذاری می کند و می تواند برای رمزگشایی زمانی که حیوانات انتخاب های اکتشافی در مقابل استثماری انجام دهند استفاده شود. علاوه بر این، سیاست های بهینه رفتار انتخاب حیوانات را بهتر از استراتژی های جایگزین پیش بینی می کنند (که در زیر توضیح داده شده است). این نشان می دهد که راه حل های بهینه برای مسئله راهزن چند دست از نظر بیولوژیکی قابل قبول هستند. راه حل های تقریبی. راهبردهای زیادی وجود دارند که ر
اه حل تقریبی برای مسئله راهزن ارائه می دهند و می توان آنها را در چهار گروه کلی که در زیر شرح داده شده است قرار داد: استراتژی های نیمه یکنواخت. استراتژی های نیمه یکنواخت اولین (و ساده ترین) استراتژی هایی بودند که برای حل تقریبی مسئله راهزن کشف شدند. همه آن استراتژی ها رفتار حریصانه ای دارند که در آن "بهترین" اهرم (بر اساس مشاهدات قبلی) همیشه کشیده می شود، مگر زمانی که یک اقدام تصادفی (یکنواخت) انجام شود. استراتژی های تطبیق احتمال. استراتژی های تطبیق احتمال این ایده را منعکس می کند که تعداد کشیدن ها برای یک اهرم معین باید "با" احتمال واقعی آن برای بهینه بودن اهرم مطابقت داشته باشد. استراتژی های تطبیق احتمال نیز به عنوان نمونه گیری تامپسون یا راهزنان بیزی شناخته می شوند، و اگر بتوانید از توزیع پسین برای مقدار میانگین هر جایگزین نمونه برداری کنید، به طور شگفت آوری آسان می شوند. استراتژی های قیمت گذاری. استراتژی های قیمت گذاری "قیمتی" را برای هر اهرم تعیین می کنند. به عنوان مثال، همانطور که با الگوریتم POKER نشان داده شده است، قیمت می تواند مجموع پاداش مورد انتظار به اضافه تخمینی از پاداش های اضافی آینده باشد که ا
ز طریق دانش اضافی به دست می آید. اهرم بالاترین قیمت همیشه کشیده می شود. راهزن زمینه ای. یک تعمیم مفید از راهزن چند دست، راهزن چند دست زمینه ای است. در هر تکرار، یک عامل هنوز باید بین اهرم ها انتخاب کند، اما همچنین یک بردار ویژگی d بعدی را می بیند، بردار زمینه ای که می تواند همراه با پاداش اهرم های بازی شده در گذشته برای انتخاب اهرم بازی استفاده کند. با گذشت زمان، هدف یادگیرنده جمع آوری اطلاعات کافی در مورد چگونگی ارتباط بردارهای زمینه و پاداش ها با یکدیگر است، به طوری که بتواند بهترین اهرم بعدی را با نگاه کردن به بردارهای ویژگی پیش بینی کند. راه حل های تقریبی برای راهزن زمینه ای. استراتژی های زیادی وجود دارند که راه حلی تقریبی برای مسئله راهزن زمینه ای ارائه می دهند و می توان آن ها را در دو دسته کلی به تفصیل در زیر قرار داد. راهزن زمینه ای محدود. در عمل، معمولاً هزینه ای مرتبط با منابع مصرف شده توسط هر اقدام وجود دارد و هزینه کل توسط بودجه در بسیاری از کاربردها مانند جمع سپاری و آزمایش های بالینی محدود می شود. راهزن زمینه ای محدود (CCB) چنین مدلی است که هم محدودیت های زمانی و هم بودجه را در یک محیط راهزن چند
دست در نظر می گیرد. A. Badanidiyuru و همکاران. ابتدا راهزن های زمینه ای را با محدودیت های بودجه مورد مطالعه قرار داد، که به آنها راهزن های زمینه ای منبع نیز می گویند و نشان داد که formula_21 پشیمانی دست یافتنی است با این حال، کار آنها بر روی مجموعه محدودی از سیاست ها متمرکز است و الگوریتم از نظر محاسباتی ناکارآمد است. یک الگوریتم ساده با پشیمانی لگاریتمی در موارد زیر پیشنهاد شده است:
جام بین قاره ای ۱۹۹۶ سی و پنجمین دوره از جام بین قاره ای فوتبال بود که بین باشگاه یوونتوس، قهرمان لیگ قهرمانان اروپا ۹۶–۱۹۹۵، و باشگاه ریور پلاته، قهرمان جام لیبرتادورس ۱۹۹۶ برگزار شد.
کلاهبرداری کارت اعتباری (به انگلیسی: Credit card fraud) اصطلاحی به معنای کلاهبرداری از طریق کارت های اعتباری است. مجرم بدین وسیله می تواند از طریق کارت اعتباری شخص دیگری کالا بخرد یا پول او را به حساب خود واریز کند. کلاهبرداری کارت اعتباری می تواند به صورت معتبر و مجاز به معنای انتقال پول به حساب مجرم با اختیار و آگاهی صاحب کارت و هم به صورت غیر مجاز، به معنای انتقال پول توسط شخص ثالث بدون اجازه و آگاهی دارنده ی کارت، باشد. در سال ۲۰۱۸ مبلغ کلی کلاهبرداری به صورت غیر مجاز در کشور انگلستان برابر ۸۴۴٫۸ میلیون پوند بوده است در حالی که بانک ها و کمپانی های صادر کننده کارت از کلاهبرداری حدود ۱٫۶۶ میلیارد پوند جلوگیری کرده اند. این به معنای جلوگیری از formula_1 کلاهبرداری های کارت اعتباری است. زمانی کلاهبرداری رخ می دهد که مجرم بتواند به اطلاعات کارت اعتباری اشخاص دسترسی پیدا بکند و با استفاده از این اطلاعات پول از حساب دارنده ی کارت برداشت کرده یا اکانت جدیدی با هویت جعلی بسازد. این دسترسی با روش هایی نظیر ماهیگیری (به انگلیسی: phishing) یا اسکیمینگ (به انگلیسی: Skimming) یا به اشتراک گذاری اطلاعات توسط دارنده ی ح
ساب، بدست می آید. این نوع کلاهبرداری توسط هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قابل تشخیص و جلوگیری است. تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری. تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری توسط هوش مصنوعی. بدلیل پیچیدگی بالای محاسباتی و دشواری زیاد تشخیص این نوع کلاهبرداری، از هوش مصنوعی استفاده می شود. رایج ترین روش های مورد استفاده در تشخیص کلاهبرداری های کارت اعتباری، شبکه های عصبی (به انگلیسی: Neural network)، درخت تصمیم (به انگلیسی: Decision tree)، ماشین بردار پشتیبانی(به انگلیسی: Support vector machine) و الگوریتم های فراابتکاری (به انگلیسی: Meta heuristics) هستند. روش های متفاوتی می توان برای تشخیص تراکنش های مشکوک به کار برد به عنوان مثال یکی از روش های بی درنگ ابتدا با استفاده از نقشه های خود سازمان دهنده (به انگلیسی: Self-organizing maps) بعد داده ها را کاهش می دهد و سپس با استفاده از یک الگوریتم پیش بینی کننده، تراکنش های غیر طبیعی را تعیین می کند. الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارای خطا در پیشبینی هستند به همین علت از الگوریتم هایی مانند GASS و MBO برای بهبود نتیجه ی سیستم نهایی کمک می گیرند. یادگیری ماشین. یادگیری ماشی
ن زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است و از آن برای تشخیص تراکنش های غیر عادی به طوری که بیش برازش (به انگلیسی: Overfitting) رخ ندهد، استفاده می شود. بیش برازش به معنای یادگیری بیش از حد به روی داده های آموزش است (به عنوان مثال یادگیری بر اساس ویژگی های کم اهمیت داده ها) به طوری که اگر تراکنش جدیدی خارج از داده های آموزشی به مدل داده شود نتیجه ی اشتباه خواهد داد و ممکن است تراکنش عادی را غیرعادی و تراکنش غیرعادی را عادی پیش بینی بکند. بردار های ماشین پشتیبانی یکی از روش های پر استفاده در یادگیری ماشین برای مسئله ی طبقه بندی (به انگلیسی: Classification) است و برای تشخیص تراکنش های غیرعادی استفاده می شود. بردار های ماشین پشتیبانی. در بردار های ماشین پشتیبانی هر یک از داده ها یک برچسب برای تعیین طبقه ی خود دارند که در طبقه بند دودویی، این طبقه ها به مثبت و منفی تبدیل می شوند. در نظر بگیرید تراکنش های غیرعادی برچسب مثبت formula_2 و تراکنش های غیر عادی برچسب منفی formula_3 دارند. هدف پیدا کردن خطی است که از هر دو کلاس مثبت و منفی فاصله دارد. این خط مبنای تصمیم گیری برای تعیین برچسب داده ها خواهد بود.
شبکه باور عمیق نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که از روش سازنده استفاده می کند. این شبکه عصبی مصنوعی شامل یک لایه از متغیرهای دیده شده و چندین لایه شامل متغیرهای دیده نشده (مخفی) است که بین عناصر دو لایه می تواند اتصالاتی وجود داشته باشد. شبکه باور عمیق یه عنوان راه حلی معرفی شد تا بتواند مشکلاتی را که قبل از آن در شبکه های عصبی وجود داشتند (مانند مدت زمان زیاد یادگیری، رسیدن به کمینه های محلی به دلیل انتخاب نامناسب متغیرها، و نیاز به داده زیاد برای یادگیری)، حل کند. شبکه باور عمیق شامل لایه های ورودی و خروجی به همراه چندین لایه مخفی در بین آن ها می باشد. در لایه های متوالی ماشین بولتزمن محدود شده به کار رفته است که باعث می شود شبکه به صورت لایه به لایه و با سرعت بالایی آموزش ببیند. ماشین بولتزمن محدود شده دارای دو لایه از نورون ها می باشد که لایه اول ورودی شامل متغیرهای دیده شده است و لایه دوم شامل متغیرهای مخفی است. نورون ها بین این دو لایه به یکدیگر متصل شده اند اما درون یک لایه هیچ اتصالی وجود ندارد. شبکه باور عمیق می تواند به صورت خودران ابعاد داده ورودی را کاهش دهد یا اینکه با استفاده از یادگیری با نظارت عملی