moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker 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 کتاب‌های جهان در زمینه قانون جذب است.works floreance چهار اثر از فلورانس اسکاول شین از رازی مهم پرده برمیدارد www.isna چهار اثر فلورانس اسکاول شین www.isna خواندن این پنج کتاب را از دست ندهید mehrnews.com آثار اسکاول شین زندگی‌تان را تغییر می‌دهد/شیراز یادتان نرود mehrnews.com
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.
چهار اثر فلورانس اسکاول شین کتابی که در ایران تابه‌حال 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 معنایی‌اش در دسته کتبی قرار می‌گیرد که کمک کننده به افراد در زندگی‌اند و تابحال برای افراد بسیاری موفق واقع شده است. در بیانی ساده‌تر باید شاهکار اسکاول شین را به عنوان کتابی خود یار برای خوانندگان معرفی کرد.
در سراسر جملات چهار اثر فلورانس شین می‌توان اشاره به رهنمودهایی برای هشیاری ذهن یا هشیاری برتر که یک ویژگی اکتسابی است را مشاهده کرد. در حقیقت رمان اسکاول شین چه در کتاب چهار اثر فلورانس و چه در دیگر کتاب‌های به‌جا مانده از وی، تمام تلاش به بیان قدرت ذهن برتر و هوشیار شده است.
کتابی که از جمله پرخواننده‌ترین کتب دنیاست و تابحال به بسیاری از زبان‌های 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 درس‌های 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 آموزه‌های لازم را به دور از هرگونه اجبار و یا شعارگرایی، به خوانندگان بیاموزد.معنویت همراه با آرامش در کتاب صوتی www.ilna.ir
نظارت ضعیف شاخه‌ای 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 نظارت‌شده اعمال می‌شود.این روش هزینه های احتمالی‌ای که لیبل زدن به صورت دستی ایجاد می‌کند مانند زمان‌بر بودن را از بین می‌برد. به جای این روش  برچسب های ضعیف و درک آن که آن ها ناقصند اما میتوانند یک مدل قوی بسازند به‌کارگرفته می‌شوند.
به خصوص در پردازش زبان های طبیعی که در آن ما الگوهای بسیاری خاص برای داده ها داریم که باعث می‌شود 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.
در کل سطوح نشانه گذاری داده ها را می توان به ۳ گروه تقسیم کرد:
در این بخش داده‌ها با کیفیت خوبی نشانه‌گذاری شده‌اند و این نشانه‌گذاری‌ها قابل اعتماد هستند.
با توجه به اندازه‌ٔ مجموعه داده‌ها در این گروه می‌توان از رویکردهای مختلف استفاده کرد. مثلا اگر اندازهٔ مجموعه داده بزرگ باشد می‌توان از رویکرد یادگیری بانظارت و اگر اندازه مجموعه داده کوچک باشد می‌توان از رویکرد یادگیری انتقالی یا یادگیری نیمه نظارتی استفاده کرد.
در این بخش با تکنیک‌های مختلف مثل روش‌های برچسب‌گذاری ضعیف، روش‌های اکتشافی الگویابی، برچسب‌گذاری خوشه ای و استفاده از مدل‌های از قبل آموزش دیده به عنوان یک پیش‌بینی کننده نویزدار، کیفیت نشانه‌گذاری را بالا می‌بریم و سپس از روش های ذکر شده استفاده می‌کنیم.
در این بخش می‌توان از روش‌های خوشه‌بندی استفاده کرد.
مدل های یادگیری ماشین و تکنیک‌های آن به صورت روبه‌افزایشی قابل‌دسترسی توسط محققان و توسعه‌دهندگان است. کاربرد این مدل‌ها 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 می‌دهد. به طور مثال:
هنگامی که تکنیک های یادگیری ماشین در کاربردی جدید شروع به کار میکنند, معمولا دادهٔ آموزش به اندازهٔ کافی برای اعمال فرآیند های مرسوم نیست. هرچند بعضی صنایع این مزیت را دارند که مقدار کافی دادهٔ آموزش آماده دارند. جمع‌آوری دادهٔ آموزش نیاز به گذشت زمان بسیار زیاد و هزینهٔ بالا  شود. بنابراین آنهایی که چنین نیستند ممکن است با مشکل جدی روبه‌رو شوند.
هنگامی که train کردن داده نیازمند تخصصی دقیق و مرتبط با ویژگی‌های داده‌ها است. به طور مثال حوزه های زیست‌پزشکی یا مسائل امنیتی.
بیشتر زمان پیاده‌سازی یادگیری ماشین روی آماده کردن مجموعه داده صرف می‌شود. هنگامی که یک بخش صنعتی یا یک مطالعهٔ میدانی با مشکلاتی روبه‌رو می‌شود که به طور ذاتی مدام در حال دگرگونی‌اند, ممکن است جمع‌آوری و آماده‌کردن سریع دادهٔ کافی امکان‌پذیر نباشد. به طور مثال این موضوع در مسائل مرتبط با امنیت سایبری واضح‌تر دیده‌ می‌شود.
برچسب‌های ضعیف برای کاهش هزینه و افزایش کارایی تلاش‌های انسانی‌‌ای که روی فرآیند دستی برچسب زدن داده صرف می‌شود که در سه گروه کلی قرار می‌گیرند:
خارج از این سه محیط محدودیت‌هایی که یادگیری نظارتی ضعیف ممکن است پیش رو داشته باشد با اطلاعات انسانی به عنوان prior ها اقدام به رفع آن‌ها میکنند.
یادگیری نیمه‌نظارت‌شده نوع خاصی از نظارت ضعیف است که بخشی کوچکی از دادهٔ برچسبدار را با مقدار زیادی دادهٔ بدون برچسب هنگام آموزش ترکیب می‌کند. این روش میان یادگیری بدون نظارت(با داده های کاملا بدون برچسب) و یادگیری نظارت‌شده(داده‌های کاملا برچسبدار) قرار می‌گیرد.
داده‌های بدون برچسب هنگامی که در ترکیب با حجم کمی دادهٔ برچسبدار قرار می‌گیرد می‌تواند بهبود قابل‌توجهی در دقت یادگیری به همراه داشته‌باشد. در اختیار  داشتن دادهٔ برچسبدار برای یک مسئلهٔ یادگیری عموما 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 هزینه‌ای ندارد. بنابراین یادگیری نیمه‌نظارتی یک موضوع مورد توجه در یادگیری ماشین است و به عنوان مدلی از یادگیری انسانی نیز مورد توجه است.
مجموعه‌ای 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 کار گیری جداگانهٔ زیرمجموعه‌های برچسبدار یا بدون برچسب به صورت جدا دارد.
در این روش از کارشناسان خبره می‌خواهیم که داده‌های بیشتری را برچسب‌گذاری کنند
هدف اصلی رویکرد یادگیری فعال، ارائه نقاط داده‌ای 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 می‌خواهیم که فقط جملات شامل احساسات را برچسب‌گذاری کنند. یا فقط می‌توانیم برای این نقاط داده به سمت نظارت ضعیف‌تر برویم تا یادگیری فعال بتواند با نظارت ضعیف تکمیل شود.
هدف اصلی در پشت این رویکرد استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده کوچک با مجموعه داده‌های بدون برچسب بزرگ در سطح بالا با فرض معیارهای همواری و فاصله کم داده‌های بدون برچسب است.
یادگیری انتقالی رویکردی است که در آن از یک مدل از پیش آموزش دیده برای یادگیری از داده های موجود استفاده می‌شود. با استفاده از دانش به‌دست‌آمده از آموزش در مجموعه‌های داده مختلف، اگر شباهت‌هایی بین مجموعه داده‌های آموزش‌دیده قبلی و مجموعه داده هدف وجود داشته باشد، مدل از پیش آموزش‌دیده شده را می‌توان در یک مجموعه داده جدید اعمال کرد. این فرآیند امکان استفاده کارآمد از دانش قبلی را فراهم می کند و تطبیق مدل‌ها با مجموعه داده های جدید را تسهیل می کند.
در این ورودی کارشناسان خبره الگوها را شناسایی و به عنوان ورودی کمکی قرار می‌‌دهند
نظارت از راه دور تکنیکی است که از نقاط داده‌ای استفاده می‌کند که با یک پایگاه دانش خارجی همسو می‌شوند تا برچسب‌ها را تولید کنند. نظارت از راه دور به جای تکیه صرف بر برچسب‌گذاری دستی، از روش‌های اکتشافی برای تخصیص خودکار برچسب‌ها بر اساس همسویی داده‌ها با دانش خارجی استفاده می‌کند.
طبقه‌بندی‌کننده‌های ضعیف با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌هایی که ممکن است برای کار خاص مناسب نباشند، در نظارت ضعیف نقش دارند. در عوض، این طبقه‌بندی‌کننده‌ها به مجموعه داده‌های متفاوتی اعمال می‌شوند و مجموعه‌های داده‌ای را ایجاد می‌کنند که نویزدار و مغرضانه هستند. سپس این مجموعه داده ها به عنوان مجموعه آموزشی برای فرآیند یادگیری استفاده می شود. در حالی که طبقه‌بندی‌کننده‌ها ممکن است به‌صورت جداگانه دقت مطلوبی را ارائه ندهند، مشارکت جمعی آنها به مدل‌های آموزشی برای مدیریت سناریوهای مختلف و بهبود عملکرد کلی کمک می‌کند. با ترکیب طبقه‌بندی‌کننده‌های ضعیف، نظارت ضعیف از منابع مختلف داده برای بهبود فرآیند یادگیری استفاده می‌کند.
مولدهای تابع برچسب‌گذاری ابزارهایی در سیستم‌های نظارت ضعیف مانند Snorkel هستند که امکان ایجاد چندین عملکرد را با استفاده از کد فراهم می‌کنند. این توابع با تخصیص خودکار برچسب ها به داده ها، نقش مهمی در فرآیند نظارت ضعیف بازی می کنند. با استفاده از کد قابل برنامه‌ریزی، مولدهای تابع برچسب‌گذاری مقیاس‌پذیری و مدیریت‌پذیری را ارائه می‌دهند و امکان مدیریت کارآمد مجموعه‌های داده بزرگ را فراهم می‌کنند. این ابزارها کاربران را قادر می سازد تا عملکردهای برچسب گذاری را بر اساس الزامات خاص تعریف و سفارشی کنند و به انعطاف پذیری و اثربخشی رویکردهای نظارت ضعیف کمک می کنند.
در تئوری احتمالات و یادگیری ماشین ، مسئله راهزن چند دست مسئله‌ای است که در آن مجموعه محدود ثابتی از منابع باید بین گزینه‌های رقیب تخصیص داده شود. انتخاب‌ها به گونه‌ای که سود مورد انتظار آنها را به حداکثر برساند، زمانی که ویژگی‌های 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.
در این مسئله، هر دستگاه یک پاداش تصادفی را از یک توزیع احتمال خاص برای آن دستگاه ارائه می‌کند، که این توزیع از قبل مشخص نیست. هدف قمارباز به حداکثر رساندن مجموع پاداش‌های به‌ دست‌ آمده از طریق دنباله‌ای از کشیدن اهرم‌ها است. معاوضه اساسی‌ای که قمارباز در هر آزمایشی با آن روبرو می‌شود، 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 دستگاه‌های دیگر است. مبادله بین اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری ماشین بررسی شده است. در عمل، راهزن چند دست برای مدل‌سازی مسائلی مانند مدیریت پروژه‌های تحقیقاتی در یک سازمان بزرگ، مانند یک بنیاد علمی یا یک شرکت داروسازی، استفاده شده‌ است. در نسخه‌های اولیه مسئله، قمارباز بدون هیچ دانش اولیه در مورد دستگاه‌ها شروع می‌کند.
هربرت رابینز در سال 1952، با درک اهمیت مسئله، استراتژی‌های انتخاب جمعیت همگرا را در "برخی از جنبه‌های طراحی متوالی آزمایش‌ها" 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 می‌دهد.
مسئله راهزن چند دست، عاملی را مدل می‌کند که به طور همزمان تلاش می‌کند دانش جدیدی («اکتشاف») به دست آورد و تصمیمات خود را بر اساس دانش موجود («استثمار») بهینه کند. عامل تلاش می‌کند تا این دو وظیفه رقابتی را متعادل کند تا ارزش کلی آنها را در بازه زمانی در نظر گرفته شده به حداکثر برساند. کاربردهای عملی زیادی از مسئله راهزن وجود دارد، به عنوان نمونه:
Gittins, J. C. (1989), "Multi-armed bandit allocation indices", Wiley-Interscience Series in Systems and Optimization., Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., ISBN
Berry, Donald A.; Fristedt, Bert (1985), "Bandit problems: Sequential allocation of experiments", Monographs on Statistics and Applied Probability, London: Chapman & Hall, ISBN
در این مثال‌های عملی، مسئله مستلزم رسیدن به حداکثر پاداش بر اساس دانشی است که قبلاً به دست آورده‌ایم و تلاش برای اقدامات جدید برای افزایش بیشتر دانش است. این به عنوان "معاوضه بهره برداری در مقابل اکتشاف" در یادگیری ماشینی شناخته می‌شود.
این مدل برای کنترل تخصیص پویای منابع به پروژه‌های مختلف استفاده شده است و به این سؤال پاسخ می‌دهد 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 آلمانی‌ها رها شود تا دانشمندان آلمانی نیز بتوانند وقت خود را برای آن تلف کنند.
نسخه‌ای از مسئله که اکنون معمولاً مورد بررسی قرار می‌گیرد توسط هربرت رابینز در سال 1952 فرموله شده است.
راهزن چند دستی (کوتاه: MAB) را می‌توان به عنوان مجموعه ای از توزیع‌های واقعی دید. formula_1 ، هر توزیع با پاداش‌های ارائه شده توسط یکی از formula_2 اهرم مرتبط است. اگر formula_3 مقادیر میانگین مرتبط با این توزیع‌های پاداش باشد، قمارباز به طور مکرر در هر دور یک اهرم بازی می‌کند و پاداش مربوطه را مشاهده می‌کند. هدف این است که مجموع پاداش‌های 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 پاداش‌های جمع آوری شده تعریف می‌شود:
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 می‌کند با احتمال 1 به صفر میل می‌کند. به طور شهودی، استراتژی‌های بدون پشیمانی تضمین می‌شوند که اگر راندهای کافی بازی شوند، به یک استراتژی بهینه (الزاماً منحصربه‌فرد) همگرا می‌شوند.
یک فرمول متداول، "راهزن چند دست دودویی یا راهزن" "چند دست برنولی است" که یک جایزه با احتمال formula_12 صادر می‌کند 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 می‌شود، وضعیت آن دستگاه به دستگاه جدیدی می‌رود که بر اساس احتمالات تکامل حالت مارکوف انتخاب می‌شود. بسته به وضعیت فعلی دستگاه یک پاداش وجود دارد. در یک تعمیم به نام "مسئله راهزن بی‌قرار"، حالت‌های دستگاه‌های بازی نشده نیز می تواند در طول زمان تکامل یابد.
محققان علوم کامپیوتر راهزنان چند دست را تحت بدترین مفروضات (worst-case) مورد مطالعه قرار داده‌اند و الگوریتم‌هایی را برای به حداقل رساندن پشیمانی در زمانی متناهی و نامتناهی برای بازدهی اهرم‌های تصادفی و غیر تصادفی به دست آورده‌اند.
یک پیشرفت بزرگ، ایجاد استراتژی‌ها یا سیاست‌های انتخاب بهینه جمعیت (که دارای حداکثر نرخ هم‌گرایی یکنواخت با جمعیت با بالاترین میانگین هستند) در کار شرح داده شده در زیر است.
در مقاله "قوانین تخصیص تطبیقی کارآمد مجانبی"، لای و رابینز (به دنبال مقالات رابینز و همکارانش که به رابینز در سال 1952 بازمی‌گردند) سیاست‌های انتخاب جمعیت همگرا را ارائه کردند که سریع‌ترین 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 ساده‌سازی خط‌مشی و اثبات اصلی برای مورد جمعیت‌های عادی با واریانس‌های شناخته شده ارائه شد. پیشرفت قابل توجه بعدی توسط Burnetas و Katehakis در مقاله "سیاست‌های تطبیقی بهینه برای مسائل تخصیص متوالی"، به دست آمد، جایی که سیاست‌های مبتنی بر شاخص با حداکثر نرخ همگرایی یکنواخت، تحت شرایط عمومی تر که شامل مواردی است که در آن توزیع‌ها 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 توزیع‌های گسسته و تک‌متغیره دلخواه (یعنی ناپارامتریک) پیروی می‌کند.
بعداً در «سیاست‌های تطبیقی بهینه برای فرآیندهای تصمیم مارکوف» بورنتاس و کاتهاکیس مدل بسیار بزرگ‌تری از فرآیندهای تصمیم‌گیری 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 سیاست‌های تطبیقی با ویژگی‌های نرخ همگرایی حداکثری یکنواخت برای کل پاداش افق محدود مورد انتظار تحت مفروضات کافی فضاهای کنش حالت محدود و کاهش‌ناپذیری قانون گذار ارائه کردند. یکی از ویژگی‌های اصلی این سیاست‌ها این است که انتخاب اقدامات، در هر حالت و دوره زمانی، بر اساس شاخص‌هایی است که تورم‌های سمت راست معادلات میانگین تخمینی بهینه پاداش هستند. این تورم‌ها اخیراً در کار تواری و بارتلت، اورتنر فیلیپی، کاپی، و گاریویه Filippi, S. and Cappé, O. and Garivier, A. (2010). "Online regret bounds for Markov decision processes with deterministic transitions", "Communication, Control, and Computing (Allerton), 2010 48th Annual Allerton Conference on", pp. 115–122 و هوندا و تاکمورا، رویکرد خوش‌بینانه نامیده می‌شوند.
برای راهزنان چند دست برنولی، پیلارسکی و همکاران روش‌های محاسباتی استخراج راه‌حل‌های کاملاً بهینه (نه فقط مجانبی) را با استفاده از برنامه‌نویسی پویا در مقاله "سیاست بهینه برای راهزنان برنولی: محاسبات و الگوریتم" مطالعه کردند. این کار از طریق طرح‌های نمایه‌سازی، جداول جستجو و سایر تکنیک‌ها، راه‌حل‌های بهینه عملاً قابل اجرا را برای راهزنان برنولی ارائه کرد، مشروط بر اینکه افق‌های زمانی و تعداد اهرم‌ها 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 به‌روزرسانی توزیع احتمالات پسین هنگام آشکار شدن پاداش‌ها متکی است.
می‌توان راه حل‌های بهینه برای راهزن چند دست برای استخراج ارزش انتخاب‌های حیوانات استفاده کرد. فعالیت نورون‌ها در آمیگدال و جسم مخطط شکمی مقادیر به دست آمده از این سیاست‌ها را رمزگذاری می‌کند و می‌تواند برای رمزگشایی زمانی که حیوانات انتخاب‌های اکتشافی در مقابل استثماری انجام دهند استفاده شود. علاوه بر این، سیاست‌های بهینه رفتار انتخاب حیوانات را بهتر از استراتژی‌های جایگزین پیش‌بینی می‌کنند (که در زیر توضیح داده شده است). این نشان می‌دهد که راه‌حل‌های بهینه برای مسئله راهزن چند دست از نظر بیولوژیکی قابل قبول هستند.
راهبردهای زیادی وجود دارند که راه حل تقریبی برای مسئله راهزن ارائه می‌دهند و می‌توان آنها را در چهار گروه کلی که در زیر شرح داده شده است قرار داد:
استراتژی‌های نیمه یکنواخت اولین (و ساده‌ترین) استراتژی‌هایی بودند که برای حل تقریبی مسئله راهزن کشف شدند. همه آن استراتژی‌ها رفتار حریصانه‌ای دارند که در آن "بهترین" اهرم (بر اساس مشاهدات قبلی) همیشه کشیده می‌شود، مگر زمانی که یک اقدام تصادفی (یکنواخت) انجام شود.
نوسانات زیاد در برآورد ارزش، منجر به اپسیلون بالا (اکتشاف زیاد، بهره برداری کم) می‌شود. نوسانات کم به یک اپسیلون کم (اکتشاف کم، بهره برداری زیاد) منجر می‌شود. بهبودهای بیشتر را می‌توان با انتخاب کنش با وزن نرم افزار در مورد اقدامات اکتشافی به دست آورد ( Tokic & Palm, 2011).
استراتژی‌های تطبیق احتمال این ایده را منعکس می‌کند که تعداد کشیدن‌ها برای یک اهرم معین باید "با" احتمال واقعی آن برای بهینه بودن اهرم مطابقت داشته باشد. استراتژی‌های تطبیق احتمال نیز به‌عنوان نمونه‌گیری تامپسون یا راهزنان بیزی شناخته می‌شوند،
استراتژی‌های قیمت گذاری "قیمتی" را برای هر اهرم تعیین می‌کنند. به عنوان مثال، همانطور که با الگوریتم POKER نشان داده شده است،
Vermorel, Joannes; Mohri, Mehryar (2005), "Multi-armed bandit algorithms and empirical evaluation" (PDF), In European Conference on Machine Learning, Springer, pp. 437–448
یک تعمیم مفید از راهزن چند دست، راهزن چند دست زمینه‌ای است. در هر تکرار، یک عامل هنوز باید بین اهرم‌ها انتخاب کند، اما همچنین یک بردار ویژگی d بعدی را می‌بیند، بردار زمینه ای که می‌تواند همراه با پاداش اهرم‌های بازی شده در گذشته برای انتخاب اهرم بازی استفاده کند. با گذشت زمان، هدف یادگیرنده جمع‌آوری اطلاعات کافی در مورد چگونگی ارتباط بردارهای زمینه و پاداش‌ها با یکدیگر است، به طوری که بتواند بهترین اهرم بعدی را با نگاه کردن به بردارهای ویژگی پیش‌بینی کند.
استراتژی‌های زیادی وجود دارند که راه‌حلی تقریبی برای مسئله راهزن زمینه‌ای ارائه می‌دهند و می‌توان آن‌ها را در دو دسته کلی به تفصیل در زیر قرار داد.
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 آزمایش‌های بالینی محدود می‌شود. راهزن زمینه‌ای محدود (CCB) چنین مدلی است که هم محدودیت‌های زمانی و هم بودجه را در یک محیط راهزن چند دست در نظر می‌گیرد. A. Badanidiyuru و همکاران. ابتدا راهزن‌های زمینه‌ای را با محدودیت‌های بودجه مورد مطالعه قرار داد، که به آنها راهزن‌های زمینه‌ای منبع نیز می‌گویند و نشان داد که formula_21 پشیمانی دست یافتنی است با این حال، کار آنها بر روی مجموعه محدودی از سیاست‌ها متمرکز است و الگوریتم از نظر محاسباتی ناکارآمد است.
یک الگوریتم ساده با پشیمانی لگاریتمی در موارد زیر پیشنهاد شده است:
جام بین قاره‌ای ۱۹۹۶ سی و پنجمین دوره از جام بین قاره‌ای فوتبال بود که بین باشگاه یوونتوس، قهرمان لیگ قهرمانان اروپا ۹۶–۱۹۹۵، و باشگاه ریور پلاته، قهرمان جام لیبرتادورس ۱۹۹۶ برگزار شد.https://web.archive.org/web/20090414090937/http://rsssf.com/tablest/toyotamvp.html
کلاهبرداری کارت اعتباری (به انگلیسی: Credit card fraud) اصطلاحی به معنای کلاهبرداری از طریق کارت‌های اعتباری است.
مجرم بدین وسیله می‌تواند از طریق کارت اعتباری شخص دیگری کالا بخرد یا پول او را به حساب خود واریز کند.
کلاهبرداری کارت اعتباری می‌تواند 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 دارنده‌ی 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 بانک‌ها و کمپانی‌های صادر کننده کارت از کلاهبرداری حدود ۱٫۶۶ میلیارد پوند جلوگیری کرده‌اند. این به معنای جلوگیری از
formula_1 کلاهبرداری‌های کارت اعتباری است.
زمانی کلاهبرداری رخ می‌دهد که مجرم بتواند به اطلاعات کارت اعتباری اشخاص دسترسی پیدا بکند و با استفاده از این اطلاعات پول از حساب دارنده‌ی‌ کارت برداشت کرده یا اکانت جدیدی با هویت جعلی بسازد. این دسترسی با روش‌هایی نظیر ماهیگیری (به انگلیسی: phishing) یا اسکیمینگ (به انگلیسی: Skimming) یا به اشتراک گذاری اطلاعات توسط دارنده‌ی حساب، بدست می‌آید. این نوع کلاهبرداری توسط هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قابل تشخیص و جلوگیری است.
بدلیل پیچیدگی بالای‌ محاسباتی و دشواری زیاد تشخیص این نوع کلاهبرداری، از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. رایج‌ترین روش‌های مورد استفاده در تشخیص کلاهبرداری‌های کارت اعتباری، شبکه‌های عصبی (به انگلیسی:‌ Neural network)، درخت تصمیم (به انگلیسی: Decision tree)، ماشین بردار پشتیبانی(به انگلیسی: Support vector machine) و الگوریتم‌های فراابتکاری (به انگلیسی: Meta heuristics) هستند. روش‌های متفاوتی می‌توان برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک به کار برد به عنوان مثال یکی از روش‌های بی‌درنگ ابتدا با استفاده از نقشه‌های خود سازمان دهنده (به انگلیسی: Self-organizing maps) بعد داده‌ها را کاهش می‌دهد و سپس با استفاده از یک الگوریتم پیش‌بینی‌کننده، تراکنش‌های غیر طبیعی را تعیین می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارای خطا در پیشبینی هستند به همین علت از الگوریتم‌هایی مانند GASS و MBO برای بهبود نتیجه‌ی سیستم‌ نهایی کمک می‌گیرند.
یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و از آن برای تشخیص تراکنش‌های غیر عادی به طوری که بیش‌برازش (به انگلیسی: Overfitting) رخ ندهد، استفاده می‌شود. بیش‌برازش به معنای یادگیری بیش از حد به روی داده‌های آموزش است (به عنوان مثال یادگیری بر اساس ویژگی‌های کم اهمیت داده‌ها) به طوری که اگر تراکنش‌ جدیدی خارج از داده‌های آموزشی به مدل داده شود نتیجه‌ی اشتباه خواهد داد و ممکن است تراکنش عادی را غیرعادی و تراکنش غیرعادی را عادی پیش‌بینی بکند. بردار‌های ماشین پشتیبانی یکی از روش‌های پر استفاده در یادگیری ماشین برای مسئله‌ی طبقه‌بندی (به انگلیسی: Classification) است و برای تشخیص تراکنش‌های غیرعادی استفاده می‌شود.
در بردار‌های ماشین پشتیبانی هر یک از داده‌ها یک برچسب برای تعیین طبقه‌ی خود دارند که در طبقه‌بند دودویی، این طبقه‌ها به مثبت و منفی تبدیل می شوند. در نظر بگیرید تراکنش‌های غیرعادی برچسب مثبت formula_2 و تراکنش‌های 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 تصمیم‌گیری برای تعیین برچسب داده‌ها خواهد بود.
شبکه باور عمیق نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که از روش سازنده استفاده می‌کند. 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 می‌تواند اتصالاتی وجود داشته باشد.
شبکه باور عمیق یه عنوان راه‌حلی معرفی شد تا بتواند مشکلاتی را که قبل از آن در شبکه‌های عصبی وجود داشتند (مانند مدت زمان زیاد یادگیری، رسیدن به کمینه‌های محلی به دلیل انتخاب نامناسب متغیرها، و نیاز به داده زیاد برای یادگیری)، حل کند.
شبکه باور عمیق شامل لایه‌های ورودی و خروجی به همراه چندین لایه مخفی در بین آن‌ها می‌باشد. در لایه‌های متوالی ماشین بولتزمن محدود شده به کار رفته‌است که باعث می‌شود شبکه به صورت لایه به لایه و با سرعت بالایی آموزش ببیند. ماشین بولتزمن محدود شده دارای دو لایه از نورون‌ها می‌باشد که لایه اول ورودی شامل متغیرهای دیده شده‌است و لایه دوم شامل متغیرهای مخفی است. نورون‌ها بین این دو لایه به یکدیگر متصل شده‌اند اما درون یک لایه هیچ اتصالی وجود ندارد.
شبکه باور عمیق می‌تواند به صورت خودران ابعاد داده ورودی را کاهش دهد یا اینکه با استفاده از یادگیری با نظارت عملیاتی مانند طبقه‌بندی انجام دهد. پیاده‌سازی‌های مختلفی از این شبکه تا به حال انجام شده‌است که هر کدام کاربرد متفاوتی دارد. به‌طور مثال این شبکه در نوار مغزی کاربرد زیادی داشته‌است.
آموزش یک شبکه باور عمیق در دو مرحله اجرا می‌شود. در مرحله اول همه ماشین‌های بولتزمن محدود شده به صورت لایه به لایه بدون نظارت آموزش داده می‌شوند. در مرحله دوم با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار مقدار وزن‌های شبکه به روزرسانی می‌شود.
برای آموزش یک ماشین بولتزمن محدود شده تابع هزینه به این صورت استفاده می‌شود
که در آن formula_2 تابعی برای نرمال‌سازی است و formula_3 تابع انرژی مربوط به دو لایه دیده شده و مخفی است. با محاسبه گرادیان این تابع به صورت formula_4 حاصل به شکل formula_5 ساده می‌شود که در آن formula_6 نشان دهنده میانگین نسبت به توزیع احتمال formula_7 است. البته عبارت formula_8 با استفاده از روش‌های نمونه‌گیری در هر مرحله تخمین زده می‌شود.
در هر مرحله ابتدا لایه دیده شده به صورت یک بردار مقداردهی اولیه می‌شود، سپس لایه مخفی با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می‌شود، سپس لایه دیده شده با دانستن مقادیر مخفی مقداردهی می‌شود، سپس لایه مخفی دوباره با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می‌شود. در آخر با محاسبه گرادیان طبق عبارات بالا وزن‌ها به روزرسانی می‌شوند.
هنر هوش مصنوعی به هنری گفته می‌شود که در آن تنها هوش مصنوعی دست داشته باشد. به عبارتی در خلق این اثر هنری که وجود خارجی ندارد و حتی می‌تواند غیر واقعی باشد تنها هوش مصنوعی دخیل است.
روش‌های مختلفی برای ایجاد هنر هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله این موارد می‌توان به تولید تصاویر رویه‌ای مبتنی بر قانون با استفاده از الگوهای ریاضی، الگوریتم‌هایی که ضربات قلم مو و دیگر جلوه‌های نقاشی شده را شبیه‌سازی می‌کنند، و هوش مصنوعی یا الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های متخاصم و ترانسفورماتورهای مولد اشاره کرد.
یکی از اولین کار‌ها AARON بود که توسط هارولد کوهن در دهه 60 میلادی ساخته شد. AARON بر مبنای رویه مبتنی بر قانون کار می‌کرد و در آن زمان بسیار کارایی داشت.دلیل اصلی کوهن برای توسعه AARON ترسیم در رمزگذاری بود که در ادامه تغییرات زیادی داشت. آن در ابتدا تنها تصاویر سیاه و سفید تولید می‌کرد که خود کوهن آن‌ها را رنگ‌آمیزی می‌کرد. ولی در ادامه کوهن با استفاده از روش‌های دیگر توانست کاری کند که با استفاده از برس‌های رنگ آمیزی این‌کار را خودش انجام دهد.
از سال 2014 که، شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) معرفی شدند اغلب توسط هنرمندان هوش مصنوعی از آن‌ها استفاده می‌کنند. این سیستم از دو تابع بهره می‌برد که یکی از آن‌ها مولدی است که تصاویر را تولید کرده و دیگری تصمیم گیرنده‌ای است که از بین تصاویر تولیدی بهترین را انتخاب می‌کند.  مدل‌های جدیدتر از شبکه خصمانه تولید کوانتیزه برداری و آموزش زبان متضاد تصویر (VQGAN+CLIP) استفاده می‌کنند.  که این شبکه‌ها در دقت تصمیم گیری بهتر برای نقاشی و اثر صحیح تر خودشان معروف هستند.
رؤیای عمیق که توسط گوگل در سال 2015 منتشر شد، از یک شبکه عصبی پیجشی برای یافتن و بهبود الگوها در تصاویر از طریق الگوریتم پاریدولیا می‌کند، بنابراین تصاویری عمداً بیش از حد پردازش شده ایجاد می‌کند. پس از انتشار رؤیای عمیق و موفقیت‌های آن در دید عموم، چندین شرکت برنامه‌هایی را منتشر کردند که می‌توانند عکس‌ها را به تصاویر هنری با سبک مجموعه‌های معروف نقاشی تبدیل کنند. این کار حتی از رؤیای عمیق هم بیشتر مورد استقبال قرار گرفت تا جایی که امروزه یکی از بحث‌های داغ موجود همین برنامه‌ها هستند.
دسته‌بندی با چند برچسب (به انگلیسی: Multi-label classification) متفاوت از رده‌بندی چندگانه است.
در یادگیری ماشینی، برای دسته‌بندی چندگانه هدف ما این است که از بین برچسب‌های موجود برای هر نمونه دقیقا یک برچسب را انتخاب کنیم و به آن نمونه نسبت دهیم. در حالی که در دسته‌بندی با چند برچسب ممکن است به هر نمونه بیش از یک برچسب نسبت داده شود و حالت کلی تری از رده‌بندی چندگانه است.
به بیان بهتر، در دسته‌بندی با چند برچسب، با دادن ورودی x به مدل، خروجی y را از آن دریافت می‌کنیم که y یک بردار از مقادیر 0 و 1 است که مشخص می‌کند ورودی به کدام دسته‌ها تعلق دارد.
معیارهای ارزیابی روش‌های دسته‌بندی با چند برچسب متفاوت از روش‌های دسته‌بندی چندگانه است زیرا ذات و اهداف این دو مسئله با هم تفاوت دارد. ارزیابی‌های رایج برای این دسته از مسائل به شرح زیر است.
که در این فرمول، formula_2 مقدار درست (هدف) و formula_3 مقدار پیش‌بینی شده است.
formula_4 تعداد کل نمونه‌ها و formula_5 مجموعه برچسب‌ها است.
formula_6 که
formula_7 برچسب‌های واقعی و
formula_8 برچسب‌های پیش‌بینی شده است.
تایلر اسپندل یک کمدین، بازیگر و کارگردان فیلم آمریکایی است. او بیشتر به خاطر کارش در فیلم‌های خانم اشتباهی (۲۰۲۰) و قانون شکنان (۲۰۲۳) شناخته شده‌است.
خانم اشتباهی (انگلیسی: The Wrong Missy) یک فیلم کمدی رمانتیک آمریکایی محصول سال ۲۰۲۰ به کارگردانی تایلر اسپندل با بازی دیوید اسپید، لورن لپکس، نیک اسواردسون، جف پیرسون و سارا چالک است.
این فیلم در ۱۳ می ۲۰۲۰ در نتفلیکس منتشر شد. در ژوئیه ۲۰۲۰، نتفلیکس فاش کرد که این فیلم در چهار هفته اول اکران توسط ۵۹ میلیون خانواده تماشا شده‌است که یکی از پربیننده‌ترین فیلم‌ها برای یکی از فیلم‌های اصلی آنها بوده‌است.
مردی بنام تیم یک دعوت نامه برای زن مورد علاقه خود می‌فرستد اما طولی نمی‌کشید که متوجه می‌شود نامه اشتباه برای یک خانم دیگر رفته‌است و…
این فیلم در متاکریتیک، فیلم میانگین وزنی دارد. امتیاز ۳۳ از ۱۰۰ بر اساس رای ۱۲ منتقد، نشان‌دهنده «بررسی‌ها عموماً نامطلوب» است.
تابع Swish به شکل زیر تعریف می‌شود:
که formula_2 می‌تواند ثابت، یا پارامتر قابل یادگیری باشد. اگر formula_3 باشد، تابع swish تبدیل به تابع سیگموئید خطی یا SiLU می‌شود.
مشتق تابع swish نسبت به formula_10 بدین شکل قابل محاسبه است:
مشتق تابع swish نسبت به formula_2 بدین شکل قابل محاسبه است:
در سال 2017 دانشمندان در Google توانستند با جایگزینی تابع swish به جای ReLU و Sigmoid، نتایج بهتری برای دیتاست ایمیج‌نت بدست آورند. همچنین عملکرد این تابع در سایر مدل‌ها و دیتاست‌های مشهور برابر یا بهتر از دیگر توابع فعال‌سازی رایح بوده است. البته باید توجه داشت که تابع swish نسبت به ReLU از لحاظ محاسبات چه در محاسبه تابع و چه در محاسبه مشتق بسیار پیچیده‌تر است.
داوید زاوادزکی (؛ زادهٔ ۱۹۷۷) بازیگر اهل لهستان است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "محکوم"، "دستورالعمل زندگی"، "مأموریت افغانستان"، "هتل ۵۲"، "پدر متیو"، ""، "دوران افتخار"، "دوستان"، "رنگ‌های خوشبختی"، "بلفر"، "کلبه جنگلی"، "قانون حقیقی"، "کارآگاهان جنایی"، "پرستار کودک"، "در خوشی و سختی" و "حیوان بزرگ" اشاره نمود.
روان درمانی انگیزشی با تکیه بر مفاهیم ذهن محیطی، دروغ، چهاردیواری، ذهن ثروتمند و خودخواهی کار خود را آغاز کرد. اصل ذهن محیطی که ریشه در روانشناسی اجتماعی دارد معتقد است که انسان ها تمایل زیادی به ارضای ذهنیت دیگران درمورد خودشان دارند. اینکه دیگران چه ذهنیتی در مورد فرد دارند، تعیین کننده بسیاری از رفتارهای او هست و فرد تلاش میکند، مطابق با این ذهنیت، زندگی خود را هدایت نماید. بر اساس اصل ذهن محیطی، انسان ها به شدت تحت تاثیر دیگران هستند و فشار های اجتماعی حاکم بر انسان غیر قابل تصور است . اراده انسان تا حد بسیار زیادی توسط دیگران هدایت میشود . و بدین ترتیب، انسان ها در چهاردیواری هایی که دیگران تعبیه کرده اند، زندگی میکنند و رهایی از این چهار دیواری به سهولت ممکن نیست. اصل دروغ، ریشه در فلسفه پست مدرن دارد و بر این اساس، ذهنیت های دیگران که به فرد القا شده اند، حقیقت مطلق نیستند بلکه حقیقت های ذهنی هستند. ذهنیت دیگران در مورد فرد صرفا میتواند یک حقیقت ذهنی باشد که مبنای واقعی نداشته و در روان درمانی انگیزشی دروغ نامیده میشود. بنابراین، بخش بزرگی از آنچه هستیم، حاصل دروغ هایی هست که توسط دیگران و محیط به ما تلقین شده است. اصل ذهن ثروتمند ریشه در عرفان ایرانی-اسلامی و تمدن شرق دارد. مطابق این اصل، فرد میتواند نگاهی متعالی به مسائل داشته باشد و خود را از موضوعات بی اهمیت رها نماید. ذهن ثروتمند به فرد کمک میکند تا اهداف بزرگی در زندگی دنبال نماید و مشکلات را کوچک بشمارد. اصل خود خواهی ریشه در روانکاوی دارد و انسان ها را ذاتا موجودی خودخواه میداند. بنابر این در روان درمانی انگیزشی ابتدا به مراجعان کمک میشود تا خودشان را توصیف کنند و دروغ هایی که دیگران به آنها تلقین کرده اند را شناسایی کنند.  سپس میتوانند چهاردیواری هایی که در آن محصور شده اند را تشخیص دهند. و به کمک درمانگر این چهاردیواری ها را بشکنند و راه جدیدی برای زیستن انتخاب کنند که مطابق با اصل خودخواهی به نفع آنها باشد و زندگی شاد تری برای آنها فراهم نماید. آنها ذهن ثروتمند را تمرین میکنند و مسائل بی اهمیت را از ذهن خود حذف می نمایند. با استفاده از تکنیک های درمانی به مراجعان کمک میشود اضطراب مربوط به دیگران را کاهش دهند و نقش های جدید و سالم تری را در زندگی تمرین نمایند. آنها متوجه میشوند، تصورشان از خود صرفا حاصل ذهن محیطی بوده و آنها میتوانند چیز دیگری باشند. بخش های آسیب زای شخصیت را مورد تعدیل قرار میدهند و دیوارهای چهاردیواری را می شکنند. دیوار های من نمیتوانم را کنار میزنند و با قدرت من میتوانم را تمرین میکنند. از روابطی که به آنها آسیب میرساند خارج میشوند. دوست داشتن خود را تمرین میکنند و متوجه میشوند که چقدر به چهاردیواری های آسیب زای قبلی، دلبستگی هیجانی داشته و بسیاری از تصمیمات آنها مبتنی بر همان چهاردیواری بوده است . آنها بر ترس از تغییر غلبه میکنند و درواقع یک نوع درمان عشق در آنها اتفاق می افتد. عشق بیمارگونه به چهاردیواری های دروغین و آسیب زا .
رویکرد نوین در روان درمانی که با تلفیق فلسفه پست مدرن، عرفان ایرانی و نیروی باورها، شیوه موثر و کاربردی در درمان اختلالات روان شناختی خلق کرده و انگیزه مضاعف جهت تغییر ایجاد می کند. کاهش طول دوره درمان، سادگی، انگیزه بخشی و تاکید بر فرادرمان از خصوصیات منحصر به فرد این رویکرد است .
گلا بابلوانی (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم گرجستانی-فرانسوی است. وی پسر تیمور بابلوانی است.
جام بین قاره‌ای ۱۹۹۷ سی و ششمین دوره از جام بین قاره‌ای فوتبال بود که بین باشگاه بروسیا دورتموند، قهرمان لیگ قهرمانان اروپا ۹۷–۱۹۹۶، و باشگاه کروزیرو، قهرمان جام لیبرتادورس ۱۹۹۷ برگزار شد.
دوروتا ولمان (؛ زادهٔ ) روزنامه‌نگار، مجری و تهیه‌کننده تلویزیونی اهل لهستان است. وی دانش‌آموختهٔ رشتهٔ تاریخ هنر در دانشگاه ورشو است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "" و "نشانه‌گذاری‌شده" اشاره کرد.
گودردزی چوخیلی (؛ ۲ اکتبر ۱۹۵۴ – ) نویسنده، کارگردان و فیلمنامه نویس اهل کشور گرجستان بود.
کنستانتین چلایدزه (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم اهل کشور گرجستان است.
رواز گابریادزه (؛ – ) کارگردان تئاتر و فیلم، نمایشنامه نویس، نویسنده، نقاش و مجسمه ساز اهل کشور گرجستان بود. پسرش لوان گابریادزه نیز کارگردان است.
وی برندهٔ جوایزی همچون نشان هنر و ادب، جایزه نیکا، نشان برجسته افتخار، جایزه دولتی اتحاد شوروی، و نقاب زرین شده‌است.
روسودان چکونیا (؛ زادهٔ ) فیلم‌ساز اهل کشور گرجستان است.
نانا جانلیدزه (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل کشور گرجستان است.
وی برندهٔ جوایزی همچون جایزه نیکا شده‌است.
میخائیل کالاتوزیشویلی (؛ – ) کارگردان، تهیه‌کننده و فیلمنامه‌نویس گرجستانی-روسی بود که از اوایل دههٔ ۱۹۸۰ میلادی فعال بود.
نینو کیرتادزه (؛ زادهٔ ) روزنامه‌نگار، بازیگر و کارگردان فیلم فرانسوی متولد گرجستان است. او از سال ۱۹۹۷ در فرانسه زندگی می‌کند.
مریم خاچوانی (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل کشور گرجستان است.
نشان افتخار شایستگی در فرهنگ لهستان () یک نشان افتخار در هنر و فرهنگ است که توسط «وزارت فرهنگ و میراث ملی» لهستان به افراد و سازمان‌ها برای کمک‌های برجسته به فرهنگ و میراث لهستان اهدا می‌شود. این جایزه در ۱۱ اوت ۱۹۶۹ تصویب و برقرار شد.
دووِر کوساشویلی (؛ زادهٔ ) کارگردان و فیلمنامه‌نویس اسرائیلی گرجی-یهودی‌تبار است. او از سال ۱۹۹۸ پنج فیلم را کارگردانی کرده‌است. فیلم او، ازدواج دیرهنگام، در بخش نگاه مشخص در جشنواره فیلم کن ۲۰۰۱ به نمایش درآمد.
آنتونینا خُروشی (؛ زادهٔ ۳۰ نوامبر ۱۹۶۴) بازیگر اهل لهستان است. وی بابت مشارکت‌های هنری-فرهنگی‌اش برندهٔ نشان افتخار شایستگی در فرهنگ لهستان و گلوریا آرتیس شده است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "هنرمندان"، "پوزنان ۵۶"، "مأموریت افغانستان"، "قانون حقیقی"، "کارآگاهان جنایی" و "در خوشی و سختی" اشاره نمود.
ازدواج دیرهنگام () فیلمی به کارگردانی دوور کوساشویلی و محصول سال ۲۰۰۱ است.
مونی موشونوف (؛ زادهٔ ) بازیگر، کمدین، کارگردان نمایش اهل اسرائیل است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "دو عاشق"، "شب مال ماست"، "هربار که بگوئیم خدانگهدار"، "التیماتوم، ازدواج دیرهنگام و "جاسوس" اشاره کرد.
او برندهٔ جوایزی همچون جایزه اوفیر و جایزه اوفیر، شده‌است.
ماگدالنا پوانتا (؛ زادهٔ ۱۹ مارس ۱۹۷۹) بازیگر و نمایشنامه‌نویس اهل لهستان است. وی دانش‌آموختهٔ مدرسه ملی فیلم ووچ است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "کارآگاهان جنایی"، "مأموریت افغانستان" و "قانون حقیقی" اشاره نمود.
مارک لواندوفسکی (؛ زادهٔ ۴ نوامبر ۱۹۴۶) بازیگر اهل لهستان است. وی بابت مشارکت‌های هنری-فرهنگی‌اش برندهٔ نشان سیمین گلوریا آرتیس شده‌است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "ژنرال نیل"، "نشانه‌گذاری‌شده"، "سال‌های شیرین"، "صفر-هفت، به‌گوشم"، "ماگدا ام."، "کارآگاهان جنایی"، "در خوشی و سختی"، "طایفه"، "دوران افتخار"، "دهن‌به‌دهن"، "هتل ۵۲"، "در خیابان سپولنی"، "دوستان"، "قانون حقیقی"، "مأموریت افغانستان"، "رنگ‌های خوشبختی" و "ع چون عشق" اشاره نمود.
وحید نفر، متولد ۲۶ آبان ۱۳۵۸ در تهران؛ نویسنده، بازیگر، صداپیشه و عروسک گردان ایرانی است.
وی دارای مدرک کارشناسی بازیگری از مؤسسهٔ آموزش عالی تهران در سال ۱۳۸۳ و کارشناسی ارشد کارگردانی تئاتر از دانشکده هنرهای زیبای تهران در سال ۱۳۸۶ است.
وی در سال ۱۳۸۳ از دانشگاه سوره لیسانس و از دانشگاه تهران در سال ۱۳۸۶ فوق لیسانس گرفته‌است.
وحید نفر به صورت جدی فعالیت خود را در سال ۱۳۷۸ از دانشگاه شروع کرد.
در سال ۱۳۷۹ اولین بار با نمایش سفرنامهٔ مرجان در جشنواره دفاع مقدس روی صحنه رفت و در همین سال بعنوان مسئول امور نمایش خانهٔ دانشجو انتخاب شد و تا سال ۱۳۸۱ در این پست فعالیت داشت.
ورود به سینما، تئاتر و تلویزیون
برای اولین بار در سال ۱۳۸۲ بود که در فیلم بیست و یک اینچ به کارگردانی ابوذر صفاریان، فعالیت هنری خود را در سینما آغاز کرد و با سریال رنگ نوروزی در شبکه چهار سیما در سال ۱۳۸۶ وارد قاب تلویزیون شد.
نفر فعالیت کارگردانی خود را بصورت دستیار کارگردان در سال ۱۳۸۱ شروع کرد. سپس دستیار لباس و صحنه شد، و در سال ۱۳۸۳ بعنوان کارگردان نمایش «وروچن» را در جشنوارهٔ تجربه بر روی صحنه برد.
در مجموع ۴۲۲بازیگری که در سال ۱۳۹۶ بر روی صحنه تئاتر حضور داشتند، وی بعنوان پرکارترین بازیگر معرفی شد. او دراین سال با بازی در نمایش‌های «چل گیس» به کارگردانی حسین جمالی در تالار چهارسو، «کلنل» به کارگردانی خیرالله تقیانی پور در تالار اصلی، «هملت و دن کیشوت» به کارگردانی تاجبخش فناییان در تالار اصلی و «مرگ آسید کاظم» به کارگردانی محمد محقق در تالار سایه به این عنوان رسید.
فعالیت دوبلاژ
وحید نفر تجربهٔ زیادی در دوبلهٔ فیلم و انیمیشن نیز دارد که از آثار دوبلهٔ او می‌توان به انیمیشن‌های کارخانهٔ هیولاها، سیارهٔ گنج، هتل ترانسیلوانیا۲، روح و… اشاره کرد.
دیگر فعالیت‌ها
از سال ۱۳۸۱ تدریس تئاتر را بعنوان مربی از منطقه۶ آموزش و پرورش تهران شروع کرد. از سال ۱۳۸۸ تا ۱۳۹۷ مدرس دانشگاه غیرانتفاعی نبی اکرم‹ص›تبریز و دانشگاه علمی کاربردی از سال ۱۳۹۶ تا ۱۳۹۸ بود.
از سال ۱۳۸۴ نیز عضو باشگاه هنرپژوهان جوان پژوهشگاه فرهنگ و هنر اسلامی می‌باشد و تاکنون چندین مقاله در نقد و بررسی پژوهشی تئاتر مقاومت چاپ کرده‌است.
میکُلای کراوچیک (؛ زادهٔ ۲۷ ژانویه ۱۹۸۱) بازیگر و خواننده اهل لهستان است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "اجاره‌نشین‌ها"، "مجرد"، "کارآگاهان جنایی"، "در خوشی و سختی"، "مأموریت افغانستان"، "دوستان"، "هتل ۵۲"، "پدر متیو"، "قانون حقیقی"، "رنگ‌های خوشبختی"، "جهان به روایت خانواده کیپسکی"، "عشق اول"، "طایفه" و "سوبیبور" اشاره نمود.
یادگیری با استفاده از تابع کرنل چندگانه به مجموعه‌ای از روش‌های یادگیری ماشین گفته می‌شود که از تعدادی از توابع کرنل از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند و ترکیب خطی یا غیرخطی آن‌ها را به عنوان تابع کرنل جدید استفاده می‌کنند و یادگیری را با استفاده از آن انجام می‌دهند. مزیت‌های استفاده از این تابع کرنل جدید را در مقابل توابع کرنل ساده می‌توان به صورت زیر بیان کرد:
با توجه به خصوصیات گفته شده از کرنل‌های چندگانه برای تشخیص رویدادها در ویدیوها، اشیا در تصاویر و … استفاده می‌شود.
الگوریتم‌های یادگیری با کرنل‌های چندگانه برای یادگیری‌های supervised, semi-supervised و unsupervised توسعه داده شده‌اند. هرچند بیشتر از این روش برای یادگیری‌های supervised استفاده می‌شود که بیشتر از روش ترکیب خطی کرنل‌های ساده‌تر برای آن استفاده می‌شود. ایده اصلی الگوریتم‌های یادگیری با کرنل‌های چندگانه اضافه کردن یک پارامتر جدید به مسئلهٔ بهینه‌سازی که برای یادگیری داشتیم است. به عنوان مثال برای مسئله یادگیری supervised یک تابع کرنل چندگانه به صورت formula_1 تعریف می‌کنیم که در آن formula_2 بردار ضرایب توابع کرنل‌های پایه است. حال با توجه به خاصیت جمع پذیری توابع کرنل، تابع به‌دست آمده نیز همچنان یک تابع کرنل معتبر است. اینک مسئله بهینه‌سازی‌مان به صورت زیر می‌شود:
در مسئله بالا E همان تابع خطا است و R نیز یک عملگر منظم سازی است. تابع E معمولاً همان مجموع مجذور خطاها است. R نیز معمولاً نرم formula_4 یا ترکیبی از نرم‌ها است. در نهایت مسئله بالا را با استفاده از روش‌های استانداردی که برای بهینه‌سازی داریم می‌توان حل کرد.
برای یادگیری supervised، بسیاری از الگوریتم‌های دیگر وجود دارند که از روش‌های مختلفی برای یادگیری فرم تابع کرنل استفاده می‌کنند. طبقه‌بندی زیر توسط Gonen و Alpaydın در سال ۲۰۱۱ پیشنهاد شده‌است.Mehmet Gönen, Ethem Alpaydın. Multiple Kernel Learning Algorithms Jour. Mach. Learn. Res. 12(Jul):2211−2268, 2011
رویکرد قوانین ثابت، مانند الگوریتم ترکیب خطی که در بالا توضیح داده شد، از قوانین برای تنظیم ترکیب توابع کرنل استفاده می‌کنند. وزن توابع کرنل در الگوریتم یادگیری به‌دست آورده می‌شوند. نمونه‌ای دیگر از این رویکرد استفاده از توابع هسته دوگانه هستند که به صورت زیر تعریف می‌شوند:
این رویکرد تابع کرنل دوگانه در پیش‌بینی برهمکنش‌های پروتئین-پروتئین مورد استفاده قرار گرفته‌است.Ben-Hur, A. and Noble W.S. [pmid 15961482 Kernel methods for predicting protein-protein interactions.] Bioinformatics. 2005 Jun;21 Suppl 1:i38-46.
در این رویکرد ابتدا یک فرضی را که از قبل در مورد توزیع پارامترهای یک تابع کرنل می‌دانیم را در نظر می‌گیریم. سپس با استفاده از الگوریتم یادگیری که داریم و مقادیر پیشفرض، مقادیر جدید را برای پارامترهای تابع کرنل چندگانه به‌دست می‌آوریم. به عنوان مثال، تابع تصمیم می‌تواند به صورت زیر نوشته شود
مقدار ابتدایی formula_7 را می‌توان با توزیع دیریکله و مقدار ابتدایی formula_8 را می‌توان با یک توزیع گاوسی با میانگین صفر و یک واریانس با توزیع inverse gamma مدل کرد. سپس این مدل با استفاده از رویکرد Multinomial probit با روش نمونه برداری گیبس بهینه می‌شود.Mark Girolami and Simon Rogers. Hierarchic Bayesian models for kernel learning. In Proceedings
of the 22nd International Conference on Machine Learning, 2005 این روش‌ها با موفقیت در کاربردهایی مانند تشخیص چین‌خوردگی پروتئین و مشکلات همولوژی پروتئین مورد استفاده قرار گرفته‌اند.Theodoros Damoulas and Mark A. Girolami. Combining feature spaces for classification. Pattern
Recognition, 42(11):2671–2683, 2009Theodoros Damoulas and Mark A. Girolami. Probabilistic multi-class multi-kernel learning: On
protein fold recognition and remote homology detection. Bioinformatics, 24(10):1264–1270,
در این رویکرد، توابع کرنل جدید را به‌طور مکرر اضافه می‌کنند تا زمانی که شاخص‌های توقف که خود یک تابع برای نشان دادن کارایی تابع کرنل است، به‌دست بیاید. نمونه ای از این رویکرد مدل MARK است که توسط Bennett و همکارانش توسعه یافته‌است. (2002)Kristin P. Bennett, Michinari Momma, and Mark J. Embrechts. MARK: A boosting algorithm for
heterogeneous kernel models. In Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference
on Knowledge Discovery and Data Mining, 2002
که پارامترها formula_10 و formula_11 در این مدل با استفاده از روش گرادیان کاهشی به‌دست می‌آید. به این ترتیب که، در زمان اجرای روش گرادیان کاهشی در هر پیمایش، بهترین تابع کرنل برای آن پیمایش مشخص می‌شود و به تابع کرنل چندگانه اضافه می‌شود. سپس مدل برای تولید formula_12 و formula_11 بهینه دوباره اجرا می‌شود و در نهایت تابع کرنل چندگانه بهینه به‌دست می‌آید.
کتابخانه‌های موجود MKL شامل
میه‌چیسواف خرینیه‌ویچ (؛ ؛ زادهٔ ) بازیگر اهل لهستان است که در بیش از ۴۰ اثر سینمایی و تلویزیونی نقش‌آفرینی کرده‌است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "رانندگان جایگزین"، ""، "پوزنان ۵۶"، "پرستار کودک"، "رز کوچک" و "استتار" اشاره نمود.
پوزنان ۵۶ () یک فیلم درام تاریخی لهستانی است که در سال ۱۹۹۶ منتشر شد.Film Polski این فیلم دربارهٔ اعتراضات ۱۹۵۶ پوزنان است.
برونیسواف پاولیک (؛ ؛ – ) بازیگر اهل لهستان بود.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "رانندگان جایگزین"، "کنتس کوزل"، "هفت آرزو"، "وقتی منو بگیری باهام چکار می‌کنی؟"، "لغزش"، "طریق هستی"، "ترانه عاشقانه‌ای برای یانوشِک"، "پوزنان ۵۶"، "قماری بالاتر از زندگی"، "تدی خرسه"، "خرده‌دهقانان"، "ده فرمان (قسمت هشتم)"، "عقاب" و "خیابان فرعی ۴" اشاره کرد.
دسته‌بندی فازی فرآیند گروه‌بندی عناصر در یک مجموعه فازی است که تابع عضویت آن بر اساس ارزش یک تابع گزاره‌ای فازی تعریف می‌شود.
یک کلاس فازی C = { i | ~Π(i)}~ به عنوان یک مجموعه فازی C~ از اعضای i تعریف می شود به‌طوری که عضو i ، گزارۀ دسته‌بندی فازی Π~ را که یک تابع گزاره‌ای فازی است، ارضا می‌کند. اگر کلاس فازی را به عنوان یک عملگر { .| .}~ در نظر بگیریم،دامنۀ آن مجموعه متغیرهای V و مجموعه توابع گزاره‌ای فازی PF~ است؛ و برد آن، مجموعه توانی فازی (مجموعۀ همۀ زیر مجموعه‌های فازی) از مجموعه جهانی (P(U)~) است.
~{ . | . } : V × ~PF ⟶ ~P(U)
یک تابع گزاره‌ای فازی، مشابه عبارتی است شامل یک یا چند متغیر، به‌طوری که وقتی مقادیری به این متغیرها تخصیص داده می‌شود، عبارت به یک گزاره فازی تبدیل می‌شود.
بر این اساس، دسته‌بندی فازی فرآیند گروه‌بندی اعضای دارای ویژگی‌های یکسان در یک "مجموعه فازی است" . یک دسته‌بندی فازی متناظر با یک تابع عضویت μ است، که عضویت اعضا در کلاس‌ها را با توجه به گزاره‌های دسته‌بندی فازی (Π~) مشخص می‌کند.
μ : ~PF × U ⟶ ~T
در اینجا، T~ مجموعۀ مقادیر ارزش فازی (بازۀ بین صفر و یک) است. گزارۀ دسته‌بندی فازی Π~ متناظر با یک محدودیت فازی "i از نوع R است" مي‌باشد، و R یک مجموعه فازی است که توسط یک تابع ارزش تعریف شده است. درجه عضویت فرد i در کلاس فازی C~ با مقدار ارزش گزاره فازی مربوطه تعریف می شود.
μ~C(i) := τ(~Π(i))
همانطور که می‌دانید، یک کلاس (یا دسته) مجموعه‌ای است که توسط یک ویژگی مشخص تعریف می‌شود و همه اشیایی که دارای آن ویژگی هستند، عناصر آن کلاس هستند. فرآیند دسته‌بندی برای یک مجموعه معین از اشیا ارزیابی می‌کند که آیا آنها ویژگی دسته‌بندی را برآورده می‌کنند، و در نتیجه عضوی از کلاس مربوطه هستند یا خیر. با این حال، این مفهوم شهودی دارای برخی ظرافت‌های منطقی است که نیاز به توضیح دارد.
منطق کلاس یک سیستم منطقی است که مجموعه را با استفاده از گزاره‌های منطقی و عملگر کلاس { . | . } می‌سازد. یک "کلاس"
به عنوان یک مجموعه C از اعضايي که گزارۀ دسته‌بندی Π را برآورده می‌کنند، تعريف مي‌شود . دامنه عملگر کلاس { .| .} مجموعه ای از متغیرهای V و مجموعه‌ای از توابع گزاره‌ای PF است، و برد آن، مجموعه توانيِ مجموعه جهانی، P(U) است، یعنی مجموعۀ همۀ زیر مجموعه‌های ممکن U:
در اینجا به توضیح عناصر منطقی تشکیل دهنده این تعریف می پردازیم:
در مقابل، "دسته‌بندی" فرآیند گروه بندی افراد دارای ویژگی های یکسان در یک مجموعه است. یک دسته‌بندی متناظر با یک تابع عضویت μ است که عضویت یک فرد در یک کلاس را با توجه به گزاره دسته‌بندی آن نشان می‌دهد.
μ : PF × U ⟶ T
تابع عضویت از مجموعه توابع گزاره‌ای PF و مجموعه جهاني U به مجموعه مقادیر ارزش T نگاشت می‌شود. عضویت μ فرد i در کلاس C با مقدار صدق τ گزاره دسته‌بندی Π تعریف می‌شود.
μC(i) := τ(Π(i))
در منطق کلاسیک مقادیر ارزش قطعی است. بنابراین یک دسته‌بندی کاملا دارای یک مرز مشخص است، زیرا مقادیر ارزش یا دقیقاً درست (یک) هستند یا دقیقاً نادرست (صفر) هستند.
ال پی بوست یا تقویت برنامه‌ریزی خطی یک روش یادگیری ماشین و از دسته الگوریتم‌های یادگیری نظارتی تقویتی (بوستینگ) برای مسئله طبقه‌بندی است. این الگوریتم خصوصاً در مسائل انتخاب ویژگی و طبقه‌بندی مشترک، کاربرد دارد. در الگوریتم ال پی بوست، سعی می‌شود که در مرحله آموزش، حاشیه بین نمونه‌های طبقه‌های مختلف، بیشینه شود. به‌طور مثال، تابع طبقه‌بندی f را به صورت زیر در نظر بگیرید:formula_1این تابع، نمونه‌هایی را از فضای formula_2 به دو طبقه با برچسب‌های formula_3 و formula_4 طبقه‌بندی می‌کند. در الگوریتم ال پی بوست، تابع طبقه‌بندی f طوری یادگرفته می‌شود حاشیه بین داده‌های با برچسب formula_3 و داده‌های با برچسب formula_4 بیشینه شود.
مشابه تمامی طبقه‌بندهای تقویتی، تابع طبقه‌بندی نهایی به شکل زیر است:formula_7که formula_8 وزن‌های غیر صفر برای طبقه‌بندهای ضعیف formula_9 هستند. هر طبقه‌بند ضعیف formula_10 ممکن است یک مقدار بهتر از انتخاب تصادفی عمل کند، اما ترکیب خطی حاصل از تعداد زیادی طبقه‌بند ضعیف می‌تواند عملکرد خیلی خوبی داشته باشد.
ال پی بوست با شروع از یک مجموعه طبقه‌بندهای ضعیف، تابع formula_11 را می‌سازد. در هر مرحله، یک طبقه‌بند ضعیف انتخاب شده و به مجموعه طبقه‌بندها اضافه می‌شود. سپس همه وزن‌های formula_12 برای مجموعه کنونی طبقه‌بندهای ضعیف به‌روزرسانی و تنظیم می‌شوند. این مرحله آن قدر تکرار می‌شود تا در نهایت هیچ طبقه‌بند ضعیف دیگری برای اضافه شدن باقی نمانده باشد.
این ویژگی که همه وزن‌های طبقه‌بندها در هر مرحله تنظیم و به‌روزرسانی می‌شوند، با نام ویژگی کاملاً اصلاحی شناخته می‌شود. روش‌های اولیه بوستینگ، به‌طور مثال آدابوست، این ویژگی را نداشتند و بنابراین دیرتر به حد بهینه همگرا می‌شدند.
مجموعه نامتناهی طبقه‌بندهای محتمل ضعیف را به صورت formula_13 در نظر می‌گیریم و آن را به عنوان مجموعه فرضیه‌ها نامگذاری می‌کنیم. یک راه نوشتن مسئله ال پی بوست، به صورت یک مسئله برنامه‌ریزی خطی با تعداد نامتناهی متغیر است.
برنامه‌ریز خطی پرایمال ال پی بوست، که بردار وزن ناصفر formula_12، بردار ناصفر متغیرهای ضعیف formula_15، و حاشیه formula_16 را بهینه می‌کند، به صورت زیر تعریف می‌شود:formula_17formula_18formula_19formula_20formula_21formula_22formula_23به تأثیر متغیرهای ضعیف formula_24 توجه کنید: نرم ۱ این مقادیر در تابع هزینه به همراه ثابت formula_25 به عنوان عبارت پنالتی آورده شده‌است، که اگر به اندازه کافی کوچک باشد همواره به یک برنامه‌ریز خطی قابل دستیابی منجر می‌شود.
در اینجا ما فضای پارامتر formula_26 را به کار گرفتیم، طوری که برای انتخاب formula_27، طبقه‌بند ضعیف formula_28 به صورت یکتا تعریف می‌شود.
هنگامی که برنامه‌ریز خطی بالا در مقالات اولیه روش‌های بوستینگ نوشته شده بود، به دلیل وجود تعداد زیادی متغیر formula_12، به عنوان یک الگوریتم غیرقابل کنترل شناخته می‌شد. بعدها فهمیده شد برنامه‌ریزهای خطی می‌توانند به صورت مؤثر و با استفاده از تکنیک کلاسیک تولید ستون حل شود.
در یک برنامه‌ریز خطی، یک ستون با یک متغیر پرایمال متناظر است. تولید ستون یک روش برای حل برنامه‌ریزهای خطی بزرگ است. این روش معمولاً در مسائل با متغیرهای محدود به کار می‌رود. با تولید متغیرهای پرایمال مرحله به مرحله و وابسته به نیاز، نهایتاً مسئله نامحدود اولیه با همه متغیرها دوباره ساخته می‌شود. با انتخاب هوشمندانه ستون‌های مورد نیاز، مسئله می‌تواند طوری حل شود که با وجود تولید بخش کوچکی از ستون‌ها، تضمین شود که حل به‌دست آمده از آن، برای مسئله کامل اولیه بهینه است.
ستون‌های مسئله برنامه‌ریز خطی پرایمال، با سطرهای مسئله دوگان خطی آن متناظر هستند. معادل دوگان مسئله برنامه‌ریز خطی ال پی بوست به صورت زیر است:formula_30formula_31formula_32formula_33formula_34