.fb-comments,.fb-comments span,.fb-comments span iframe[style]{ min-width:100%!important;width:100%!important}
ผลกระทบเชิงสาเหตุหมายความว่าปัจจัยที่แน่นอนกำลังเกิดขึ้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่เกิดขึ้นในขณะนี้ ในองค์กรธุรกิจ ผลกระทบเชิงสาเหตุของการรักษามีความสำคัญมาก สำหรับภาพประกอบ การเปลี่ยนแบบอักษรของหน้าเว็บโดยเน้นที่ระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้ การเยียวยาอาจเป็นเลขฐานสองหรือคงที่ก็ได้
องค์ประกอบที่สับสน: เป็นตัวแปรที่ 3 ขณะตรวจสอบผลลัพธ์และส่งผลต่อความสัมพันธ์ที่โรแมนติก
โดยทั่วไป มีแง่มุมที่น่าสับสนซึ่งส่งผลต่อการรักษาอย่างเหมาะสมพอๆ กับความรักในการตอบสนองและการประมาณค่าเชิงสาเหตุสำหรับพวกเขา การจัดการสารก่อกวนเมื่อการเยียวยาเป็นเลขฐานสองนั้นได้รับการวิจัยมาเป็นอย่างดี เมื่อตัวเลือกการรักษานั้นไม่เหมือนกับตัวเลือกการรักษาที่คงที่ นักวิทยาศาสตร์ของ Amazon ได้วางกลยุทธ์ใหม่ในการประเมินผลกระทบของการรักษาที่กำลังดำเนินอยู่
คะแนนความชอบใจ
โซลูชันที่กำลังดำเนินการอยู่ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ทำได้มากมายมหาศาล ต่อหน่วย. ในสถานการณ์นี้ มีบางสิ่งที่ระบุว่าเป็นกราฟปฏิกิริยา ซึ่งเป็นการแมประหว่างอินพุตที่ต่อเนื่องกับเอาต์พุตที่ต่อเนื่อง หากมีผู้ก่อกวน การตัดสินใจเรื่องการแต่งงานระหว่างพวกเขาคงเป็นเรื่องยาก วิธีทั่วไปในการพิจารณาเรื่องนี้คือการให้น้ำหนักคะแนนความชอบ
อย่างไรก็ตาม บางครั้งคะแนนความชอบโน้มน้าวใจได้ ซึ่งทำให้เกิดความไม่สมดุลและโอกาสในการขายในการอนุมานที่ไม่แน่นอน มีการใช้สมดุลเอนโทรปีซึ่งเลือกน้ำหนักประเภทเหล่านี้ซึ่งความแตกต่างระหว่างพวกเขาคือขั้นต่ำ (หรือเอนโทรปีเป็นที่สุด)
การปรับสมดุลแบบสรุปถึงจุดสิ้นสุด
อัลกอริธึมใหม่นี้มีศูนย์กลางอยู่ที่การปรับสมดุลเอนโทรปี และเรียนรู้น้ำหนักเพื่อเพิ่มการอนุมานเชิงสาเหตุโดยการเพิ่มประสิทธิภาพแบบ end-to-close กระดาษนี้แสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องของกลยุทธ์ พวกเขายังได้ศึกษาผลกระทบของการระบุข้อมูลผิดในระบบการสร้างข้อเท็จจริงเทียม กล่าวคือ ผลิตภัณฑ์มักจะมาบรรจบกับค่าประมาณที่ยอดเยี่ยมของการตอบสนองที่แท้จริง โดยไม่คำนึงถึงความหลากหลายของปฏิกิริยาสุ่มเริ่มต้นที่ไม่ถูกต้อง
เทคนิคใหม่นี้เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นก่อนที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด ได้ปรับปรุง จำเป็นต้องหมายถึงข้อผิดพลาดของ sq. 27% เมื่อการแต่งงานระหว่างตัวแปรตอบสนองและการแทรกแซงเป็นเส้นตรงและ 38% เมื่อไม่เป็นเชิงเส้น
โดยสรุป ทีมสืบสวนได้ออกแบบอัลกอริทึมใหม่เพื่อประเมินผลกระทบ ของการรักษาที่หลากหลายอย่างต่อเนื่อง เทคนิคนี้ทำงานโดยใช้ ML conclude-to-stop, การปรับสมดุลเอนโทรปี และการถ่วงน้ำหนักคะแนนความชอบ
บทความนี้เขียนขึ้นเป็นบทความสรุปโดยเจ้าหน้าที่ Marktechpost ขึ้นอยู่กับเอกสารการศึกษา’เสร็จสิ้นเพื่อสรุปสมดุลสำหรับสาเหตุต่อเนื่อง การประเมินอิทธิพลการรักษา‘ประวัติเครดิตทั้งหมดสำหรับการสำรวจนี้ตกเป็นของนักวิจัยในงานนี้ ชำระเงิน กระดาษและโพสต์อ้างอิง. อย่าลืมว่าคุณไม่ควรลืมที่จะเป็นส่วนหนึ่งของ ML Subreddit ของเรา 
Prathvik เป็นนักศึกษาฝึกงานด้านสื่อการวิจัย ML/AI ที่ MarktechPost เขาเป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีปีที่ 3 ที่ IIT Kharagpur เขามีความอยากรู้อยากเห็นอย่างมากในการค้นหาอุปกรณ์และวิทยาการสารสนเทศ เขากระตือรือร้นที่จะค้นพบการใช้งานในด้านต่างๆ ของการวิจัย
ให้คะแนนโพสต์นี้
การแบ่งปันคือความห่วงใย!
