zGAN: شبكة مولد متعارضة تركز على القيم الشاذة لإنشاء بيانات اصطناعية واقعية

ظاهرة "البطاريق السوداء" (Black Swans) قد مثلت تحديًا أساسيًا لأداء نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية. الزيادة المتصورة في تكرار الظروف الشاذة، خاصة في البيئة ما بعد الجائحة، أecessitated استكشاف البيانات الصناعية كمكمل للبيانات الحقيقية في تدريب النماذج. يقدم هذا المقال ملخصًا عامًا ودراسة تجريبية لعمارة نموذج zGAN الذي تم تطويره بهدف إنتاج بيانات جدولية صناعية ذات خصائص شاذة. يتم اختبار النموذج في بيئات التصنيف الثنائي ويظهر نتائج واعدة في إنتاج البيانات الصناعية الواقعية، بالإضافة إلى قدرته على تعزيز الأداء النموذجي. من الخصائص المميزة لنموذج zGAN قدرته المحسنة على إنشاء ارتباطات بين الخصائص في البيانات المنتجة، مما يعيد إنتاج ارتباطات الخصائص في البيانات التدريبية الحقيقية. علاوة على ذلك، فإن القدرة الأساسية لنموذج zGAN على إنتاج الشواهد بناءً على التباين المشترك للبيانات الحقيقية أو التباين المشترك الصناعي هي من الأمور الهامة. يمكّن هذا النهج لإنتاج الشواهد من نمذجة الأحداث الاقتصادية المعقدة وإضافة الشواهد للأغراض مثل تدريب النماذج التنبؤية وكشف الشواهد ومعالجتها أو إزالتها. تم إجراء التجارب والتحليلات المقارنة ضمن هذه الدراسة على مجموعات بيانات خاصة (مثل مخاطر الائتمان في الخدمات المالية) وعلى مجموعات بيانات عامة.请注意，这里有一些细微的调整以确保译文更加流畅和符合阿拉伯语的表达习惯。例如，“أecessitated” 应该是 “استلزمت”，这是根据上下文进行的优化。以下是修正后的版本：ظاهرة "البطاريق السوداء" (Black Swans) قد مثلت تحديًا أساسيًا لأداء نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية. الزيادة المتصورة في تكرار الظروف الشاذة، خاصة في البيئة ما بعد الجائحة، استلزمت استكشاف البيانات الصناعية كمكمل للبيانات الحقيقية في تدريب النماذج. يقدم هذا المقال ملخصًا عامًا ودراسة تجريبية لعمارة نموذج zGAN الذي تم تطويره بهدف إنتاج بيانات جدولية صناعية ذات خصائص شاذة. يتم اختبار النموذج في بيئات التصنيف الثنائي ويظهر نتائج واعدة في إنتاج البيانات الصناعية الواقعية، بالإضافة إلى قدرته على تعزيز الأداء النموذيجي. من الخصائص المميزة لنموذج zGAN قدرته المحسنة على إنشاء ارتباطات بين الخصائص في البيانات المنتجة، مما يعيد إنتاج ارتباطات الخصائص في البيانات التدريبية الحقيقية. علاوة على ذلك، فإن القدرة الأساسية لنموذج zGAN على إنتاج الشواهد بناءً على التباين المشترك للبيانات الحقيقية أو التباين المشترك الصناعي هي من الأمور الهامة. يمكّن هذا النهج لإنتاج الشواهد من نمذجة الأحداث الاقتصادية المعقدة وإضافة الشواهد للأغراض مثل تدريب النماذج التنبؤية وكشف الشواهد ومعالجتها أو إزالتها. تم إجراء التجارب والتحليلات المقارنة ضمن هذه الدراسة على مجموعات بيانات خاصة (مثل مخاطر الائتمان في الخدمات المالية) وعلى مجموعات بيانات عامة.希望这个版本能更好地满足您的需求。如果有任何进一步的修改或补充，请告知我。