Обучение на несбалансированных данных — понимание проблемы и выбор подходящих методов для ее смягчения. Известно, что проблема дисбаланса классов значительно ухудшает эффективность классификации и привлекает все большее внимание исследователей. Чтобы применить на практике текущие стратегии смягчения последствий и создать новые, крайне важно понять, как проблема дисбаланса классов проявляется в наборе данных. Здравствуйте, читатели Медиума! Наконец-то я нашел время и набрался..

Любой опытный специалист по данным знает — модель вносит незначительный вклад в его оценку, основную роль играет качество данных и особенно релевантность пространства признаков (X) его цели (y). В особенности это относится к задачам временных рядов и стохастических процессов, о которых говорят, что они сильно подвержены переоснащению. Переоснащение происходит, когда модель плохо обобщается. Вместо этого он изучает детали и шум в обучающих данных до такой степени, что это негативно влияет..

Мы все чувствуем себя постоянно перегруженными сумасшедшими и сложными жизненными проблемами, но с инновационными идеями и логическими техническими решениями в современном мире нет ничего невозможного. Работа с большими наборами данных может быть сложной задачей, с которой мы не сталкиваемся, поскольку большинство компаний обращаются к поставщикам облачных услуг. Что происходит, когда у нас нет доступа к облачному серверу, значит ли это, что битва остается неподтвержденной. Что ж, ни..