Повышение репрезентативности обучающего набора данных за счет пространственной балансировки
В работе исследуются некоторые проблемы машинного обучения, связанные с анализом данных малого объема. А именно, решается задача формирования обучающего набора, обладающего высокой репрезентативностью в задачах многоклассовой классификации. Известно, что межклассовая и внутриклассовая несбалансирова...
Saved in:
| Main Authors: | Alexandr Losev, Illarion Popov, Anastasia Reznikova |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center
2025-08-01
|
| Series: | Информатика и автоматизация |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/16953 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
Исследование и сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для определения их эффективности в задаче классификации деменции
by: А. П. Пашковская
Published: (2025-03-01) -
Машинное обучение в бизнес-аналитике
by: И. Н. Карцан, et al.
Published: (2024-11-01) -
Искусственный интеллект в диагностике: перспективы и вызовы
by: А. М. Рустем, et al.
Published: (2025-04-01) -
IMPROVEMENT OF COMMUNICATIONS NETWORK SPECIAL PURPOSE SWITCHING CENTER
by: P. S. Cherniavski, et al.
Published: (2019-06-01) -
COMAR - the international database for certified reference materials
by: T. C. Steiger, et al.
Published: (2017-05-01)