Моделювання повторюваних понять у незбалансованих потоках даних

Холодов, С. Є.

Публікація:
Моделювання повторюваних понять у незбалансованих потоках даних

dc.contributor.author	Холодов, С. Є.
dc.date.accessioned	2023-05-29T12:12:44Z
dc.date.available	2023-05-29T12:12:44Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	Моделювання повторюваних понять у незбалансованих потоках даних - це задача машинного навчання, яка полягає в класифікації даних, коли кількість прикладів кожного класу неоднакова. Незбалансованість даних може виникнути, наприклад, коли один з класів дуже рідкісний або коли деякі приклади були відкинуті через помилки даних або неповноту. Для моделювання повторюваних понять у незбалансованих потоках даних можна використовувати різні методи, залежно від конкретної задачі і властивостей даних.
dc.identifier.citation	Холодов С. Є. Моделювання повторюваних понять у незбалансованих потоках даних / С. Є. Холодов, науковий керівник: Кузьомін О. Я. // Розвиток наукової думки постіндустріального суспільства: сучасний дискурс : матеріали III Міжнародної наукової конференції, 28 квітня 2023 р., Львів. — Вінниця : «Європейська наукова платформа», 2023. – С. 112-119.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/23100
dc.language.iso	uk
dc.publisher	«Європейська наукова платформа»
dc.title	Моделювання повторюваних понять у незбалансованих потоках даних
dc.type	Article
dspace.entity.type	Publication