SMOTETomek аргаар тэнцвэргүй өгөгдөлтэй тэмцэх нь
Машин сургалтын бодит хэрэглээнд, жишээ нь залилах илрүүлэлт, өвчний оношлогоо зэрэгт тэнцвэргүй өгөгдөл (нэг ангилал нөгөөгөөсөө хавьгүй их тоотой байх) түгээмэл тохиолддог. Энэ нь загваруудыг олонхи ангиллын талд хэт нэг талыг барьсан байдлаар сургах хандлагатай болгож, цөөнхийн ангиллыг зөв таамаглах чадварыг сулруулдаг гэж өмнөх нийтлэлээрээ бид ярилцсан. Энэ асуудлыг шийдвэрлэх үр дүнтэй аргуудын нэг нь […]
Өгөгдлийн тэнцвэртэй байдал гэж юу вэ- Part1
Өнөөгийн машин сургалтын алгоритмууд нь том хэмжээний өгөгдөлд суурилан загварчлагдаж, янз бүрийн хэрэглээний талбарт өргөн ашиглагдаж байна. Гэсэн хэдий ч бодит амьдрал дээр өгөгдөл ихэвчлэн тэнцвэргүй (imbalanced) байдаг нь загварын гүйцэтгэлийг муутгаж, цөөн тооны (minority) ангиллын өгөгдлийг үл тоомсорлох хандлагыг бий болгодог. Энэхүү нийтлэлд бид өгөгдлийн тэнцвэржилтийн хэрэгцээ, ач холбогдлыг тайлбарлаж, түгээмэл хэрэглэгддэг аргачлал болох […]
Шинэ бичвэрүүд
CodeX[1] тэмцээний бодолт 2025-05-06
Trojan Horse Attack 2025-05-06
