Учёные Сбера и НИУ ВШЭ оптимизировали обучение AI-моделей для несбалансированных наборов данных
Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и Высшей школы экономики разработали геометрический метод оверсемплинга (расширение данных) Simplicial SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique).
Читать