Conjuntos De Dados Desbalanceados
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1. Classificação Morfológica de Galáxias em Conjuntos de Dados Desbalanceados
RESUMO Galáxias podem possuir diferentes morfologias, as quais são importantes fontes de informação para o entendimento da evolução do universo. O Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey (CANDELS) é um levantamento de milhares de imagens de galáxias distantes da Terra. Por não ser possível classificar todas essas imagens manu
TEMA (São Carlos). Publicado em: 2017-04
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2. Novos critérios para seleção de modelos neurais em problemas de classificação com dados desbalanceados
Redes Neurais Artificiais induzidas por conjuntos de treinamento complexos e altamente desbalanceados tendem a produzir modelos de classificação que favorecem a classe com maior probabilidade de ocorrência (majoritária). Embora na literatura existam soluções propostas para esse problema, apenas uma quantidade limitada de trabalhos tem investigado as su
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 31/10/2011
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3. Algoritmo de aprendizado supervisionado - baseado em máquinas de vetores de suporte - uma contribuição para o reconhecimento de dados desbalanceados / Supervised learning Algorithm - Based on Support Vector Machines - A Contribution to the Recognition of Unbalanced Data
The machine learning in datasets that have unbalanced classes, has received considerable attention in the scientific community, because the traditional classification algorithms dont provide a satisfactory performance. This low performance can be explained by the fact that the traditional techniques of machine learning consider that each class present in the
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 26/09/2011
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4. Aprendizado supervisionado com conjuntos de dados desbalanceados
Algoritmos de aprendizado tradicionais induzidos por conjuntos de treinamento complexos e altamente desbalanceados têm apresentado dificuldade em diferenciar entre os grupos. A tendência é produzir modelos (ou regras) de classificação que favorecem a classe com maior probabilidade de ocorrência (majoritária), resultando em uma baixa taxa de reconhecim
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2011-10
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5. Métodos para o pré-processamento e mineração de grandes volumes de dados multidimensionais e redes complexas / Methods to pre-processing and mining large volumes of multidimensional data and complex networks
A mineração de dados é um processo computacionalmente caro, que se apoia no pré-processamento dos dados para aumentar a sua eficiência. As técnicas de redução de elementos do conjunto de dados, principalmente a amostragem de dados se destacam no pré-processamento. Os dados reais são caracterizados pela não uniformidade da distribuição, grande qu
Publicado em: 2010
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6. Modelagem de fraude em cartão de crédito
O aumento no volume de transações com cartões de crédito trouxe como consequência o aumento do número de fraudes, o que acarreta em uma perda de bilhões de reais anu- almente à todas instituições .nanceiras do mundo. Com isso é muito importante que metodologias de detecção e prevenção à fraude sejam desenvolvidas. A grande di.cul- dade na mod
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 02/09/2008
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7. Predição de valores genotípicos de híbridos de milho com desbalanceamentos de genótipos e ambientes / Predicting maize single-crosses genotypic values under unbalanced number of genotypes and environments
A fase mais difícil e que exige mais recursos em um programa de melhoramento de milho é a avaliação experimental dos híbridos, pois geralmente um elevado número de híbridos necessita ser avaliado em diversos ambientes. Deste modo, tanto o número de híbridos como o de ambientes são limitados pelos recursos disponíveis, o que poderia levar a uma red
Publicado em: 2008
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8. "New approaches in machine learning for rule generation, class imbalance and rankings" / "Novas abordagens em aprendizado de máquina para a geração de regras, classes desbalanceadas e ordenação de casos"
Algoritmos de aprendizado de máquina são frequentemente os mais indicados em uma grande variedade de aplicações de mineração dados. Entretanto, a maioria das pesquisas em aprendizado de máquina refere-se ao problema bem definido de encontrar um modelo (geralmente de classificação) de um conjunto de dados pequeno, relativamente bem preparado para o a
Publicado em: 2006