Classificazione sbilanciata dei dati nell'apprendimento automatico e nel deep learning

Se vuoi creare modelli in grado di rilevare con precisione le frodi, diagnosticare malattie rare o prevedere guasti di sistema, devi sapere come gestire lo squilibrio di classe grave, che può essere causato da un errore di programmazione, un errore umano o un errore del sistema. Questo corso basato su testo ti insegnerà come affrontare i dati squilibrati utilizzando sia il tradizionale apprendimento automatico che i moderni approcci di apprendimentosi.Passerai dai concetti di base all'implementazione di strategie robuste che garantiscono che i tuoi modelli funzionino in modo affidabile su set di dati distorti.Cosa imparerai:1. Comprendere le sfide principali dello squilibrio di classe e perché l'accuratezza standard è una metrica fuorviante. 2. Applicare tecniche di ricampionamento come SMOTE, ADASYN e sottocampionamento per bilanciare i dati di allenamento. 3. Implementare soluzioni algoritmiche come l'apprendimento sensibile ai costi e i pesi di classe. 5.Progettare architetture di deep learning utilizzando moderne funzioni di perdita come Focal Loss per gestire severe distorsioni. 6.Praticare il debug e la valutazione dei modelli utilizzando scenari di codice realistici e scritti. Il corso inizia con le definizioni fondamentali dello squilibrio dei dati e delle insidie di valutazione, quindi si procederà attraverso tecniche a livello di dati, aggiustamenti algoritmici e strategie di deep learning, testando la comprensione con frammenti di codice scritti ed esercizi concettuali. Questo corso è progettato per data scientist principianti e intermedi e appassionati di apprendimento automatico che hanno una conoscenza di base di Python.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con le tecniche di dati sbilanciati. Inizia oggi a padroneggiare la classificazione sbilanciata e costruisci modelli che funzionano quando conta di più.