Техника переcэмплирования синтетического меньшинства (Synthetic Minority Oversampling Technique – SMOTE) – метод подготовки Несбалансированного датасета (Imbalanced Dataset) к загрузке в Модель (Model) Машинного обучения (ML), предполагающий дублирование Наблюдений (Observation) класса, представителей которого в наборе меньше остальных. Зачастую наборы данных являются несбалансированными: например, при исследовании раковых заболеваний подавляющее большинство пациентов здоровы. При Обнаружении мошеннических...

Keras API предоставляет встроенные классы для регулярного сохранения моделей во время подгонки моделей. Чтобы сохранить модель и восстановить ее позже, мы можем создать обратный вызов ModelCheckPoint, передаваемый в model...