Исследователи Amazon представили Mitra: новый этап в табличном машинном обучении с использованием синтетических априорных данных Введение Исследователи Amazon выпустили Mitra — передовую базовую модель, специально разработанную для работы с табличными данными. В отличие от традиционных подходов, которые адаптируют индивидуальную модель для каждого набора данных, Mitra использует возможности обучения в контексте (ICL) и предварительную подготовку на синтетических данных, достигая передовых показателей по табличным задачам машинного обучения. Интегрированная в AutoGluon 1.4, Mitra предназначена...

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...