BALANCEO DE DATOS DE ENTRENAMIENTO

Balanceo de Datos de Entrenamiento es una guía completa y detallada sobre cómo abordar el desafío del desequilibrio en conjuntos de datos durante el proceso de entrenamiento de modelos. Este libro cubre los conceptos clave sobre el balanceo de datos, la importancia de evitar el sesgo de clase y cómo aplicar técnicas efectivas para mejorar el rendimiento de los modelos en situaciones con clases desbalanceadas. Desde las técnicas básicas de sobremuestreo e inframuestreo hasta métodos más avanzados como agrupaciones y muestreo estratificado, ofrece una visión integral sobre cómo ajustar los datos para obtener modelos más precisos y robustos. También se abordan aplicaciones específicas en dominios como imágenes, texto y series de tiempo, destacando herramientas y bibliotecas que automatizan estos procesos. Además, se exploran los retos y las limitaciones del balanceo de datos, así como las tendencias futuras en esta área crucial del aprendizaje automático.

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