Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалистымфакультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
«Процесс научной деятельности чем-то напоминает плавание»
Мария Буяновская собиралась стать художником-реставратором, но сейчас изучает мир античности. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о том, что ирония может крыться даже в грамматике, а также о школе Гомера и Платона и летних практиках в Эрмитаже и Пушкинском музее.
Заявки - до 4 марта