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Optimizing Neural Networks for Imbalanced Data

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Optimizing Neural Networks for Imbalanced Data

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De Zarzà, I.; De Curtò, J.; Tavares De Araujo Cesariny Calafate, CM. (2023). Optimizing Neural Networks for Imbalanced Data. Electronics. 12(12). https://doi.org/10.3390/electronics12122674

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/203925

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Título: Optimizing Neural Networks for Imbalanced Data
Autor: de Zarzà, I. de Curtò, J. Tavares De Araujo Cesariny Calafate, Carlos Miguel
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Imbalanced datasets pose pervasive challenges in numerous machine learning (ML) applications, notably in areas such as fraud detection, where fraudulent cases are vastly outnumbered by legitimate transactions. ...[+]
Palabras clave: Neural networks , Imbalanced datasets , Resampling techniques , Fraud detection , Hyperparameter optimization
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Electronics. (eissn: 2079-9292 )
DOI: 10.3390/electronics12122674
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/electronics12122674
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2021-122580NB-I00/ES/SISTEMAS INTELIGENTES DE SENSORIZACION PARA ECOSISTEMAS, ESPACIOS URBANOS Y MOVILIDAD SOSTENIBLE/
Agradecimientos:
We thank the following funding sources from GOETHE-University Frankfurt am Main; "DePP-Dezentrale Plannung von Platoons im Stra beta enguterverkehr mit Hilfe einer KI auf Basis einzelner LKW", "Center for Data Science & ...[+]
Tipo: Artículo

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