Сэмплинг данных для генерации новых экземпляров

Данный проект посвящён разработке семплинговой стратегии для генерации новых экземпляров данных в контексте оптимизации решений. Основное внимание уделяется балансировке классов в обучающей выборке, что позволяет улучшить качество моделей. Используются методы как экплоитации, так и исследования для максимизации награды, связанной с бизнес-метриками, например, конверсией. Специфика данного подхода заключается в том, что он основан на биномиальном распределении, позволяющем учитывать скрытые переменные и вероятности успеха, что делает процесс генерации новых данных более целенаправленным и эффективным.

Идея

Создание алгоритма, который сочетает подходы экплоитации и исследования для достижения оптимальных бизнес-метрик на основе семплинга данных.

Продукт

Исследовательская работа и руководство по внедрению разработанной семплинговой стратегии.

Проблема

Нехватка качественных данных для обучения моделей из-за несбалансированных классов.

Актуальность

Актуальность работы связана с необходимостью повышения качества данных в машинном обучении и оптимизации бизнес-решений.

Цель

Разработать эффективную стратегию семплинга для генерации новых экземпляров данных.

Задачи

Изучить существующие методы семплинга, разработать новые идеи для генерации данных, протестировать предложенные стратегии на реальных и синтетических данных, провести анализ полученных результатов.

Ресурсы

Временные: 3 месяца; Материальные: компьютеры, доступ к базам данных, программное обеспечение для анализа данных.

Роли в проекте

Исследователь, разработчик, аналитик данных

Целевая аудитория

Студенты, специалисты в области машинного обучения и анализа данных

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО