Further more, the ADASYN algorithm

Further more, the ADASYN algorithm can also be modified
to facilitate incremental learning applications. Most current
imbalanced learning algorithms assume that representative
data samples are available during the training process. However,
in many real-world applications such as mobile sensor
networks, Web mining, surveillance, homeland security, and
communication networks, training data may continuously become
available in small chunks over a period of time. In
this situation, a learning algorithm should have the capability
to accumulate previous experience and use this knowledge
to learn additional new information to aid prediction and
future decision-making processes. The ADASYN algorithm
can potentially be adapted to such an incremental learning
scenario. To do this, one will need to dynamically update the ri
distribution whenever a new chunk of data samples is received.
This can be accomplished by an online learning and evaluation
process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพิ่มเติม เพิ่มเติม อัลกอริทึม ADASYN ยังสามารถแก้ไขได้เพื่อความสะดวกในการใช้งานแบบเพิ่มหน่วยการเรียนรู้ ล่าสุดอัลกอริทึมการเรียนรู้ขาดดุลสมมติแทนที่ตัวอย่างข้อมูลมีอยู่ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม อย่างไรก็ตามงานจริงเช่นเซนเซอร์มือถือเครือข่าย เว็บเหมือง เฝ้าระวัง เม็กซิโก และเครือข่ายการสื่อสาร ข้อมูลการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องอาจมีระยะเวลาและฟิตเนส ในสถานการณ์นี้ ขั้นตอนการเรียนรู้ควรมีความสามารถการสะสมประสบการณ์มาก่อน และใช้ความรู้นี้เรียนรู้ข้อมูลใหม่เพิ่มเติมเพื่อช่วยในการคาดเดา และกระบวนการตัดสินใจในอนาคต อัลกอริทึม ADASYNอาจสามารถปรับให้ดังกล่าวเป็นการเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้นสถานการณ์ การทำเช่นนี้ หนึ่งจะต้องปรับปรุงแบบไดนามิก riแจกจ่ายเมื่อใดก็ ตามที่ได้รับก้อนใหม่ข้อมูลตัวอย่างสามารถทำได้ โดยการเรียนรู้ออนไลน์และการประเมินผลการกระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต่อไปอีกขั้นตอนวิธีการ ADASYN นอกจากนี้ยังสามารถปรับเปลี่ยน
เพื่อความสะดวกในการใช้งานที่เพิ่มขึ้นในการเรียนรู้ ส่วนใหญ่ในปัจจุบัน
ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่ขาดดุลคิดว่าตัวแทน
ตัวอย่างข้อมูลที่มีอยู่ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม
ในหลาย ๆ งานจริงของโลกเช่นเซ็นเซอร์โทรศัพท์มือถือ
เครือข่ายการทำเหมืองเว็บเฝ้าระวังรักษาความปลอดภัยและ
เครือข่ายการสื่อสารข้อมูลการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องอาจจะกลายเป็น
ที่มีอยู่ในชิ้นเล็ก ๆ ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ใน
สถานการณ์เช่นนี้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่ควรจะมีความสามารถในการ
ที่จะสะสมประสบการณ์มาก่อนและใช้ความรู้นี้
เพื่อเรียนรู้ข้อมูลใหม่เพิ่มเติมเพื่อช่วยเหลือการทำนายและ
กระบวนการตัดสินใจในอนาคต อัลกอริทึม ADASYN
สามารถอาจจะปรับให้เข้ากับการเรียนรู้ดังกล่าวที่เพิ่มขึ้น
สถานการณ์ การทำเช่นนี้อย่างใดอย่างหนึ่งจะต้องปรับปรุงแบบไดนามิกรี
กระจายเมื่อใดก็ตามที่เป็นก้อนใหม่ของกลุ่มตัวอย่างได้รับข้อมูล.
นี้สามารถทำได้โดยการเรียนรู้และการประเมินผลออนไลน์
กระบวนการ