檢索結果:共4筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="概念飄移" and ckeyword.raw="概念飄移"
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物聯網時代的來臨,數以萬計連網裝置所產生的龐大串流資料需要電腦的即時分析,機器學習也因應此趨勢更受關注。然而,既有機器學習模型往往忽略資料語意內容本身對模型的影響,因為資料語意內容不完整或敏感都會導…
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概念飄移近年來已成為資料探勘領域中分析非平穩分佈的重要議題,此外,資料串流上也有傾斜的類別分布,被稱為類別不平衡。實際上,在現實世界中,資料串流可能同時具有多個概念漂移和類別不平衡分佈。然而,由於大…
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隨著物聯網快速的發展,大量的攝影機進行即時且廣域的監控將產生龐大的串流資料,因此機器學習結合邊緣計算之相關研究議題也更受重視。然而,目前既有的即時廣域監控上,通常未考量串流資料本身的適切性,特別是使…
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概念飄移(Concept Drift)近年來已成為資料探勘領域中分析非平穩分佈(Non-stationary distribution)的重要議題,特別在處理資料串流(Data stream)這種資…