الانحدار غير المتوازن العميق

الانحدار غير المتوازن العميق يشير إلى وضع التعامل مع مشاكل الانحدار في إطار التعلم العميق عندما تكون توزيع البيانات متطرفًا وغير متوازن. هدف هذه التقنية هو تحسين دقة التنبؤ للعينات النادرة وضمان قدرة النموذج على التعميم بكفاءة عبر مناطق مختلفة من كثافة البيانات من خلال خوارزميات التحسين وبنية النماذج. لها قيمة تطبيقية كبيرة في مجالات مثل تقييم المخاطر المالية، التشخيص الطبي، والرصد البيئي، مما يمكّن من تحديد وتنبؤ الأحداث النادرة ولكن الحاسمة بشكل أكثر دقة.