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Estamos vivendo em um grande mundo de dados, onde enormes dados como uma inundação estão transbordando de todos os lados para desovar o Data Ocean. Estes dados são fascinantes se tratados adequadamente ou então não passam de lixo. Um algoritmo comum não é competente para lidar com este conjunto de dados gigantescos, pois eles são programados para funcionar com base na instrução. A principal aspiração deste trabalho é reconhecer o obstáculo de desempenho do algoritmo de classificação da aprendizagem de máquinas devido à complexidade acrescentada pelo conjunto de dados de desequilíbrio para fins de treinamento.
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