Geração de Lotes Balanceados para Conjuntos de Dados Desbalanceados

Neste projeto, você aprenderá como implementar um pipeline de dados desbalanceados que pode processar conjuntos de dados desbalanceados e gerar lotes com distribuições de classe aproximadamente balanceadas. Esta é uma tarefa comum em machine learning, onde o conjunto de dados pode ter significativamente mais amostras de uma classe em comparação com outras, o que pode levar a um treinamento de modelo tendencioso e baixo desempenho.

💡 Este tutorial foi traduzido do inglês com assistência de IA. Para ver o original, você pode mudar para a versão em inglês