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Quel est l’impact du concept d’ensembles de données déséquilibrés sur la formation de modèles d’apprentissage profond ?<end_of_turn>
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Unausgeglichene Datensätze, bei denen bestimmte Klassen deutlich weniger Beispiele haben, können zu verzerrten Modellen führen. Techniken wie die Überabtastung von Minderheitenklassen oder die Verwendung gewichteter Verlustfunktionen helfen, dieses Problem zu lösen.<end_of_turn><eos>