Definición de subsampling
Proceso de reducir la cantidad de datos de un conjunto de datos mediante la selección de un subconjunto representativo de los datos originales.
Ejemplos de uso de subsampling
Familiarízate con el uso de "subsampling" en varias situaciones a través de los siguientes ejemplos.
Ejemplo
Subsampling is often used to speed up machine learning algorithms.
El submuestreo se utiliza a menudo para acelerar los algoritmos de aprendizaje automático.
Ejemplo
The image was subsampled to reduce its size and processing time.
La imagen fue submuestreada para reducir su tamaño y tiempo de procesamiento.
Ejemplo
The audio file was subsampled to reduce its bitrate.
El archivo de audio se submuestreó para reducir su tasa de bits.
Sinónimos y antónimos de subsampling
Sinónimos de subsampling
- sampling
- decimation
- downsampling
Frases relacionadas con subsampling
Un método de submuestreo en el que los puntos de datos se seleccionan aleatoriamente del conjunto de datos original
Ejemplo
Random subsampling is often used in machine learning to create training and testing datasets.
El submuestreo aleatorio se usa a menudo en el aprendizaje automático para crear conjuntos de datos de entrenamiento y prueba.
stratified subsampling
Método de submuestreo en el que los puntos de datos se seleccionan de forma que se conserve la proporción de diferentes clases o categorías en el conjunto de datos original
Ejemplo
Stratified subsampling is often used when the original dataset is imbalanced, meaning that some classes or categories have much fewer data points than others.
El submuestreo estratificado se utiliza a menudo cuando el conjunto de datos original está desequilibrado, lo que significa que algunas clases o categorías tienen muchos menos puntos de datos que otras.
Un método de submuestreo en el que los puntos de datos se seleccionan en función de su importancia o relevancia para el problema que se está resolviendo.
Ejemplo
Adaptive subsampling is often used in signal processing to reduce the amount of noise in a signal while preserving its important features.
El submuestreo adaptativo se utiliza a menudo en el procesamiento de señales para reducir la cantidad de ruido en una señal al tiempo que conserva sus características importantes.
Resumen de subsampling
El submuestreo [[sʌbˈsæmplɪŋ] es el proceso de reducir la cantidad de datos en un conjunto de datos mediante la selección de un subconjunto representativo de los datos originales. A menudo se utiliza para acelerar los algoritmos de aprendizaje automático y reducir el tamaño de grandes conjuntos de datos. El submuestreo se puede realizar de forma aleatoria, estratificada o adaptativa, dependiendo del problema que se resuelva.
