A Systematic Approach for Selecting Trajectories for Data Augmentation
Esta pesquisa aborda um gargalo crítico em machine learning: como gerar dados de trajetória sintéticos de forma inteligente para melhorar modelos, especialmente em cenários com dados escassos. Para empreendedores brasileiros, isso é relevante pois permite otimizar aplicações em logística, mobilidade urbana e monitoramento, áreas com potencial de mercado no país. A capacidade de selecionar trajetór...
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