Витік (машинне навчання) (Ukrainian Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Витік (машинне навчання)" in Ukrainian language version.

refsWebsite

Global rank Ukrainian rank

1^st place

120^th place

208^th place

2^nd place

4^th place

9^th place

7^th place

23^rd place

72^nd place

doi.org

Shachar Kaufman; Saharon Rosset; Claudia Perlich (January 2011). Leakage in Data Mining: Formulation, Detection, and Avoidance. Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 6: 556—563. doi:10.1145/2020408.2020496. Процитовано 13 січня 2020. (англ.)

Shachar Kaufman; Saharon Rosset; Claudia Perlich (January 2011). Leakage in Data Mining: Formulation, Detection, and Avoidance. Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 6: 556—563. doi:10.1145/2020408.2020496. Процитовано 13 січня 2020. (англ.)

Nick, Roberts (16 листопада 2017). Replying to @AndrewYNg @pranavrajpurkar and 2 others. Brooklyn, NY, USA: Twitter. Архів оригіналу за 10 June 2018. Процитовано 13 січня 2020. Replying to @AndrewYNg @pranavrajpurkar and 2 others ... Were you concerned that the network could memorize patient anatomy since patients cross train and validation? “ChestX-ray14 dataset contains 112,120 frontal-view X-ray images of 30,805 unique patients. We randomly split the entire dataset into 80% training, and 20% validation.” (англ.)

Guts, Yuriy (30 жовтня 2018). Yuriy Guts. TARGET LEAKAGE IN MACHINE LEARNING. AI Ukraine Conference. Ukraine. Архів оригіналу (Talk) за 17 листопада 2020. Процитовано 14 листопада 2020. {{cite conference}}: Проігноровано невідомий параметр |lay-url= (довідка) (англ.)
Nick, Roberts (16 листопада 2017). Replying to @AndrewYNg @pranavrajpurkar and 2 others. Brooklyn, NY, USA: Twitter. Архів оригіналу за 10 June 2018. Процитовано 13 січня 2020. Replying to @AndrewYNg @pranavrajpurkar and 2 others ... Were you concerned that the network could memorize patient anatomy since patients cross train and validation? “ChestX-ray14 dataset contains 112,120 frontal-view X-ray images of 30,805 unique patients. We randomly split the entire dataset into 80% training, and 20% validation.” (англ.)

Guts, Yuriy (30 жовтня 2018). Yuriy Guts. TARGET LEAKAGE IN MACHINE LEARNING. AI Ukraine Conference. Ukraine. Архів оригіналу (Talk) за 17 листопада 2020. Процитовано 14 листопада 2020. {{cite conference}}: Проігноровано невідомий параметр |lay-url= (довідка) (англ.)