Osztályozók és Alkalmazásaik Kutatócsoport | Informatikai Kar

A kutatócsoport tevékenysége az osztályozási feladatok elméleti és gyakorlati aspektusainak vizsgálatára összpontosul, különös tekintettel a kiegyensúlyozatlan és zajjal terhelt adathalmazok problémakörére. Célunk olyan módszertani megközelítések kidolgozása és értékelése, amelyek képesek hatékonyan kezelni a kiegyensúlyozatlan osztályokból eredő torzításokat, valamint mérsékelni a bemeneti adatokban jelenlévő zaj negatív hatásait.

Kutatási tevékenységünk szerves részét képezi a mintavételezési stratégiák (többek között alul- és túlmintavételezési eljárások), a költségérzékeny tanulási keretrendszerek, illetve a zajtűrő osztályozási modellek fejlesztése és összehasonlító elemzése. Emellett kiemelt figyelmet fordítunk az osztályozási algoritmusok teljesítményének objektív és megbízható mérésére, beleértve a hagyományos és modern teljesítménymutatók — például a pontosság, precision, recall, F-mutatók, ROC-AUC és PR-AUC — elméleti vizsgálatát és gyakorlati alkalmazhatóságának értékelését.

A kutatócsoport célja olyan tudományos eredmények létrehozása, amelyek hozzájárulnak a komplex és valós környezetben alkalmazott osztályozási rendszerek robusztusságának, megbízhatóságának és átláthatóságának növeléséhez. Eredményeinket nemcsak elméleti publikációkban kívánjuk hasznosítani, hanem gyakorlatban is alkalmazzuk, elősegítve a korszerű gépi tanulási megoldások gyakorlati integrációját.