1. Предварителна обработка на данни: Предварителната обработка на данните и подготовката им в структуриран формат може да помогне за премахването на неподходящи данни и да направи процеса на обучение по-ефективен.
2. Инженеринг на функции: Когато наборът от функции е подготвен внимателно, това може да доведе до по-добра точност на модела.
3. Избор на модел: Експертните познания в избора на модел са задължителни, за да се гарантира, че моделът е оптимизиран за задачата.
4. Регулиране на модела: Прилагането на техники за регулиране към модела може да ограничи пренастройването и да подобри възможностите му за обобщаване.
5. Настройка на параметрите: Фината настройка на хиперпараметрите на модела може да бъде оптимизирана за по-добра производителност чрез прилагане на техники като търсене в мрежа, рандомизирано търсене и т.н.
6. Облачни изчисления и ускорение: Облачните изчислителни системи предоставят изчислителни ресурси, които могат да помогнат за ускоряване и оптимизиране на процеса на обучение. GPU и TPU могат да се използват за по-бързи изчисления.
7. Трансферно обучение: Трансферното обучение може да се използва за подобряване на производителността чрез вземане на предварително обучени модели и тяхното фино настройване към конкретен проблем.
8. Ансамбълни методи: Ансамбъловите методи вземат множество модели, обучени върху набор от данни, и ги комбинират, за да подобрят точността на прогнозите.
9. Инструменти за автоматизирано машинно обучение: Инструментите за автоматизирано машинно обучение могат да помогнат на архитектите при избора, проектирането и оптимизирането на модели без ръчно изследване на различни комбинации от хиперпараметри.
10. Компресия на модела: Техниките за компресиране на модела като съкращаване, квантуване и дестилация могат да помогнат при компресирането на моделите и намаляването на отпечатъка на паметта, като същевременно поддържат нивата на точност на модела.
Дата на публикуване: