1. Datenvorverarbeitung: Die Vorverarbeitung der Daten und ihre Aufbereitung in einem strukturierten Format kann dabei helfen, irrelevante Daten zu entfernen und den Lernprozess effizienter zu gestalten.
2. Feature-Engineering: Wenn ein Feature-Set sorgfältig vorbereitet wird, kann dies zu einer besseren Genauigkeit des Modells führen.
3. Modellauswahl: Expertenwissen in der Modellauswahl ist ein Muss, um sicherzustellen, dass das Modell für die Aufgabe optimiert ist.
4. Regularisierung des Modells: Die Anwendung von Regularisierungstechniken auf das Modell kann eine Überanpassung begrenzen und seine Generalisierungsfähigkeiten verbessern.
5. Parameter-Tuning: Die Feinabstimmung der Hyperparameter des Modells kann für eine bessere Leistung optimiert werden, indem Techniken wie Rastersuche, randomisierte Suche usw. angewendet werden.
6. Cloud-Berechnung und -Beschleunigung: Cloud-Computing-Systeme stellen Rechenressourcen bereit, die dabei helfen können, den Trainingsprozess zu beschleunigen und zu optimieren. GPUs und TPUs können für schnellere Berechnungen genutzt werden.
7. Transferlernen: Transferlernen kann verwendet werden, um die Leistung zu verbessern, indem man vortrainierte Modelle nimmt und sie auf ein bestimmtes Problem abstimmt.
8. Ensemble-Methoden: Ensemble-Methoden verwenden mehrere Modelle, die auf einem Datensatz trainiert wurden, und kombinieren sie, um die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern.
9. Werkzeuge für automatisiertes maschinelles Lernen: Werkzeuge für automatisiertes maschinelles Lernen können Architekten bei der Auswahl, dem Entwurf und der Optimierung von Modellen helfen, ohne verschiedene Kombinationen von Hyperparametern manuell untersuchen zu müssen.
10. Modellkomprimierung: Modellkomprimierungstechniken wie Pruning, Quantizing und Destillation können beim Komprimieren von Modellen und beim Reduzieren des Speicherbedarfs helfen, während die Genauigkeit des Modells beibehalten wird.
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