1. Προεπεξεργασία δεδομένων: Η προεπεξεργασία των δεδομένων και η προετοιμασία τους σε δομημένη μορφή μπορεί να βοηθήσει στην αφαίρεση άσχετων δεδομένων και να κάνει τη διαδικασία μάθησης πιο αποτελεσματική.
2. Μηχανική χαρακτηριστικών: Όταν ένα σύνολο χαρακτηριστικών προετοιμάζεται προσεκτικά, μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερη ακρίβεια του μοντέλου.
3. Επιλογή μοντέλου: Η εξειδικευμένη γνώση στην επιλογή μοντέλου είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο είναι βελτιστοποιημένο για την εργασία.
4. Τακτοποίηση του μοντέλου: Η εφαρμογή τεχνικών τακτοποίησης στο μοντέλο μπορεί να περιορίσει την υπερπροσαρμογή και να βελτιώσει τις δυνατότητές του γενίκευσης.
5. Ρύθμιση παραμέτρων: Η βελτιστοποίηση των υπερπαραμέτρων του μοντέλου μπορεί να βελτιστοποιηθεί για καλύτερη απόδοση με την εφαρμογή τεχνικών όπως η αναζήτηση πλέγματος, η τυχαία αναζήτηση κ.λπ.
6. Υπολογισμός νέφους και επιτάχυνση: Τα συστήματα υπολογιστών νέφους παρέχουν υπολογιστικούς πόρους που μπορούν να βοηθήσουν στην επιτάχυνση και τη βελτιστοποίηση της εκπαιδευτικής διαδικασίας. Οι GPU και οι TPU μπορούν να αξιοποιηθούν για ταχύτερους υπολογισμούς.
7. Εκμάθηση με μεταφορά: Η μάθηση με μεταφορά μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της απόδοσης, λαμβάνοντας προεκπαιδευμένα μοντέλα και προσαρμόζοντάς τα σε ένα συγκεκριμένο πρόβλημα.
8. Μέθοδοι συνόλου: Οι μέθοδοι συνόλου λαμβάνουν πολλά μοντέλα εκπαιδευμένα σε ένα σύνολο δεδομένων και τα συνδυάζουν για να βελτιώσουν την ακρίβεια των προβλέψεων.
9. Εργαλεία Αυτοματοποιημένης Μηχανικής Εκμάθησης: Τα εργαλεία Αυτοματοποιημένης Μηχανικής Εκμάθησης μπορούν να βοηθήσουν τους αρχιτέκτονες στην επιλογή, το σχεδιασμό και τη βελτιστοποίηση μοντέλων χωρίς να εξερευνούν με μη αυτόματο τρόπο διάφορους συνδυασμούς υπερπαραμέτρων.
10. Συμπίεση μοντέλου: Οι τεχνικές συμπίεσης μοντέλων όπως το κλάδεμα, η κβαντοποίηση και η απόσταξη μπορούν να βοηθήσουν στη συμπίεση μοντέλων και στη μείωση του αποτυπώματος μνήμης, διατηρώντας παράλληλα τα επίπεδα ακρίβειας του μοντέλου.
Ημερομηνία έκδοσης: