1. Preprocesamiento de datos: el preprocesamiento de los datos y su preparación en un formato estructurado puede ayudar a eliminar datos irrelevantes y hacer que el proceso de aprendizaje sea más eficiente.
2. Ingeniería de características: cuando un conjunto de características se prepara cuidadosamente, puede conducir a una mayor precisión del modelo.
3. Selección del modelo: el conocimiento experto en la selección del modelo es imprescindible para garantizar que el modelo esté optimizado para la tarea.
4. Regularización del modelo: la aplicación de técnicas de regularización al modelo puede limitar el sobreajuste y mejorar sus capacidades de generalización.
5. Ajuste de parámetros: el ajuste fino de los hiperparámetros del modelo se puede optimizar para un mejor rendimiento mediante la aplicación de técnicas como búsqueda en cuadrícula, búsqueda aleatoria, etc.
6. Computación y aceleración en la nube: los sistemas de computación en la nube brindan recursos de computación que pueden ayudar a acelerar y optimizar el proceso de capacitación. Las GPU y las TPU se pueden aprovechar para un cálculo más rápido.
7. Transferencia de aprendizaje: la transferencia de aprendizaje se puede utilizar para mejorar el rendimiento tomando modelos previamente entrenados y ajustándolos a un problema específico.
8. Métodos de conjunto: los métodos de conjunto toman varios modelos entrenados en un conjunto de datos y los combinan para mejorar la precisión de las predicciones.
9. Herramientas de aprendizaje automático automatizado: las herramientas de aprendizaje automático automatizado pueden ayudar a los arquitectos a seleccionar, diseñar y optimizar modelos sin explorar manualmente varias combinaciones de hiperparámetros.
10. Compresión de modelos: las técnicas de compresión de modelos, como la poda, la cuantificación y la destilación, pueden ayudar a comprimir modelos y reducir el consumo de memoria mientras se mantienen los niveles de precisión del modelo.
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