1. پیش پردازش داده ها: پیش پردازش داده ها و آماده سازی آنها در قالب ساختار یافته می تواند به حذف داده های نامربوط کمک کند و فرآیند یادگیری را کارآمدتر کند.
2. مهندسی ویژگی: هنگامی که یک مجموعه ویژگی با دقت آماده می شود، می تواند به دقت بهتر مدل منجر شود.
3. انتخاب مدل: دانش تخصصی در انتخاب مدل برای اطمینان از بهینه سازی مدل برای کار ضروری است.
4. منظم کردن مدل: به کارگیری تکنیک های منظم سازی در مدل می تواند بیش از حد برازش را محدود کرده و قابلیت های تعمیم آن را بهبود بخشد.
5. تنظیم پارامتر: تنظیم دقیق فراپارامترهای مدل را می توان برای عملکرد بهتر با استفاده از تکنیک هایی مانند جستجوی شبکه، جستجوی تصادفی و غیره بهینه کرد.
6. محاسبات و شتاب ابری: سیستم های محاسباتی ابری منابع محاسباتی را فراهم می کنند که می تواند به تسریع و بهینه سازی فرآیند آموزش کمک کند. برای محاسبات سریعتر می توان از GPU و TPU استفاده کرد.
7. یادگیری انتقالی: یادگیری انتقالی را می توان با استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده و تنظیم دقیق آنها برای یک مشکل خاص برای بهبود عملکرد استفاده کرد.
8. روش‌های مجموعه: روش‌های مجموعه چندین مدل آموزش‌دیده بر روی یک مجموعه داده را می‌گیرند و آنها را برای بهبود دقت پیش‌بینی‌ها ترکیب می‌کنند.
9. ابزارهای خودکار یادگیری ماشین: ابزارهای یادگیری ماشین خودکار می توانند به معماران در انتخاب، طراحی و بهینه سازی مدل ها بدون کاوش دستی ترکیبات مختلف فراپارامترها کمک کنند.
10. فشرده‌سازی مدل: تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل مانند هرس، کوانتیزاسیون و تقطیر می‌توانند در فشرده‌سازی مدل‌ها و کاهش ردپای حافظه و در عین حال حفظ سطوح دقت مدل کمک کنند.
تاریخ انتشار: