1. Tiedon esikäsittely: Tiedon esikäsittely ja sen laatiminen jäsennellyssä muodossa voi auttaa poistamaan tarpeettomia tietoja ja tehostamaan oppimisprosessia.
2. Ominaisuussuunnittelu: Kun ominaisuusjoukko valmistetaan huolellisesti, se voi johtaa mallin parempaan tarkkuuteen.
3. Mallin valinta: Asiantunteva tietämys mallin valinnassa on välttämätön sen varmistamiseksi, että malli on optimoitu tehtävää varten.
4. Mallin säännönmukaisuus: Regularointitekniikoiden soveltaminen malliin voi rajoittaa ylisovitusta ja parantaa sen yleistyskykyä.
5. Parametrien viritys: Mallin hyperparametrien hienosäätöä voidaan optimoida suorituskyvyn parantamiseksi käyttämällä tekniikoita, kuten ruudukkohaku, satunnaistettu haku jne.
6. Pilvilaskenta ja kiihdytys: Pilvilaskentajärjestelmät tarjoavat laskentaresursseja, jotka voivat auttaa nopeuttamaan ja optimoimaan koulutusprosessia. Grafiikkasuorittimia ja TPU:ita voidaan hyödyntää nopeampaa laskentaa varten.
7. Siirto-oppiminen: Siirto-oppimista voidaan käyttää suorituskyvyn parantamiseen ottamalla valmiiksi koulutetut mallit ja hienosäätämällä niitä tiettyyn ongelmaan.
8. Ensemble-menetelmät: Ensemble-menetelmät ottavat useita tietojoukolle koulutettuja malleja ja yhdistävät ne ennusteiden tarkkuuden parantamiseksi.
9. Automatisoidut koneoppimistyökalut: Automatisoidut koneoppimistyökalut voivat auttaa arkkitehteja mallien valinnassa, suunnittelussa ja optimoinnissa ilman, että manuaalisesti tutkitaan erilaisia hyperparametrien yhdistelmiä.
10. Mallin pakkaus: Mallin pakkaustekniikat, kuten karsiminen, kvantisointi ja tislaus, voivat auttaa pakkaamaan malleja ja vähentämään muistin tilaa säilyttäen samalla mallin tarkkuustasot.
Julkaisupäivämäärä: