1. डेटा प्री-प्रोसेसिंग: डेटा की प्री-प्रोसेसिंग और इसे एक संरचित प्रारूप में तैयार करने से अप्रासंगिक डेटा को हटाने और सीखने की प्रक्रिया को और अधिक कुशल बनाने में मदद मिल सकती है।
2. फीचर इंजीनियरिंग: जब फीचर सेट को सावधानीपूर्वक तैयार किया जाता है, तो इससे मॉडल की बेहतर सटीकता हो सकती है।
3. मॉडल चयन: मॉडल चयन में विशेषज्ञ ज्ञान यह सुनिश्चित करने के लिए जरूरी है कि मॉडल कार्य के लिए अनुकूल है।
4. मॉडल को नियमित करना: मॉडल पर नियमितीकरण तकनीक लागू करने से ओवरफिटिंग को सीमित किया जा सकता है और इसकी सामान्यीकरण क्षमताओं में सुधार किया जा सकता है।
5. पैरामीटर ट्यूनिंग: ग्रिड सर्च, रैंडमाइज्ड सर्च आदि जैसी तकनीकों को लागू करके मॉडल के हाइपरपैरामीटर को फाइन-ट्यूनिंग बेहतर प्रदर्शन के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
6. क्लाउड संगणना और त्वरण: क्लाउड कंप्यूटिंग सिस्टम संगणना संसाधन प्रदान करते हैं जो प्रशिक्षण प्रक्रिया को तेज और अनुकूलित करने में मदद कर सकते हैं। तेजी से गणना के लिए जीपीयू और टीपीयू का लाभ उठाया जा सकता है।
7. ट्रांसफर लर्निंग: पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लेकर और उन्हें एक विशिष्ट समस्या के लिए फाइन-ट्यूनिंग करके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है।
8. एन्सेम्बल विधियाँ: एन्सेम्बल विधियाँ एक डेटासेट पर प्रशिक्षित कई मॉडल लेती हैं और उन्हें भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार करने के लिए संयोजित करती हैं।
9. ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग टूल्स: ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग टूल्स आर्किटेक्ट्स को हाइपरपरमेटर्स के विभिन्न संयोजनों की मैन्युअल रूप से खोज किए बिना मॉडल का चयन, डिजाइन और अनुकूलन करने में मदद कर सकते हैं।
10. मॉडल कंप्रेशन: मॉडल कंप्रेशन तकनीक जैसे प्रूनिंग, क्वांटाइजिंग और डिस्टिलेशन मॉडल की सटीकता के स्तर को बनाए रखते हुए मॉडल को कंप्रेस करने और मेमोरी फुटप्रिंट को कम करने में मदद कर सकते हैं।
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