1. Predobrada podataka: prethodna obrada podataka i njihova priprema u strukturiranom formatu može pomoći u uklanjanju nevažnih podataka i učiniti proces učenja učinkovitijim.
2. Inženjering značajki: Kada se skup značajki pažljivo pripremi, to može dovesti do bolje točnosti modela.
3. Odabir modela: Stručno znanje u odabiru modela neophodno je kako bi se osiguralo da je model optimiziran za zadatak.
4. Reguliranje modela: Primjena tehnika regularizacije na model može ograničiti prekomjerno prilagođavanje i poboljšati njegove mogućnosti generalizacije.
5. Podešavanje parametara: Fino ugađanje hiperparametara modela može se optimizirati za bolju izvedbu primjenom tehnika poput pretraživanja mreže, nasumičnog pretraživanja itd.
6. Računalstvo u oblaku i ubrzanje: Sustavi računalstva u oblaku pružaju računalne resurse koji mogu pomoći ubrzati i optimizirati proces obuke. GPU i TPU mogu se iskoristiti za brže računanje.
7. Transferno učenje: Transferno učenje može se koristiti za poboljšanje učinka uzimanjem unaprijed obučenih modela i njihovim finim podešavanjem za određeni problem.
8. Metode ansambla: Metode skupa uzimaju više modela uvježbanih na skupu podataka i kombiniraju ih kako bi poboljšali točnost predviđanja.
9. Alati za automatizirano strojno učenje: Alati za automatizirano strojno učenje mogu pomoći arhitektima u odabiru, projektiranju i optimiziranju modela bez ručnog istraživanja različitih kombinacija hiperparametara.
10. Kompresija modela: Tehnike kompresije modela kao što su skraćivanje, kvantiziranje i destilacija mogu pomoći u komprimiranju modela i smanjenju memorijskog otiska uz održavanje razine točnosti modela.
Datum objave: