1. データの前処理: データを前処理し、構造化された形式で準備することで、無関係なデータを削除し、学習プロセスをより効率的にすることができます。
2. 機能エンジニアリング: 機能セットを慎重に準備すると、モデルの精度が向上します。
3. モデルの選択: モデルがタスクに対して最適化されていることを確認するには、モデルの選択に関する専門知識が必要です。
4. モデルの正則化: モデルに正則化手法を適用すると、過剰適合を制限し、一般化機能を向上させることができます。
5. パラメータ調整: モデルのハイパーパラメータの微調整は、グリッド検索、ランダム化検索などの手法を適用することで、パフォーマンスを向上させるために最適化できます。
6. クラウド計算と高速化: クラウド コンピューティング システムは、トレーニング プロセスの迅速化と最適化に役立つ計算リソースを提供します。GPU と TPU を活用して、計算を高速化できます。
7. 転移学習: 転移学習を使用して、事前にトレーニングされたモデルを特定の問題に合わせて微調整することにより、パフォーマンスを向上させることができます。
8. アンサンブル法: アンサンブル法は、データセットでトレーニングされた複数のモデルを取得し、それらを組み合わせて予測の精度を向上させます。
9. 自動機械学習ツール: 自動機械学習ツールは、アーキテクトがハイパーパラメータのさまざまな組み合わせを手動で調べることなく、モデルの選択、設計、および最適化を行うのに役立ちます。
10. モデル圧縮: プルーニング、量子化、蒸留などのモデル圧縮技術は、モデルの精度レベルを維持しながらモデルを圧縮し、メモリ フットプリントを削減するのに役立ちます。
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