1. 데이터 전처리: 데이터를 전처리하고 구조화된 형식으로 준비하면 관련 없는 데이터를 제거하고 학습 프로세스를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다.
2. 기능 엔지니어링: 기능 세트를 신중하게 준비하면 모델의 정확도를 높일 수 있습니다.
3. 모델 선택: 작업에 최적화된 모델을 선택하려면 모델 선택에 대한 전문 지식이 필요합니다.
4. 모델 정규화: 정규화 기술을 모델에 적용하면 과적합을 제한하고 일반화 기능을 향상시킬 수 있습니다.
5. 매개변수 조정: 모델의 하이퍼 매개변수를 미세 조정하면 그리드 검색, 무작위 검색 등과 같은 기술을 적용하여 더 나은 성능을 위해 최적화할 수 있습니다.
6. 클라우드 컴퓨팅 및 가속: 클라우드 컴퓨팅 시스템은 교육 프로세스를 가속화하고 최적화하는 데 도움이 되는 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. GPU 및 TPU를 활용하여 더 빠른 계산을 수행할 수 있습니다.
7. 전이 학습: 전이 학습은 사전 훈련된 모델을 가져와 특정 문제에 맞게 미세 조정하여 성능을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
8. 앙상블 방법: 앙상블 방법은 데이터 세트에서 훈련된 여러 모델을 가져와 결합하여 예측의 정확도를 향상시킵니다.
9. 자동화된 기계 학습 도구: 자동화된 기계 학습 도구는 설계자가 하이퍼파라미터의 다양한 조합을 수동으로 탐색하지 않고도 모델을 선택, 설계 및 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
10. 모델 압축: 가지치기, 양자화 및 증류와 같은 모델 압축 기술은 모델의 정확도 수준을 유지하면서 모델을 압축하고 메모리 공간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
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