1. Wstępne przetwarzanie danych: wstępne przetwarzanie danych i przygotowanie ich w ustrukturyzowanym formacie może pomóc w usunięciu nieistotnych danych i usprawnieniu procesu uczenia się.
2. Inżynieria cech: staranne przygotowanie zestawu cech może prowadzić do większej dokładności modelu.
3. Wybór modelu: Aby upewnić się, że model jest zoptymalizowany do danego zadania, niezbędna jest wiedza ekspercka w zakresie wyboru modelu.
4. Regularyzacja modelu: Zastosowanie technik regularyzacji do modelu może ograniczyć nadmierne dopasowanie i poprawić jego możliwości uogólnienia.
5. Dostrajanie parametrów: Precyzyjne dostrajanie hiperparametrów modelu można zoptymalizować w celu uzyskania lepszej wydajności, stosując techniki takie jak wyszukiwanie siatki, wyszukiwanie losowe itp.
6. Obliczenia i akceleracja w chmurze: systemy przetwarzania w chmurze zapewniają zasoby obliczeniowe, które mogą pomóc przyspieszyć i zoptymalizować proces szkolenia. GPU i TPU można wykorzystać do szybszych obliczeń.
7. Transfer uczenia się: Transfer uczenia się może być wykorzystany do poprawy wydajności poprzez wykorzystanie wstępnie wyszkolonych modeli i dostrojenie ich do konkretnego problemu.
8. Metody zespołowe: Metody zespołowe wykorzystują wiele modeli wyszkolonych na zbiorze danych i łączą je w celu poprawy dokładności prognoz.
9. Zautomatyzowane narzędzia uczenia maszynowego: narzędzia zautomatyzowanego uczenia maszynowego mogą pomóc architektom w wyborze, projektowaniu i optymalizacji modeli bez ręcznego eksplorowania różnych kombinacji hiperparametrów.
10. Kompresja modelu: Techniki kompresji modelu, takie jak przycinanie, kwantyzacja i destylacja, mogą pomóc w kompresji modeli i zmniejszeniu zużycia pamięci przy zachowaniu poziomów dokładności modelu.
Data publikacji: