1. Pré-processamento de dados: pré-processar os dados e prepará-los em um formato estruturado pode ajudar a remover dados irrelevantes e tornar o processo de aprendizado mais eficiente.
2. Engenharia de recursos: quando um conjunto de recursos é preparado com cuidado, pode levar a uma melhor precisão do modelo.
3. Seleção de modelos: Conhecimento especializado em seleção de modelos é essencial para garantir que o modelo seja otimizado para a tarefa.
4. Regularizando o modelo: Aplicar técnicas de regularização ao modelo pode limitar o overfitting e melhorar suas capacidades de generalização.
5. Ajuste de parâmetros: O ajuste fino dos hiperparâmetros do modelo pode ser otimizado para melhor desempenho aplicando técnicas como pesquisa em grade, pesquisa aleatória, etc.
6. Computação em nuvem e aceleração: Os sistemas de computação em nuvem fornecem recursos de computação que podem ajudar a agilizar e otimizar o processo de treinamento. GPUs e TPUs podem ser aproveitados para uma computação mais rápida.
7. Aprendizado por transferência: O aprendizado por transferência pode ser usado para melhorar o desempenho, pegando modelos pré-treinados e ajustando-os para um problema específico.
8. Métodos de conjunto: Os métodos de conjunto usam vários modelos treinados em um conjunto de dados e os combinam para melhorar a precisão das previsões.
9. Ferramentas automatizadas de aprendizado de máquina: As ferramentas automatizadas de aprendizado de máquina podem ajudar os arquitetos a selecionar, projetar e otimizar modelos sem explorar manualmente várias combinações de hiperparâmetros.
10. Compactação de modelo: técnicas de compactação de modelo como poda, quantização e destilação podem ajudar na compactação de modelos e na redução do consumo de memória enquanto mantém os níveis de precisão do modelo.
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