1. Preprocesarea datelor: Preprocesarea datelor și pregătirea lor într-un format structurat poate ajuta la eliminarea datelor irelevante și poate face procesul de învățare mai eficient.
2. Ingineria caracteristicilor: Când un set de caracteristici este pregătit cu atenție, poate duce la o mai bună acuratețe a modelului.
3. Selecția modelului: Cunoștințele experților în selecția modelului sunt obligatorii pentru a se asigura că modelul este optimizat pentru sarcină.
4. Regularizarea modelului: Aplicarea tehnicilor de regularizare la model poate limita supraadaptarea și poate îmbunătăți capacitățile sale de generalizare.
5. Reglarea parametrilor: Reglarea fină a hiperparametrilor modelului poate fi optimizată pentru o performanță mai bună prin aplicarea unor tehnici precum căutarea în grilă, căutarea aleatorie etc.
6. Calcularea și accelerarea în cloud: sistemele de calcul în cloud oferă resurse de calcul care pot ajuta la accelerarea și optimizarea procesului de formare. GPU-urile și TPU-urile pot fi valorificate pentru calcule mai rapide.
7. Învățare prin transfer: Învățarea prin transfer poate fi folosită pentru a îmbunătăți performanța prin luarea de modele pre-instruite și ajustarea lor la o anumită problemă.
8. Metode de ansamblu: Metodele de ansamblu preiau mai multe modele antrenate pe un set de date și le combină pentru a îmbunătăți acuratețea predicțiilor.
9. Instrumente automate de învățare automată: instrumentele automate de învățare automată pot ajuta arhitecții în selectarea, proiectarea și optimizarea modelelor fără a explora manual diferite combinații de hiperparametri.
10. Comprimarea modelului: Tehnicile de compresie a modelului, cum ar fi tăierea, cuantizarea și distilarea, pot ajuta la comprimarea modelelor și la reducerea amprentei de memorie, menținând în același timp nivelurile de precizie ale modelului.
Data publicării: