1. Uchakataji wa awali wa data: Kuchakata data mapema na kuitayarisha katika muundo uliopangwa kunaweza kusaidia katika kuondoa data isiyo na umuhimu, na kufanya mchakato wa kujifunza kuwa mzuri zaidi.
2. Uhandisi wa vipengele: Seti ya kipengele inapotayarishwa kwa uangalifu, inaweza kusababisha usahihi bora wa muundo.
3. Uteuzi wa kielelezo: Maarifa ya kitaalam katika uteuzi wa kielelezo ni lazima ili kuhakikisha kuwa kielelezo kimeboreshwa kwa ajili ya kazi hiyo.
4. Kudhibiti muundo: Kutumia mbinu za urekebishaji kwa modeli kunaweza kupunguza uwekaji wa kupita kiasi na kuboresha uwezo wake wa jumla.
5. Kurekebisha vigezo: Kurekebisha vyema vigezo vya muundo kunaweza kuboreshwa kwa utendakazi bora kwa kutumia mbinu kama vile utafutaji wa gridi, utafutaji nasibu n.k.
6. Kukokotoa na kuongeza kasi ya wingu: Mifumo ya kompyuta ya wingu hutoa nyenzo za kukokotoa ambazo zinaweza kusaidia kuharakisha na kuboresha mchakato wa mafunzo. GPU na TPU zinaweza kutumiwa kwa ukokotoaji wa haraka.
7. Kuhamisha mafunzo: Mafunzo ya kuhamisha yanaweza kutumika kuboresha utendakazi kwa kuchukua modeli zilizofunzwa awali na kuzirekebisha kwa tatizo mahususi.
8. Mbinu za Kukusanya: Mbinu za kuunganisha huchukua miundo mingi iliyofunzwa kwenye mkusanyiko wa data na kuzichanganya ili kuboresha usahihi wa ubashiri.
9. Zana za Kujifunza za Mashine Zinazojiendesha: Zana za Kujifunza za Mashine Zinazojiendesha zinaweza kusaidia wasanifu katika kuchagua, kubuni na kuboresha miundo bila kuchunguza mwenyewe michanganyiko mbalimbali ya vigezo.
10. Ukandamizaji wa kielelezo: Mbinu za ukandamizaji za kielelezo kama vile kupogoa, kugawanya, na kuyeyusha zinaweza kusaidia katika kubana miundo na kupunguza alama ya kumbukumbu huku ukidumisha viwango vya usahihi vya modeli.
Tarehe ya kuchapishwa: