1. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและเตรียมข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้างสามารถช่วยในการลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และทำให้กระบวนการเรียนรู้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
2. วิศวกรรมคุณลักษณะ: เมื่อมีการเตรียมชุดคุณลักษณะอย่างรอบคอบ จะทำให้แบบจำลองมีความแม่นยำมากขึ้น
3. การเลือกแบบจำลอง: ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในการเลือกแบบจำลองเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองได้รับการปรับให้เหมาะสมกับงาน
4. การทำให้โมเดลเป็นมาตรฐาน: การใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานกับโมเดลสามารถจำกัดการโอเวอร์ฟิตและปรับปรุงความสามารถในการทำให้เป็นมาตรฐานได้
5. การปรับพารามิเตอร์: การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลแบบละเอียดสามารถปรับแต่งเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การค้นหาแบบกริด การค้นหาแบบสุ่ม เป็นต้น
6. การประมวลผลบนคลาวด์และการเร่งความเร็ว: ระบบคลาวด์คอมพิวติ้งมอบทรัพยากรการคำนวณที่สามารถช่วยเร่งความเร็วและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรม สามารถใช้ประโยชน์จาก GPU และ TPU เพื่อการคำนวณที่เร็วขึ้น
7. การถ่ายโอนการเรียนรู้: การเรียนรู้การถ่ายโอนสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วและปรับแต่งให้เข้ากับปัญหาเฉพาะ
8. วิธีการรวม: วิธีการรวมใช้แบบจำลองหลายชุดที่ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลและรวมเข้าด้วยกันเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดคะเน
9. เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ: เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติสามารถช่วยสถาปนิกในการเลือก ออกแบบ และปรับโมเดลให้เหมาะสมโดยไม่ต้องสำรวจชุดค่าผสมของไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ ด้วยตนเอง
10. การบีบอัดโมเดล: เทคนิคการบีบอัดโมเดล เช่น การตัดแต่ง การหาปริมาณ และการกลั่น สามารถช่วยในการบีบอัดโมเดล และลดรอยเท้าของหน่วยความจำ ในขณะที่รักษาระดับความแม่นยำของโมเดล
วันที่เผยแพร่: