1. ڈیٹا پری پروسیسنگ: ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرنا اور اسے ایک سٹرکچرڈ فارمیٹ میں تیار کرنا غیر متعلقہ ڈیٹا کو ہٹانے میں مدد کر سکتا ہے، اور سیکھنے کے عمل کو مزید موثر بنا سکتا ہے۔
2. فیچر انجینئرنگ: جب فیچر سیٹ کو احتیاط سے تیار کیا جاتا ہے، تو یہ ماڈل کی بہتر درستگی کا باعث بن سکتا ہے۔
3. ماڈل کا انتخاب: ماڈل کے انتخاب میں ماہر کا علم اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ ماڈل کام کے لیے موزوں ہو۔
4. ماڈل کو ریگولرائز کرنا: ماڈل پر ریگولرائزیشن کی تکنیکوں کا اطلاق اوور فٹنگ کو محدود کر سکتا ہے اور اس کی عمومی صلاحیتوں کو بہتر بنا سکتا ہے۔
5. پیرامیٹر ٹیوننگ: ماڈل کے ہائپر پیرامیٹرس کو بہتر بنانے کے لیے گرڈ سرچ، بے ترتیب تلاش وغیرہ جیسی تکنیکوں کو استعمال کرکے بہتر کارکردگی کے لیے بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
6. کلاؤڈ کمپیوٹنگ اور ایکسلریشن: کلاؤڈ کمپیوٹنگ سسٹم کمپیوٹیشن کے وسائل مہیا کرتے ہیں جو ٹریننگ کے عمل کو تیز اور بہتر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔ تیزی سے حساب کے لیے GPUs اور TPUs کا فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔
7. ٹرانسفر لرننگ: ٹرانسفر لرننگ کا استعمال پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کو لے کر اور انہیں کسی خاص مسئلے میں ٹھیک کرنے کے ذریعے کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
8. جوڑا بنانے کے طریقے: جوڑا بنانے کے طریقے ڈیٹاسیٹ پر تربیت یافتہ متعدد ماڈلز لیتے ہیں اور پیشین گوئیوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے ان کو یکجا کرتے ہیں۔
9. آٹومیٹڈ مشین لرننگ ٹولز: خودکار مشین لرننگ ٹولز ہائیپرپیرامیٹر کے مختلف مجموعوں کو دستی طور پر تلاش کیے بغیر ماڈلز کو منتخب کرنے، ڈیزائن کرنے اور بہتر بنانے میں معماروں کی مدد کر سکتے ہیں۔
10. ماڈل کمپریشن: ماڈل کمپریشن کی تکنیک جیسے پرننگ، کوانٹائزنگ، اور ڈسٹلیشن ماڈلز کو کمپریس کرنے اور ماڈل کی درستگی کی سطح کو برقرار رکھتے ہوئے میموری فوٹ پرنٹ کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
تاریخ اشاعت: