1. Xử lý trước dữ liệu: Xử lý trước dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu ở định dạng có cấu trúc có thể giúp loại bỏ dữ liệu không liên quan và làm cho quá trình học hiệu quả hơn.
2. Kỹ thuật tính năng: Khi một bộ tính năng được chuẩn bị cẩn thận, nó có thể dẫn đến độ chính xác của mô hình cao hơn.
3. Lựa chọn mô hình: Cần phải có kiến thức chuyên môn trong việc lựa chọn mô hình để đảm bảo rằng mô hình được tối ưu hóa cho nhiệm vụ.
4. Chính quy hóa mô hình: Áp dụng các kỹ thuật chính quy hóa cho mô hình có thể hạn chế tình trạng thừa và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình.
5. Điều chỉnh tham số: Tinh chỉnh các siêu tham số của mô hình có thể được tối ưu hóa để có hiệu suất tốt hơn bằng cách áp dụng các kỹ thuật như tìm kiếm dạng lưới, tìm kiếm ngẫu nhiên, v.v.
6. Tính toán và tăng tốc đám mây: Các hệ thống điện toán đám mây cung cấp các tài nguyên tính toán có thể giúp đẩy nhanh và tối ưu hóa quá trình đào tạo. GPU và TPU có thể được tận dụng để tính toán nhanh hơn.
7. Học chuyển đổi: Học chuyển đổi có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho một vấn đề cụ thể.
8. Các phương pháp tập hợp: Các phương pháp tập hợp lấy nhiều mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu và kết hợp chúng để cải thiện độ chính xác của các dự đoán.
9. Các công cụ Học máy tự động: Các công cụ Học máy tự động có thể giúp các kiến trúc sư lựa chọn, thiết kế và tối ưu hóa các mô hình mà không cần khám phá các tổ hợp siêu tham số khác nhau theo cách thủ công.
10. Nén mô hình: Các kỹ thuật nén mô hình như cắt xén, lượng tử hóa và chắt lọc có thể giúp nén mô hình và giảm dung lượng bộ nhớ trong khi vẫn duy trì mức độ chính xác của mô hình.
Ngày xuất bản: