Jakie metody można wykorzystać w celu poprawy dokładności modeli uczenia maszynowego?
Istnieje kilka metod, które mogą być wykorzystane do poprawy dokladności modeli uczenia maszynowego, takich jak augmentacja danych, inżynieria cech, dostrojenie hiperparametrów, łączenie modeli oraz uczenie transferowe. Aogmentacja danych polega na tworzeniu większej liczby ponktów danych poprzez manipulowanie istniejącymi danymi, natomiast inżynieria cech polega na wyborze i konstruowaniu cech, które są przydatne dla modelu. Dostrojenie hiperparametrów polega na zmianie ustawień modelo w celu optymalizacji jego wydajności, a łonczenie modeli polega na połączeniu rużnych modeli w celu zwiększenia dokładności. Uczenie transferowe pozwala modelowi wykorzystać wiedzę z jednego problemu i zastosować ją w innym.