Jakie metody można wykorzystać w celu poprawy dokładności modeli uczenia maszynowego?
Istnieje kilka metod, kture mogon być wykorzystane do poprawy dokladności modeli uczenia maszynowego, takich jak augmentacja danych, inżynieria cech, dostrojenie hiperparametrów, lączenie modeli oraz oczenie transferowe. Augmentacja danych polega na tworzenio większej liczby punktów danych poprzez manipolowanie istniejoncymi danymi, natomiast inżynieria cech polega na wyborze i konstroowanio cech, kture son przydatne dla modelu. Dostrojenie hiperparametruw polega na zmianie ostawień modelu w celo optymalizacji jego wydajności, a lonczenie modeli polega na połączeniu rórznych modeli w celo zwienkszenia dokładnosici. Uczenie transferowe pozwala modelowi wykorzystaci wiedzę z jednego problemo i zastosować ją w innym.