 Quelles méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique ?
Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique, telles que l'augmentation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, le réglage des hyperparamètres, l'assemblage de modèles et l'apprentissage par transfert. L'augmentation des données implique la création de plus de points de données en manipulant les données existantes, tandis que l'ingénierie des fonctionnalités implique la sélection et la construction de fonctionnalités utiles pour le modèle. Le réglage des hyperparamètres implique de modifier les paramètres du modèle pour optimiser les performances, et l'assemblage de modèles combine divers modèles pour augmenter la précision. L'apprentissage par transfert permet à un modèle d'utiliser les connaissances d'un problème et de les appliquer à un autre.