<prompt> Gahumsa algoritmiin barumsa gadi fagoo guddisuuf karaalee sadii yaada kenni.nan  <response>: 1. Dursee adeemsa daataa: Dursee adeemsi daataa sirrii tae gahumsa algoritmiin barumsa gadi fagoo haalaan fooyyessuu dandaa. Kunis tooftaalee akka normalization, data cleaning, fi data augmentation of keessatti qabata. Daataa galtee fooyyessuudhaan algoritmiin bua qabeessaa fi sirritti barachuu kan dandau yoo tau, kunis walitti dhufeenya saffisaa fi raawwii fooyyaaa tae argamsiisa. 2. Hyperparameter optimization: Hyperparameters tuning gochuun gahumsa algorithm barumsa gadi fagoo guddisuuf tarkaanfii barbaachisaa dha. Haayperparaameetaroota kunniin saffisa barumsaa, guddina batch, baayina laayiyerootaa, baayina niwuroonotaa fi dalagaa hojiitti hiikuu of keessatti qabatu. Malawwan akka barbaacha giiridii, barbaacha tasaa ykn fooyyaiinsa Bayesian fayyadamuun walnyaatinsa gaarii haayperparaameetaroota adda baasuuf gargaaruu dandaa, kunis raawwii moodeela fooyyaaa fi leenjii saffisaa argamsiisa. 3. Dizaayinii arkitekcharii gahumsa qabu: Arkiteekchariin moodeela barumsa gadi fagoo gahumsa isaa irratti dhiibbaa guddaa qabaachuu dandaa. Arkiteekcharii gahumsa qabu fayyadamuun, kan akka deetaa fakkiidhaaf niwuroo neetworkii konvolooshinii CNN, ykn deetaa tartiibaaf niwuroo neetworkii irra deddeebiamee RNN raawwii moodeela haalaan fooyyessuu dandaa. Tooftaaleen akka ciruu, kuwantizeeshinii, fi beekumsa distilleeshinii guddina moodeelichaa hirisuu fi gahumsa isaa guddisuuf illee hojiirra oolchuun ni dandaama. 