Cilat metoda mund të përdoren për të përmirësuar saktësinë e modeleve të të mësuarit të makinës?
Ekzistojnë disa metoda që mund të përdoren për të përmirësuar saktësinë e modeleve të të mësuarit të makinës, të tilla si rritja e të dhënave, inxhinieria e veçorive, rregullimi i hiperparametrave, kombinimi i modelit dhe transferimi i të mësuarit. Rritja e të dhënave përfshin krijimin e më shumë pikave të të dhënave duke manipuluar të dhënat ekzistuese, ndërsa inxhinieria e veçorive përfshin zgjedhjen dhe ndërtimin e veçorive që janë të dobishme për modelin. Përmirësimi i hiperparametrave përfshin ndryshimin e cilësimeve të modelit për të optimizuar performancën, dhe kombinimi i modelit kombinon modele të ndryshme për të rritur saktësinë. Transferimi i të mësuarit lejon një model të përdorë njohuri nga një problem dhe ta aplikojë atë në një tjetër.