Pesa makanisi misato ya komatisaka efficacité ya algorithme ya apprentissage profond.
1. Prétraitement ya ba données : Prétraitement ya ba données ya malamu ekoki kobongisa mingi efficacité ya algorithme ya apprentissage profond. Yango esangisi ba techniques lokola normalisation, nettoyage ya ba données, na augmentation ya ba données. Na ko optimiser ba données ya entrée, algorithme ekoki koyekola na ndenge ya malamu pe na bosikisiki, oyo ememaka na convergence ya mbangu pe performance ya malamu. 2. Optimisation ya hyperparamètre : Ko tuner ba hyperparamètres ezali étape ya motuya pona komatisaka efficacité ya algorithme ya apprentissage profond. Ba hyperparamètres oyo ezali na taux ya apprentissage, taille ya lote, nombre ya ba couches, nombre ya ba neurones, na fonctionnement ya activation. Kosalela ba approches lokola recherche ya grille, recherche aléatoire to optimisation bayesienne ekoki kosalisa na koyeba combinaison optimale ya ba hyperparamètres, oyo ekosala que modèle ezala performance ya malamu pe formation ya mbangu. 3. Conception ya architecture efficace : Architecture ya modèle ya apprentissage profond ekoki kozala na impact munene na efficacité na yango. Kosalela ba architectures ya malamu mingi, lokola ba réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) pona ba données ya image, to ba réseaux neuronaux récurrents (RNNs) pona ba données ya séquence, ekoki kobongisa makasi performance ya modèle. Ba techniques lokola kokata, quantisation, pe distillation ya boyebi ekoki pe kosalelama pona kokitisa bonene ya modèle pe komatisaka efficacité na yango.