 Ba méthodes nini ekoki kosalelama mpo na kobongisa bosikisiki ya ba modèles ya apprentissage automatique?
Tala ba méthodes ebele pona ko améliorer précision ya ba modèles ya apprentissage automatique : 1. Kosangisa pe ko nettoyer ba données mingi : Soki modèle e formation na ba données ebele, ekoki ko reconnaître ba modèles ebele, pe ekoki ko généraliser malamu na ba données ya sika. Ezali mpe na ntina kosukola ba données mpo na kosimba ba informations oyo ezangi, oyo ezali na boyokani te to oyo ezali na ba doublons. 2. Prétraitement ya ba données : Ba techniques ya prétraitement ebele lokola normalisation, standardisation, encodage, na sélection ya fonctionnalité ekoki kobongisa précision ya modèle na kosala que ba données ezala malamu mingi pona algorithme ya apprentissage. 3. Kopona algorithme oyo ebongi : Ba algorithmes ndenge na ndenge ebongi na ba données mpe ba problèmes ndenge na ndenge. Komeka ba algorithmes ndenge na ndenge, na ndakisa ba méthodes ya ensemble oyo esangisaka ba algorithmes ebele, ekoki kotombola précision. 4. Tuning ya hyperparamètre : Ba hyperparamètres ezali ba paramètres fixes oyo e contrôler comportement ya algorithme ya apprentissage. Kobongisa yango ekoki ntango mosusu kosala ete bábongisa mpenza bosikisiki. 5. Régularisation : Régularisation ezali technique ya kopekisa surfitting na kobakisa terme ya pénalité na fonction ya perte. Elendisaka modèle esalela ba fonctionnalités nionso ya entrée na ndenge ya équilibré, na ndenge wana esali que généralisation ezala malamu na ba données ya sika. 6. Validation croisée : Validation croisée ezali technique ya kotala ndenge nini modèle e généraliser malamu na ba données ya sika, oyo emonanaka te. Na kosalelaka validation croisée mpo na kosalisa na kopona combinaison ya malamu ya ba techniques ya prétraitement, ba algorithmes, mpe ba hyperparamètres, ezali possible ya komatisaka précision ya modèle.