Quali metodi possono essere utilizzati per migliorare l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico?
Ci sono diversi metodi che possono essere utilizzati per migliorare l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico, come l'aumento dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche, la messa a punto degli iperparametri, l'ensemble dei modelli e il trasferimento di apprendimento. L'aumento dei dati comporta la creazione di più punti dati manipolando i dati esistenti, mentre l'ingegneria delle caratteristiche comporta la selezione e la costruzione di caratteristiche utili per il modello. La messa a punto degli iperparametri comporta la modifica delle impostazioni del modello per ottimizzare le prestazioni, mentre l'ensemble dei modelli combina vari modelli per aumentare l'accuratezza. Il trasferimento di apprendimento consente a un modello di utilizzare le conoscenze di un problema e applicarle ad un altro.