Əsas nəticəyə çatdıqdan sonra modelin keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq üçün hansı yanaşmalar istifadə oluna bilər?

Modelin əsas nəticəsinə çatdıqdan sonra, keyfiyyəti aşağıdakı yanaşmalarla yaxşılaşdıra bilərsiniz:

• Yeni məlumatların toplanması və əlavə edilməsi — təlim nümunəsinin genişləndirilməsi və müxtəlifliyi adətən modelin ümumiləşdirmə qabiliyyətini artırır.
• Hiperparametrlərin tənzimlənməsi (Hyperparameter tuning) — Grid Search, Random Search və ya Bayesian Optimization istifadə edərək modelin optimal parametrlərini seçmək.
• Daha mürəkkəb və ya uyğun model arxitekturalarından istifadə — məsələn, sadə modellərdən ansambl və ya dərin neyron şəbəkələrə keçid.
• Məlumatların emalı və təmizlənməsi — səs-küyün aradan qaldırılması, itkin dəyərlərlə işləmək, xüsusiyyətlərin normallaşdırılması və miqyaslandırılması.
• Xüsusiyyət mühəndisliyi — məlumatlardakı naxışları daha yaxşı əks etdirən yeni xüsusiyyətlər yaratmaq.
• Tənzimləmə (Regularization) — L1, L2 tənzimləməsi və ya Dropout ilə aşırı öyrənmənin qarşısını almaq.
• Model ansambları — stabilliyi və dəqiqliyi artırmaq üçün bir neçə modeli birləşdirmək.
• Kross-validasiya — keyfiyyəti daha etibarlı qiymətləndirmək və modeli seçmək üçün.

Bu metodlar modelin dəqiqliyini, stabilliyini və ümumiləşdirmə qabiliyyətini artırmağa kömək edir.