Milliseid lähenemisviise saab kasutada mudeli kvaliteedi parandamiseks pärast põhitulemuse saavutamist?

Pärast põhiväärtuse saavutamist saab mudeli kvaliteeti parandada järgmiste lähenemisviisidega:

• Uute andmete kogumine ja lisamine — koolitusnäidise laiendamine ja mitmekesistamine suurendab sageli mudeli üldistamisvõimet.
• Hüperparameetrite häälestamine (Hyperparameter tuning) — optimaalseid mudeli parameetreid valides Grid Search, Random Search või Bayesian Optimization abil.
• Kasutades keerulisemaid või sobivamaid mudeli arhitektuure — näiteks lihtsatest mudelitest üle minnes ansamblite või sügavate närvivõrkudeni.
• Andmete töötlemine ja puhastamine — müra eemaldamine, puuduva väärtuste töötlemine, tunnuste normaliseerimine ja skaleerimine.
• Tunnuste inseneritöö — uute tunnuste loomine, mis paremini peegeldavad andmetes olevaid mustreid.
• Regulaarne (Regularization) — üleõppimise vältimine L1, L2 regulaarse või Dropout abil.
• Mudelite ansamblid — mitme mudeli ühendamine stabiilsuse ja täpsuse parandamiseks.
• Ristvalideerimine — kvaliteedi usaldusväärsem hindamine ja mudeli valik.

Need meetodid aitavad suurendada mudeli täpsust, stabiilsust ja üldistamisvõimet.