Kokius požiūrius galima naudoti siekiant pagerinti modelio kokybę po pagrindinio rezultato pasiekimo?

Po pasiekus bazinį modelio rezultatą, kokybę galima pagerinti šiais požiūriais:

• Naujų duomenų rinkimas ir pridėjimas — plėsti ir įvairovinti mokymo pavyzdį dažnai pagerina modelio bendrinimo gebėjimą.
• Hiperparametrų derinimas (Hyperparameter tuning) — optimalių modelio parametrų pasirinkimas naudojant Grid Search, Random Search ar Bayesian Optimization.
• Naudojant sudėtingesnes ar tinkamesnes modelių architektūras — pavyzdžiui, pereiti nuo paprastų modelių prie ansamblių ar gilųjį neuroninių tinklų.
• Duomenų apdorojimas ir valymas — triukšmo šalinimas, trūkstamų reikšmių tvarkymas, savybių normalizavimas ir mastelio keitimas.
• Savybių inžinerija — kurti naujas savybes, kurios geriau atspindi duomenų modelius.
• Reguliariacija (Regularization) — išvengti per didelio pritaikymo naudojant L1, L2 reguliariaciją ar Dropout.
• Modelių ansambliai — sujungti kelis modelius siekiant pagerinti stabilumą ir tikslumą.
• Kryžminė validacija — patikimesnė kokybės įvertinimo ir modelio pasirinkimo metodas.

Šie metodai padeda padidinti modelio tikslumą, stabilumą ir bendrinimo gebėjimą.