Aké prístupy je možné použiť na zlepšenie kvality modelu po dosiahnutí základného výsledku?

Po dosiahnutí základného výsledku modelu je možné kvalitu zlepšiť nasledujúcimi prístupmi:

• Zber a pridanie nových údajov — rozšírenie a diverzifikácia tréningovej vzorky často zvyšuje schopnosť modelu generalizovať.
• Ladenie hyperparametrov (Hyperparameter tuning) — výber optimálnych parametrov modelu pomocou Grid Search, Random Search alebo Bayesian Optimization.
• Použitie zložitejších alebo vhodnejších architektúr modelov — napríklad prechod od jednoduchých modelov k ansámblom alebo hlbokým neurónovým sieťam.
• Spracovanie a čistenie údajov — odstraňovanie šumu, práca s chýbajúcimi hodnotami, normalizácia a škálovanie znakov.
• Inžinierstvo znakov (Feature engineering) — tvorba nových znakov, ktoré lepšie odrážajú vzory v dátach.
• Regulárne (Regularization) — prevencia nadmerného prispôsobenia pomocou L1, L2 regulácie alebo Dropout.
• Ansámblovanie modelov (Ensembling) — kombinovanie viacerých modelov na zlepšenie stability a presnosti.
• Kros-validácia — pre spoľahlivejšie hodnotenie kvality a výber modelu.

Tieto metódy pomáhajú zvýšiť presnosť, stabilitu a schopnosť generalizácie modelu.