機械学習モデルの改善のための統計的方法を５つ提案してください。
1. データの拡張 (Data Augmentation): 既存のデータにノイズを追加したり、パターンに余計なデータを追加して拡張すること 
2. 自動機械学習 (AutoML): パラメータサーチ、ハイパーパラメーターを自動最適化すること 
3. 正則化 (Regularization): 過学習を防ぐために、モデルの複雑性を調整すること 
4. エンサンブル学習 (Ensemble Learning): 複数の機械学習モデルをリンクし、最終的な結果を共有して予測精度を高めること 
5. アンサンブル対抗学習 (Adversarial Learning): 干渉的な誤りを強く避けるために、データを健全化すること