Esistono diversi metodi che possono essere utilizzati per migliorare l'accuratezza dei modelli di machine learning, come l'aumento dei dati, l'ingegnerizzazione delle funzionalità, l'ottimizzazione degli iperparametri, l'insieme dei modelli e l'apprendimento del trasferimento. L'aumento dei dati implica la creazione di più punti dati manipolando i dati esistenti, mentre l'ingegnerizzazione delle funzionalità comporta la selezione e la costruzione di funzionalità utili per il modello. L'ottimizzazione degli iperparametri comporta la modifica delle impostazioni del modello per ottimizzare le prestazioni e l'insieme dei modelli combina vari modelli per aumentare la precisione. Il trasferimento dell'apprendimento consente a un modello di utilizzare la conoscenza di un problema e applicarla a un altro.
Quali metodi possono essere utilizzati per migliorare l'accuratezza dei modelli di machine learning?