 Makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler kullanılabilir?
Veri artırma, özellik mühendisliği, hiperparametre ayarlama, model birleştirme ve transfer öğrenme gibi makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmak için kullanılabilecek çeşitli yöntemler vardır. Veri artırma, mevcut verileri manipüle ederek daha fazla veri noktası oluşturmayı içerirken, özellik mühendisliği, model için yararlı olan özellikleri seçmeyi ve oluşturmayı içerir. Hiperparametre ayarı, performansı optimize etmek için model ayarlarını değiştirmeyi içerir ve model birleştirme, doğruluğu artırmak için çeşitli modelleri birleştirir. Transfer öğrenimi, bir modelin bilgiyi bir problemden kullanmasına ve onu diğerine uygulamasına izin verir.