1. Data preprocessing: Cleaning and preparing the data before training the model can help improve accuracy.
2. Feature engineering: Creating new features or transforming existing ones to better represent the data can enhance model performance.
3. Hyperparameter tuning: Adjusting the parameters of the model, such as learning rate or batch size, can optimize its performance and accuracy.
Tři techniky používané k zlepšení přesnosti modelu zpracování přirozeného jazyka jsou předzpracování dat, inženýrství příznaků a optimalizace hyperparametrů. Předzpracování dat zahrnuje čištění a formátování dat pro model; inženýrství příznaků zahrnuje vytváření nových příznaků z existujících dat; a optimalizace hyperparametrů zahrnuje nalezení optimálních parametrů pro model k zlepšení jeho přesnosti.