머신 러닝에서 성능을 향상시키는 방법에는 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 아키텍처 설계 등이 있습니다. 데이터의 품질을 높이고 모델을 최적화하여 더 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 또한 앙상블 학습과 전이 학습을 활용하여 성능을 향상시키는 방법도 있습니다. 종종 regularization 기법을 활용하여 overfitting을 방지하고, 데이터 증강을 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수도 있습니다. 이 외에도 여러 방법들이 있으며, 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.