Ed
anteontem
As lacunas podem ser corretamente substituídas por: 1. pruning (ou poda), que reduz a complexidade do modelo sem comprometer sua precisão. 2. aprendizado semi-supervisionado ou aprendizado por transferência, que permitem o uso de dados não rotulados para melhorar o desempenho do modelo. Essas técnicas ajudam a mitigar os desafios associados ao alto custo computacional e à necessidade de grandes volumes de dados rotulados.