A técnica de dividir os dados em várias partes para treinar o modelo de forma eficiente.

A técnica de treinar o modelo com o conjunto de dados completo, sem validação adicional.

A técnica de ajustar o modelo em um único conjunto de dados de treinamento e avaliar em outro.

A técnica de combinar os dados de diferentes fontes para melhorar a precisão.

A técnica de testar diferentes modelos de aprendizado para escolher o melhor.