A técnica de dividir os dados de treinamento em várias partes para validar o modelo de forma mais robusta.

A validação do modelo apenas usando dados de teste.

O processo de normalização dos dados antes do treinamento.

O ajuste de parâmetros para melhorar a acurácia do modelo.

A combinação de modelos para melhorar a precisão.