Для получения наилучших результатов при обучении можно использовать следующую стратегию:
1. Предварительная обработка данных: Очистка и преобразование данных, устранение выбросов, нормализация и шкалирование данных, а также создание дополнительных признаков, если это необходимо.
2. Выбор подходящей модели: Исследование различных моделей и выбор наиболее подходящей для конкретной задачи. Рекомендуется изучить различные алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, классификация, кластеризация и нейронные сети.
3. Настройка гиперпараметров модели: Подбор оптимальных гиперпараметров модели с использованием перекрестной проверки или методов оптимизации, таких как решетчатый поиск.
4. Регуляризация модели: Использование методов регуляризации для снижения переобучения, таких как L1 и L2 регуляризация, и регуляризация дропаутом.
5. Оценка и улучшение модели: Оценка модели с использованием различных метрик, таких как точность, полнота, F1-мера, и анализ ее результатов. В случае неудовлетворительных результатов, необходимо провести анализ ошибок и внести изменения в предобработку данных или модель.
С учетом бюджета 30-40 тысяч, можно рассмотреть следующие модели вендора для использования дома:
1. Dell PowerEdge T340: Это надежный сервер, обладающий достаточным объемом диска для хранения дисков виртуальных машин. В бюджете 30-40 тысяч рублей можно найти конфигурацию с приемлемыми характеристиками.
2. HPE ProLiant ML350 Gen10: Этот сервер от HPE также является надежным решением для удобного хранения дисков виртуальных машин. В данном бюджете можно найти модели, которые подойдут для обучения и хранения данных.
Обратите внимание, что цены на серверы могут варьироваться, поэтому рекомендуется искать модели в различных интернет-магазинах или обратиться к специалисту для получения более точной информации о доступных вариантах в заданном бюджете.