라스트 에포크에서 최고의 결과를 얻으려면 여러 가지 접근 방식을 시도할 수 있습니다. 먼저, 데이터 전처리와 피처 엔지니어링을 통해 입력 데이터를 최적화하고, 노이즈를 제거하며 중요한 피처를 강조할 수 있습니다. 그리고 모델의 아키텍처를 조정하고, 최적의 하이퍼파라미터를 설정하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 교차 검증과 앙상블 기법을 사용하여 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다. 마지막으로, 효과적인 학습 전략을 사용하여 과적합을 방지하고 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.