하위격자 모델링에 대한 새로운 통찰을 얻기 위해 다음과 같은 주제를 탐구할 수 있습니다:
다양한 필터 유형의 비교: 다양한 필터 유형을 사용하여 모델링 결과를 비교하고, 각 필터가 모델 성능에 미치는 영향을 조사합니다.
모델의 안정성 분석: 불안정한 모델의 원인을 규명하고, 안정성을 향상시키기 위한 방법을 연구합니다.
데이터 전처리 기술: 데이터 전처리 기술을 개선하여 모델의 성능을 향상시키는 방법을 연구합니다.
다양한 머신러닝 기법의 비교: 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델의 성능을 비교하고, 각 기법의 장단점을 분석합니다.
데이터 불일치 문제: 데이터 불일치 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 연구하고, 모델의 일반화 능력을 향상시키는 방법을 모색합니다.