Несколько стратегий, которые могут быть применены для преодоления нехватки данных в программах:

• Интеграция данных. 1 Необходимо извлечь данные из всех различных источников, сделать их совместимыми и обеспечить единое представление. 1 Для этого можно использовать программы и платформы, которые автоматизируют процесс интеграции. 1
• Генерация синтетических данных. 4 Данные генерируются на основе различных авторегрессионных моделей временных рядов. 4 Например, для этого можно использовать Python-библиотеки timeseries-generator и mockseries. 4
• Использование методов глубокого обучения. 3 К ним относятся трансфертное обучение, самоконтролируемое обучение, генеративные состязательные сети, архитектура модели, нейронные сети на основе физики и метод глубокой синтетической передискретизации меньшинства (DeepSMOTE). 3
• Оптимизация базы данных. 2 Например, индексация, кэширование и оптимизация запросов помогают снизить ненужную нагрузку на базу данных и повысить скорость поиска данных. 2
• Оптимизация на аппаратном уровне. 2 Например, выбор подходящих конфигураций серверов, процессоров и памяти. 2

Выбор конкретной стратегии зависит от ситуации и целей организации.