ニューラル ネットワークがトレーニング データセットから学習するときに調整される数値はどれですか (2 つの回答を選択)。

ニューラルネットワークモデルのトレーニングに数日かかっています。トレーニング速度を上げたいのですが、どうすればよいでしょうか？

BigQueryデータウェアハウス内の主要な在庫テーブルを読み取る、ほぼリアルタイムの在庫ダッシュボードを作成する必要があります。過去の在庫データは、品目と場所ごとの在庫残高として保存されています。在庫は毎時数千回更新されます。ダッシュボードのパフォーマンスを最大限に高め、データの正確性を確保したいと考えています。どうすればよいでしょうか？

配送会社には、Apache Kafka ストリームにリアルタイムで送信されるライブパッケージ追跡データがあります。
その後、このデータはBigQueryに読み込まれます。社内のアナリストは、パッケージのライフサイクルにおける地理空間の傾向を分析するために、BigQueryの追跡データに対してクエリを実行したいと考えています。テーブルは元々、取り込み日によるパーティショニングで作成されていました。時間が経つにつれて、クエリの処理時間が増加しています。BigQueryのクエリパフォーマンスを向上させる変更を実装する必要があります。どうすればよいでしょうか？

不動産物件を含む利用可能なデータセットに基づいて住宅価格を予測するモデルをトレーニングしています。
完全接続ニューラルネットワークを学習させる計画があり、データセットに物件の緯度と経度が含まれていることを発見しました。不動産のプロから、物件の立地が価格に大きく影響すると聞いているので、この物理的な依存性を考慮した特徴量を設計したいと考えています。
何をすべきでしょうか?