Si probé muchas cosas durante un proyecto de Machine Learning y seguí mejorando, ¿debería incluir todo en mi currículum o solo el enfoque final?

Tu currículum debe ser pequeño.

Incluso si está solicitando un proyecto en una universidad, lo más probable es que las personas que lean su currículum no entiendan mucho lo que está diciendo, ya que hay muchos detalles.

Describa su enfoque general, si los resultados fueron publicados, indique que en su currículum, si no, trate de decir las ventajas generales de su nuevo algoritmo, algo así como: ” Este nuevo modelo aplicado a dominios desequilibrados fue un 21% más preciso que el original modelo “.

Cuando obtenga una entrevista, su entrevistador probablemente le preguntará detalles sobre este proyecto. Si sus resultados se publicaron, traiga una copia impresa del documento por si acaso.

Ejemplo:

Prototipos autogeneradores adaptativos
El ASGP fue una mejora del SGP para manejar conjuntos de datos desequilibrados. Utilizando AUC convencional, tuvo una mejora del 26% sobre el enfoque convencional. Los resultados fueron publicados en ICTAI 2012, Atenas [URL].

Respuesta corta: habla sobre el enfoque general y los resultados. Si los resultados se publicaron o aplicaron en una aplicación del mundo real, no olvide mencionarlo. Si se trata de un trabajo universitario, puede escribir un poco más, de lo contrario, no vaya más allá de eso.

No estoy demasiado calificado para responder sobre el tema Currículums y CV, pero aún así lo intentaré.
Haga un informe detallado y proporcione un enlace si utiliza una copia electrónica.
También puede usar un formato en el que proporcione una descripción de pocas líneas para cada proyecto si cree que necesita resaltar los detalles. También entiendo su preocupación de que la industria podría no estar interesada en currículums largos (la entrevista será importante / personalmente creo que resaltar los detalles es importante). pero de todos modos, si escribe de manera tal que el entrevistador se vea tentado a preguntarle los detalles, tiene un premio gordo. También puede decir en su currículum que probó una variedad de métodos y los mejoró, etc.
No hay una buena manera de hacer las cosas.

¿No puede indicar que ha probado muchos enfoques diferentes sin nombrarlos a todos? Me refiero a algo como:
Predecir xy / extraer tal y tal: un proyecto de comparación / validación de modelos de 4 meses de duración
Si lo estaba haciendo así, el entrevistador potencial puede preguntar sobre los detalles una vez que la conozca en persona, lo que también tiene el beneficio de actuar los primeros 5-10 minutos.