การ เรียน รู้ ที่ มี ความ รู้ มาก ที่ สุด เป็น วิธี เรียน รู้ ของ เครื่อง ที่ ได้ รับ การ นิยม ซึ่ง อาศัย ข้อมูล ที่ ติด ป้าย ไว้ เพื่อ ฝึก รุ่น แต่ ผู้ ประกอบ อาชีพ มัก จะ เจอ กับ หลุม พราง ที่ พบ บ่อย ๆ ซึ่ง อาจ ส่ง ผล ต่อ ประสิทธิภาพ และ ความ ไว้ วางใจ ของ ตัว อย่าง ของ พวก เขา ได้
การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ งาน ไม่ มี ประสิทธิภาพ
การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ตัว อย่าง เรียน รู้ ข้อมูล ที่ ได้ จาก การ ฝึก อบรม อย่าง ดี มาก รวม ทั้ง เสียง รบกวน และ เสียง ที่ ไม่ ค่อย ดี ทํา ให้ ข้อมูล ใหม่ ๆ ดู ง่าย ขึ้น การ ทํา แบบ จําลอง ง่าย เกิน ไป จะ จับ แบบ ได้ ง่าย เกิน ไป การ ใช้ ข้อมูล จริง ที่ มี ตัว อย่าง หลาก หลาย ช่วย ใน การ ตรวจ สอบ และ แก้ ปัญหา เหล่า นี้ โดย ให้ มุม มอง ที่ ชัดเจน เกี่ยว กับ พื้น ที่ ปัญหา
คุณภาพข้อมูลและข้อมูลไบอัส
ข้อมูลคุณภาพต่ํา เช่น ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ข้อมูลรบกวน สามารถลดประสิทธิภาพของโมเดลได้ ข้อมูลที่มีในข้อมูลนั้น สามารถนําไปสู่การคาดเดาที่ไม่เที่ยงตรงหรือไม่เที่ยงตรง การระบุเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการทําความสะอาดและประมวลผลข้อมูลจริง การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลนั้น จะหมายถึงโดเมนปัญหาอย่างแม่นยํา และปรับความสมดุลของข้อมูล เพื่อลดความลําเอียง
ข้อมูลไม่เพียงพอ
ข้อมูลที่มีจํากัดสามารถจํากัดความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้รูปแบบที่มีความหมาย ส่งผลให้มีความแม่นยําต่ํา การรวบรวมข้อมูลจริงมากขึ้น หรือการต่อเติมข้อมูลที่มีอยู่ อาจช่วยเพิ่มความทนทานของโมเดลได้ เทคนิคการข้ามผ่านกระบวนการสร้างข้อมูลนี้ยังเป็นโครง คุณสามารถช่วยทําข้อมูลที่มีมากที่สุดได้อีกด้วย
เลือกแบบคุณภาพและวิศวกรรม
การ เลือก ลักษณะ เฉพาะ ที่ เกี่ยว ข้อง และ การ เปลี่ยน ข้อมูล ดิบ ให้ เป็น การ ใส่ ข้อมูล ที่ มี ความ หมาย เป็น ขั้น ตอน สําคัญ.