การ เข้าใจ สิ่ง ที่ มี อยู่ ทั่ว ไป ช่วย พัฒนา วิธี แก้ ที่ มี ประสิทธิภาพ และ ไว้ ใจ ได้ มาก ขึ้น บทความ นี้ จะ เน้น เรื่อง ต่าง ๆ ที่ ต้อง เผชิญ บ่อย ๆ ระหว่าง การ นํา การ ศึกษา และ จัด ระเบียบ และ ให้ มี วิธี แก้ ปัญหา เหล่า นั้น
คุณภาพ และ ความ หลาก หลาย
นอก จาก นั้น ข้อมูล ที่ ไม่ มี พอ จะ ป้องกัน ไม่ ให้ ตัว อย่าง เรียน รู้ ได้ อย่าง มี ประสิทธิภาพ.
เพื่อ จะ แก้ ปัญหา เหล่า นี้ ให้ แน่ ใจ ว่า คุณ จะ ทํา ความ สะอาด ข้อมูล และ ทํา ความ เข้าใจ ได้ อย่าง ครบ ถ้วน.
การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ งาน ไม่ มี ประสิทธิภาพ
การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ตัว จําลอง เรียน รู้ เสียง แทน ที่ จะ รู้ รูป แบบ ที่ อยู่ เบื้อง หลัง ซึ่ง นํา ไป สู่ การ ทํา งาน ที่ ไม่ ดี ใน ข้อมูล ใหม่.
เลือก ความ ซับ ซ้อน ของ แบบ จําลอง ที่ เหมาะ สม จําเป็น เพื่อ การ เรียน รู้ ที่ สมดุล.
ไม่ สนใจ การ แบ่ง ประเภท แบบ จําลอง
การ ไม่ ได้ ประเมิน แบบ จําลอง อย่าง ถูก ต้อง อาจ ยัง ผล ให้ มี วิธี แก้ ที่ ไม่ มี ประสิทธิภาพ.
ใช้ชุดข้อมูลและตัววัดอย่างแม่นยํา เช่น ความแม่นยํา, การจดจํา, และคะแนน F1 เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจําลองอย่างครอบคลุม การติดตามอย่างต่อเนื่องหลังจากใช้งานจะสําคัญมากเช่นกัน
วิศวกรรมคุณสมบัติไม่เพียงพอ
ลักษณะ เด่น ต่าง ๆ ที่ เลือก อย่าง ไม่ ดี หรือ แบบ ที่ ถูก ต้อง อาจ จํากัด ประสิทธิภาพ ของ ตัว อย่าง.
ความ รู้ เกี่ยว กับ โดเมน สามารถ ชี้ นํา การ สร้าง ลักษณะ ที่ มี ความ หมาย.
รูปแบบการวน
การ พูด ถึง หลุม พราง ที่ พบ เห็น ทั่ว ไป นี้ ช่วย ให้ โครงการ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ประสบ ความ สําเร็จ.