การ รู้ และ การ แก้ไข ข้อ ผิด พลาด เหล่า นี้ สามารถ ช่วย ให้ เรา มี ความ แม่นยํา และ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น
คลังข้อมูลแบบไม่จุลภาค
การ เก็บ ข้อมูล ที่ มี ค่า มาก เกิน ไป หรือ ไม่ มี ความ สมดุล อาจ ทํา ให้ เกิด การ คาด เดา ที่ ไม่ ถูก ต้อง ได้
ไม่สนใจการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
ข้อมูล ที่ มี อยู่ ก่อน แล้ว จะ มี การ ประมวล ผล เป็น ขั้น ตอน สําคัญ ที่ มัก จะ ถูก มอง ข้าม.
ใช้โมเดลการไม่แนะนํา
การเลือกแบบจําลองที่ไม่ตรงกับข้อมูล หรือปัญหาอาจนําไปสู่ผลลัพธ์ที่ยากจนได้ สําคัญมากในการหาค่าอัลกอริทึมที่แตกต่างกัน เช่น การทําตัวถดถอย การจําแนกประเภท หรือการจับเวลาแบบเวลา และเลือกสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสําหรับบริบทการรักษาความจุใจ
การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ งาน ไม่ มี ประสิทธิภาพ
การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ตัว อย่าง เรียน รู้ เสียง แทน ที่ จะ เรียน รู้ จาก แบบ ที่ อยู่ เบื้อง หลัง ขณะ ที่ การ ไม่ ได้ รับ ข้อมูล ที่ มี แนว โน้ม ต่ํา กว่า.
- เพื่อให้แน่ใจว่ามีคลังข้อมูลที่สมบูรณ์
- ทําการประมวลผลข้อมูลอย่างละเอียด
- เลือกรุ่นที่เหมาะสมสําหรับข้อมูล
- โมเดลตรวจสอบความถูกต้องด้วยการข้ามผ่าน
- เฝ้าดูและปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง