หลัก การ เหล่า นี้ ช่วย ให้ แน่ ใจ ว่า ตัว จําลอง เหล่า นี้ แข็ง แรง, มี ประโยชน์, และ เหมาะ สม สําหรับ ใช้ ประโยชน์ ใน สิ่ง แวด ล้อม หลาก หลาย.

การเข้าใจคุณภาพข้อมูล

ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงนั้นจําเป็นสําหรับการปรับค่ารุ่นที่เหมาะสม ข้อมูลควรจะถูกต้อง, เกี่ยวข้อง และเป็นตัวแทนของสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งจะใช้โมเดลนี้ โดยข้อมูลที่มีระเบียบก่อนการประมวลผลที่เหมาะสม รวมถึงการทําความสะอาดและการปรับให้พอดีด้วย จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล

การเลือกแบบและความซับซ้อน

การ เลือก แบบ จําลอง ที่ เหมาะ สม เป็น สิ่ง สําคัญ มาก.

การ ป้องกัน เป็น ประจํา และ การ ป้องกัน มาก เกิน ไป

การประยุกต์ใช้เทคนิคการทําตัวอย่างแบบทั่วไป เช่น L1 หรือ L2 การปรับลดโทษ ช่วยป้องกันการทับซ้อน การข้ามผ่านการวัดยังถูกใช้เพื่อประเมินผลทั่วไปของแบบจําลองอีกด้วย การตรวจสอบว่าโมเดลนี้ทําหน้าที่ได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น

การขยายและติดตามแบบ

การถอดแบบในการตั้งค่าโลกแห่งความเป็นจริงนั้น ต้องมีการติดตามอย่างต่อเนื่อง