การ เรียน รู้ ที่ มี ความ รู้ มาก ที่ สุด เป็น วิธี เรียน รู้ ของ เครื่อง ยนต์ ที่ นิยม กัน ซึ่ง เกี่ยว ข้อง กับ การ ฝึก สอน แบบ จําลอง ข้อมูล ที่ ติด ป้าย ไว้ แต่ ผู้ ประกอบ อาชีพ มัก จะ พบ กับ หลุม พราง ทั่ว ไป ที่ อาจ ส่ง ผล ต่อ การ ทํา งาน ของ ตัว อย่าง ได้

การทําเกินขนาด

การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ตัว แบบ เรียน ข้อมูล การ ฝึก อบรม อย่าง ดี เกิน ไป รวม ทั้ง เสียง รบกวน และ เสียง ที่ ไม่ ดี ซึ่ง ช่วย ลด ความ สามารถ ของ มัน ที่ จะ ทํา ให้ ข้อมูล ใหม่ ๆ แพร่ กระจาย ไป ทั่ว.

กลยุทธ์ในการป้องกันการทําเกินขนาด รวมถึงการใช้แบบจําลองที่ง่ายกว่า ใช้เทคนิคการทําเป็นประจํา และใช้วิธีการข้ามผ่านกระบวนการ

ข้อมูลไม่เพียงพอ

การ มี ข้อมูล น้อย เกิน ไป อาจ ทํา ให้ มี ตัว อย่าง ที่ ไม่ ได้ รับ ข้อมูล ที่ เป็น ส่วน ประกอบ หลัก อย่าง มี ประสิทธิภาพ.

เพื่อ จะ ทํา เช่น นี้ ได้ การ ปรับ ปรุง ข้อมูล, การ เก็บ รวบ รวม ข้อมูล, หรือ การ ใช้ การ เรียน แบบ ส่ง ใหม่ อาจ ช่วย ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ และ การ ทํา ให้ เป็น ไป ทั่ว ไป.

เลือกแบบคุณภาพและวิศวกรรม

การ เลือก ที่ เหมาะ สม และ การ วิศวกรรม ช่วย ลด เสียง รบกวน และ ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ ใน การ เรียน รู้.

เทคนิค ต่าง ๆ เช่น การ ค้น พบ ลักษณะ การ ถอด และ การ วิเคราะห์ องค์ ประกอบ หลัก (PCA) สามารถ ใช้ เพื่อ ระบุ ลักษณะ ที่ เกี่ยว ข้อง มาก ที่ สุด.

ความซับซ้อนของโมเดล

การ เลือก แบบ ที่ ซับ ซ้อน เกิน ไป สําหรับ ข้อมูล อาจ ทํา ให้ ทํา ให้ มี การ ทํา เกิน ขนาด ได้ ส่วน แบบ ง่าย ๆ อาจ ไม่ ค่อย เหมาะ นัก.

การค้นหาแบบตารางและปรับระดับแสงจ้า เป็นวิธีทั่วไปในการหาระดับความซับซ้อนที่เหมาะสม สําหรับชุดข้อมูลที่ให้