Những nguyên tắc này giúp đảm bảo rằng mô hình là mạnh mẽ, có thể đạt được và thích hợp để triển khai trong môi trường đa dạng.

Hiểu chất lượng dữ liệu

Dữ liệu cần thiết cho việc tối ưu hóa hiệu quả. và đại diện cho các kịch bản thế giới thực nơi mô hình sẽ được sử dụng.

Chọn mô hình và độ phức tạp

Chọn một mô hình thích hợp là tối quan trọng. Mô hình đơn giản hơn thường dễ hiểu hơn và nhanh hơn, trong khi mô hình phức tạp có thể thu được những mẫu phức tạp tốt hơn.

Thường xuyên và phòng ngừa quá mức

Áp dụng các kỹ thuật thường xuyên như L1 hoặc L2 giúp ngăn chặn sự quá hợp lý.

Comment

Triển khai mô hình trong các thiết lập thế giới thực cần phải tiếp tục giám sát. theo dõi các số đo hiệu suất và các mô hình cập nhật khi dữ liệu mới trở nên sẵn sàng duy trì độ chính xác và liên quan qua thời gian.