Das Trainieren von künstlichen Intelligenz (KI)-Modellen ist ein komplexer Prozess, der anfällig für häufige Fehler ist. Dieser Artikel listet die 10 häufigsten Fehler bei der Entwicklung von KI-Projekten auf. Erstens ist die Qualität der Datenvorverarbeitung entscheidend; minderwertige Daten führen zu fehlerhaften Modellen. Zweitens ist die Auswahl des richtigen Entwicklungsmodells wichtig, wobei die Anwendbarkeit und die Genauigkeit des Modells zu berücksichtigen sind. Drittens ist die Übereinstimmung des Modells mit den Geschäftszielen entscheidend. Nur wenn technische und Geschäftsziele übereinstimmen, können die erwarteten Geschäftsergebnisse erzielt werden. Der Schutz der Daten ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt.