कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल को प्रशिक्षित करना एक जटिल प्रक्रिया है जिसमें कई सामान्य गलतियाँ हो सकती हैं। यह लेख AI परियोजना विकास में सबसे आम 10 गलतियों को सूचीबद्ध करता है। सबसे पहले, डेटा प्रीप्रोसेसिंग की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, निम्न-गुणवत्ता वाले डेटा से मॉडल में त्रुटियाँ हो सकती हैं। दूसरा, सही विकास मॉडल चुनना भी महत्वपूर्ण है, मॉडल की उपयुक्तता और सटीकता के मूल्यांकन पर विचार करना होगा। इसके अतिरिक्त, मॉडल का व्यवसायिक मीट्रिक्स के साथ संरेखण भी महत्वपूर्ण है, केवल तकनीकी मीट्रिक्स और व्यवसायिक मीट्रिक्स के संरेखण से ही अपेक्षित व्यवसायिक परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं। डेटा गोपनीयता की सुरक्षा भी एक