Lời khuyên dành cho các nhà nghiên cứu học máy (bản dịch)

1. Những việc cần làm trước khi xây dựng mô hình

1.1. Hãy xem xét dữ liệu

1.2. Đừng xem toàn bộ dữ liệu

1.3. Hãy đảm bảo có đủ nhiều dữ liệu

1.4. Hãy trao đổi với các chuyên gia miền lĩnh vực

1.5. Hãy nghiên cứu trước thật nhiều

1.6. Hãy cân nhắc bối cảnh mô hình được triển khai

2. Cách xây dựng một mô hình đáng tin cậy

2.1. Đừng để rò rỉ thông tin từ dữ liệu kiểm thử

2.2. Hãy thử nhiều mô hình khác nhau

2.3. Không sử dụng mô hình không phù hợp

2.4. Hãy tối ưu siêu tham số

3. Cách đánh giá mô hình đúng đắn

3.1. Hãy sử dụng dữ liệu kiểm thử phù hợp

3.2. Hãy sử dụng dữ liệu xác thực

3.3. Hãy đánh giá mô hình nhiều lần

3.4. Đừng dùng độ chính xác cho dữ liệu mất cân bằng

4. Cách so sánh mô hình một cách công bằng

4.1. Con số lớn hơn không đồng nghĩa với mô hình tốt hơn

4.2 Đừng tin vào benchmark của cộng đồng

5. Cách báo cáo kết quả

5.1. Hãy công bố kết quả một cách minh bạch

5.2. Hãy đo lường hiệu năng theo nhiều cách khác nhau

5.3. Đừng khái quát hóa vượt ra ngoài dữ liệu