Unfortunately, a lot of problem sol

Unfortunately, a lot of problem solvers end up employing complex models whenever they encounter a data science problem, or worse, apply deep learning to it. And that amounts to deepening the inefficiency of time and resources — a mistake that contradicts a data scientist’s very job description.

Results (Thai) 1:

แต่น่าเสียดายที่จำนวนมากของนักแก้ปัญหาที่จบลงด้วยการจ้างโมเดลที่ซับซ้อนเมื่อใดก็ตามที่พวกเขาพบปัญหาวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือเลว, ใช้การเรียนรู้ลึกไป และจำนวนเงินที่ลึกการขาดประสิทธิภาพของเวลาและทรัพยากร - ความผิดพลาดที่ตรงกันข้ามรายละเอียดงานนักวิทยาศาสตร์ของข้อมูลมาก

Results (Thai) 2:

แต่น่าเสียดายที่ปัญหาจำนวนมากโซลเวอร์สิ้นสุดการใช้โมเดลที่ซับซ้อนเมื่อใดก็ตามที่พวกเขาพบปัญหาทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือแย่ลงให้ใช้การเรียนรู้ลึกกับมัน และจำนวนเงินที่จะลึกไม่มีประสิทธิภาพของเวลาและทรัพยากร—ความผิดพลาดที่ขัดแย้งกับการอธิบายงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Results (Thai) 3:

แต่น่าเสียดายที่หลายของการแก้ปัญหาเหล่านี้ใช้รูปแบบซับซ้อนเมื่อเผชิญกับปัญหาทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือแย่ลงเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพวกเขา นี้เท่ากับเพิ่มประสิทธิภาพของเวลาและทรัพยากรที่ขัดแย้งกับรายละเอียดของงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล