Table of Contents
যন্ত্র শেখার মডেল বের করার জন্য সুবিধা ও সুবিধা লাভ করা অপরিহার্য ।
একাধিক মেট্রিক
একটি মডেল প্রশিক্ষণ উপাত্তের ক্ষেত্রে ভালো ভাবে কাজ করে কিন্তু নতুন তথ্য ক্ষেত্রে খুব কম পরিমাণ তথ্য প্রদান করা হয়। সাধারণ পরিমাপকগুলো এতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
- [[F] ট্রেনিং বনাম সিলিন্ডার ত্রুটি:[FO] [FLT] একটি বড় ফাঁকা দূরত্ব নির্দেশ করে ।
- [[[F] :\ t] [FLT] d[FLT] এর সাপেক্ষে লিঙ্ক সংখ্যা যেমন ডাটা পয়েন্টের পার্থক্য
- [[F] Collps-resenter-s-rescated স্কোর:[FLT] উল্লেখযোগ্যভাবে উচ্চ প্রশিক্ষণ স্কোরকে বৈধ করার তুলনায় সুনির্দিষ্টভাবে ধার্য করা হয়েছে ।
বিভিন্ন ধরনের পরিমাপক
এর মধ্যে নিম্নমুখী তথ্য সম্বলিত যন্ত্রগুলো তুলে ধরা সহজ নয়।
- [[FLT] উভয় প্রশিক্ষণ এবং বৈধতার মধ্যে উচ্চ পর্যায়ের ত্রুটি:[FLT] [FLT] মডেলগুলি অত্যন্ত সরল ।
- [[[F]L [F] মডেল সংখ্যাসূচক মডেল সংখ্যা:[FLT] খুব অল্প বৈশিষ্ট্য অথবা পরামিতির মত ।
- [[FLT] অার দ্রুত গতিবেগে ত্রুটি:[FFLT] এই সমস্ত প্রশিক্ষণ ও বৈধ তথ্য দিয়ে পাঠানো হয়েছে ।
মেট্রিক অনুসন্ধান করা হচ্ছে
সাধারণ মেট্রিকগুলোর মধ্যে সঠিক, স্পষ্ট, স্পষ্ট এবং ফি১ স্কোর রয়েছে । । প্রশিক্ষণ ও বৈধ তথ্য গণনা করার ক্ষেত্রে এই মেট্রিকগুলোকে তুলনা করা হয়েছে ।
ক্রস-posing-power-র ব্যবহার মডেল স্থায়ীত্ব পরীক্ষা করতে সাহায্য করে। একাধিক ভাঁজের গড় কর্মক্ষমতার উপর ভিত্তি করে গড় দক্ষতাটি আরও নির্ভরযোগ্যতা সরবরাহ করে।