Table of Contents
স্থানান্তর শেখা হচ্ছে একটা মেশিন শেখার কৌশল যেখানে একটা কাজের ওপর ভিত্তি করে একটা মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় কিন্তু সংশ্লিষ্ট কাজের জন্য ।
বিনিময় শেখা সম্বন্ধীয় শিক্ষা প্রয়োগ করার জন্য ব্যবহারিক সহায়িকা
একটি প্রি-উডেল মডেল বেছে নিয়ে আপনার লক্ষ্যের সঙ্গে খুব কাছাকাছি একটা মিল রেখে । সাধারণ মডেল হলো রেটিনেট, বিটিআরটি (টিআরটি), যা বড় ডাটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। চমৎকারভাবে তথ্য ব্যবহার করা হয়, যা আপনার নির্দিষ্ট ডাটার উপর ভিত্তি করে কিছু মডেলকে নতুন বিন্যাসের সাথে খাপ খাওয়ানোর কাজে সাহায্য করে ।
নিশ্চিত করুন যে আপনার ডাটাসেট সঠিকভাবে প্রস্তুত করা হয়েছে। সাধারণ তথ্য প্রস্তুত করা, সঠিকভাবে ভাবে যাচাই করুন। হারিয়ে যাওয়া মান, এবং এটি প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষা করুন। সুবিধাদির প্রয়োজন হলে তথ্য সংগ্রহ এবং জরিমানা-আন-আনিং-সেটের সময় সুবিধাজনকতা বৃদ্ধি করতে সক্ষম হবে।
সাধারণত, উন্নত মানের ওজনে ক্ষয় রোধ করা এড়িয়ে চলার সময় নিম্ন শিক্ষা গ্রহণের হার কমবে। মনিটরে প্রশিক্ষণ গ্রহণ করা যাতে অতিরিক্ত সুবিধা না হয় এবং প্রাথমিক পর্যায়ে তা বন্ধ করা যায় সে কথা বিবেচনা করা হয়।
আগে শেখায় ক্ষেত্রে মেট্রিকের জন্য কর্মক্ষমতা
টুলিংিং মডেলের মধ্যে একাধিক মেট্রিক থাকে। সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর মাত্রা, স্মরণ, এবং এফ১-এর স্কোরের মান হিসাব করা, এবং বিশেষ করে শ্রেণীগত দক্ষতায় তথ্য সরবরাহ করা।
রিগ্রেশনিক কাজের জন্য, মেট্রিকগত ত্রুটির কারণে, মোট সংখ্যা এবং রুট মিনড ত্রুটি (RESE) ত্রুটি ব্যবহৃত হয় । এছাড়াও, প্রশিক্ষণ এবং সময় ব্যবহার করা গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, যখন প্রেরণের ক্ষমতা ব্যবহার করা হয় তখন তা শেখার দক্ষতাকে মূল্যায়ন করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।
কি বিবেচনা
সাধারণ তথ্য নিশ্চিত করতে অদৃশ্য তথ্যের উপর সবসময় নির্ভর করা হবে । ভাল । জরিমানা, বিশেষ করে ছোট তথ্য সহ তথ্য সংগ্রহ এড়ানোর জন্য । সাধারণ প্রোগ্রামগুলি ব্যবহার করে, Petive মডেলের উন্নতির জন্য প্রোগ্রাম মডেলের সাথে খাপ খাওয়ানোর মানের তুলনা করা যেতে পারে ।