বিপরীত লিঙ্গের উন্নতির বিষয়টি হলো মেশিন শেখার একটি মৌলিক ধারণা যা একটি মডেল কি করে অদৃশ্য তথ্য প্রদর্শন করে তা প্রভাবিত করে। এতে ত্রুটির দুটি উৎস আছে যা সঠিক মডেল এবং সাধারণতার মাত্রাকে মূল্যায়ন করে।

বিয়সা আর ভ্যারেন্স কি?

[[[[F][F][F]] একটি সহজ মডেল দ্বারা একটি বাস্তব-জগতের সমস্যা দ্বারা চিহ্নিত ত্রুটির উল্লেখ করে ভুলকে নির্দেশ করে । উচ্চ পক্ষপাতিত্বের কারণ হতে পারে, যেখানে মডেলকে নিম্নমুখী বিন্যাসের অধীনে ধারণ করতে ব্যর্থ ।

[[[F] [F] [FLT] [FLT] ইঙ্গিত [F] নির্দেশ করে যে, একটি মডেল এর ভবিষ্যদ্বাণী কত পরিবর্তন করা হবে যদি এটি বিভিন্ন ডাটাসেটের মধ্যে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় । উচ্চ পার্থক্যগুলো তুলে ধরে, যেখানে মডেলটির শব্দকে প্রকৃত সিগন্যালের পরিবর্তে ধারণ করে ।

বিয়াচেনিং বাইস এবং ভ্যারেন্স

একটা মডেল হয়তো খুব বেশি পক্ষপাতিত্বের সঙ্গে ভারসাম্য বজায় রাখতে পারে কিন্তু একজন ব্যক্তি অতিরিক্ত মতবিরোধের কারণে অতিরিক্ত জটিল হতে পারে ।

কিন্তু, এই ধরনের জটিল প্রক্রিয়াকে আরও জটিল করে তুলতে পারে ।

কৌশল

কিছু সাধারণ মানুষ পক্ষপাতের প্রতি মনোযোগ দিতে এগিয়ে এসেছেন:

  • মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ক্রস-প্ল্যাটিক ব্যবহার করুন
  • অতিরিক্ত সংযোজন প্রতিরোধ করার জন্য নিয়মিত পরিবর্তন প্রয়োগ করা হচ্ছে
  • উচ্চ পার্থক্যের ক্ষেত্রে সহজ মডেল বাছাই করা
  • পার্থক্য হ্রাস করার জন্য প্রশিক্ষণ বৃদ্ধি করা