মেশিন মডেল শেখার জন্য সম্প্রচারের প্রয়োজনীয় উপাদান। তারা একটি মডেলের সঠিক তথ্যের সাথে কত ভালোভাবে অনুমান করতে পারে। সঠিক হার যাচাই করলে সঠিক হার বৃদ্ধি পাবে এবং দক্ষতা অর্জন করতে সাহায্য করবে।

( ১ তীম.

একটি হারের সমান পার্থক্য ভবিষ্যদ্বাণী করা মূল্যবোধ এবং প্রকৃত মূল্যবোধের মধ্যে পার্থক্যের পার্থক্য নির্ধারণ করে। প্রশিক্ষণ গ্রহণের সময় মডেলের কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য এই হার কমিয়ে আনা উচিত। ভিন্ন কাজের জন্য ভিন্ন ধরনের কাজের প্রয়োজন।

উচ্চ পার্থক্যের সাধারণ ধরন

  • [[F] Mrand ত্রুটি (M] [/ [FLT]] রি-সেটিং কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, এটি ভবিষ্যৎ- এর গড় বর্গ সংখ্যার মধ্যে উপস্থিত পার্থক্য গণনা করে ।
  • [[F] CRSS [F] Colp-NECOP - NOPPCOP:[[FLT] বাধ্যতামূলকভাবে সাধারণ সমস্যাতে সাধারণ মান; এটা দুটো সম্ভাবনার ভাগের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে।
  • [[F] Hing Hing Hing Hing Hing Hing Hing Hing]:[FLT] ভেক্টর মেশিন সমর্থন করে ব্যবহৃত হয়, এর ফলে নিম্ন স্তরের ঘরের মধ্যে সীমা বৃদ্ধি পায় ।

ডানদিকে উচ্চ পার্থক্যের ফাংশান নির্বাচন করুন

সিদ্ধান্তটি সমস্যা এবং তথ্যের উপর নির্ভর করে । সমাধানকৃত কাজ যেমন mESE বা কো- বন বনের ক্ষেত্রে (এমই) সাধারণ অপশন । একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করো । কোনো তথ্য হারিয়ে যাওয়ার পর আপনার তথ্য হারিয়ে যাওয়া তথ্যের প্রয়োজন বিবেচনা করুন ।

ক্যালকুলেটর

ক্যালকুলেটরের পরাজয়ের সাথে আপনার মডেলের তথ্য এবং প্রকৃত উপাত্তের ক্ষেত্রে নির্বাচিত হার প্রয়োগ করা হবে। প্রশিক্ষণ চলাকালীন একটি স্থায়ী অ্যালগরিদমের পরামিতির পরিবর্তন করা যেতে পারে এবং এই হার হ্রাস করা পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি চলমান । মডেল অতিবাহিত হওয়ার আগে পর্যন্ত কাজ চালিয়ে যায় ।