Table of Contents
নির্ভরযোগ্য মেশিন মডেল তৈরি করার জন্য উপযুক্ত নমুনা মাপ নির্ধারণ করা অপরিহার্য ।
মেশিন শেখার ক্ষেত্রে নমুনার গুরুত্ব
একটি যথেষ্ট নমুনার মাপ অতিরিক্ত সুবিধা এবং কমপ্যাক্টিং এবং কমপ্ল্যান্টিং এর ঝুঁকি কমিয়ে আনে। এটি এই মডেলটির প্রত্যাশিত তথ্য বিতরণ এবং উন্নতির ক্ষেত্রে সহায়ক। ছোট আকারের নমুনা হয়ত পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে, এবং প্রচুর পরিমাণে পরিমাণে পরিমাণে নমুনা প্রয়োজনের মাত্রা বৃদ্ধি করতে পারে।
নমুনার মাত্রা বৃদ্ধি করার জন্য ফ্যাক্টর
বেশ কিছু বিষয় প্রয়োজনের মাপ নির্ধারণের ওপর প্রভাব ফেলে, যার মধ্যে মডেলের জটিলতা, এবং তথ্যের সঠিকতার স্বাভাবিকতা এবং সঠিক মানের ওপর ভিত্তি করে সঠিক মানের তথ্যের সঠিকতা রয়েছে ।
নমুনা মাপনের উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত পদ্ধতি
সাধারণ প্রত্নতত্ত্বে পরিসংখ্যানগত শক্তি বিশ্লেষণ এবং নিয়ম-নীতি পদ্ধতিগত বিশ্লেষণের মধ্যে রয়েছে গুরুত্ব, ক্ষমতা, এবং সাধারণ মাপ অনুমান করার ক্ষেত্রে প্রভাব। নিয়ম-নীতি সাধারণ নির্দেশনার নিয়মে সাধারণ নির্দেশনা প্রদান করা হয়, যেমন হাইগ্রেস-প্রজেক্ট মডেলের ক্ষেত্রে অন্তত ১০ বার নমুনা রয়েছে।
ব্যবহারিক পরামর্শ
তথ্যের ক্ষয়ক্ষতি বোঝার জন্য প্রাথমিক বিশ্লেষণ আরম্ভ করুন। বিভিন্ন নমুনার মাধ্যমে মডেলের মানের উপর ভিত্তি করে নমুনার মাত্রা পরিবর্তন ওতা বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন অংশের মাত্রা প্রয়োগ করুন। মডেল জটিলতা ও নির্ভুলতার মাত্রা উন্নত মানের উপর ভিত্তি করে নমুনার মাত্রা পরিবর্তন করা হবে।