Table of Contents
কিন্তু, একটা সাধারণ ভুল রয়েছে, যা এই সমস্ত ত্রুটিকে দূর করে দিতে পারে এবং সংশোধন করতে পারে ।
তথ্য সংগ্রহ
একটি বার ভুল তথ্য সংগ্রহ করা হচ্ছে অথবা স্বল্প মানের তথ্য সংগ্রহ করা হচ্ছে। সীমিত সেন্সর বা পুরনো তথ্যের উৎসের উপর ভিত্তি করে তথ্য গণনা করা হয়তো ভুলভাবে হতে পারে। একাধিক সেন্সর থেকে পাওয়া তথ্য সংগ্রহ এবং আপডেট করা তথ্যের বিস্তারিত তথ্য নিয়মিত বিশ্লেষণের জন্য অপরিহার্য।
তথ্য অগ্রাহ্য করার উদ্দেশ্যে চিহ্নিত প্রি-লোড সংক্রান্ত তথ্য অগ্রাহ্য করা হবে
র্যাপিডিং হল এমন এক জটিল পদক্ষেপ, যা প্রায়ই উপেক্ষা করা হয় ।
ব্যবহারযোগ্য মডেল
যে মডেলগুলো ডেটাকে স্যুট দেয় না বা সমস্যার কারণে খারাপ ফলাফল সৃষ্টি করতে পারে তা বেছে নিন । বিভিন্ন অ্যালগরিদমের মান মূল্যায়ন করা, যেমন রিগ্রেশনাল,gnerdies মডেল, বা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের জন্য উপযুক্ত সময়- তালিকা বেছে নিন ।
ভাল ও খারাপ কাজ করার জন্য
একটি মডেল কমপ্ল্যানের পরিবর্তে শব্দ শেখার চেষ্টা করে, যদিও তথ্য ধারা ধারণ করতে ব্যর্থ হয়।
- বিস্তারিত তথ্য সংগ্রহ করুন
- তথ্য লেখার আগে সম্পূর্ণ তথ্য সংগ্রহ করা হবে
- ডাটা ফাইলের জন্য উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করুন
- ক্রস-প্ল্যাটিক প্রক্রিয়া ব্যবহার করে মডেল পরীক্ষা করুন
- অবিরাম মনিটর এবং আপডেট মডেল