Table of Contents
এই প্রবন্ধ প্রকৌশলীদের কার্যকারীভাবে গড়ে তোলার জন্য ব্যবহারিক পরামর্শ প্রদান করে এবং এই অ্যালগরিদমগুলোকে কাজে লাগাতে সাহায্য করে ।
তথ্যের বোঝা
উচ্চ মানের তথ্য সম্বন্ধে সঠিক ব্যর্থতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে হলে ইঞ্জিনের উচিত এমন তথ্য সংগ্রহ, যা সেন্সর পড়া, সক্রিয় লগ এবং রক্ষণাবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে রেকর্ড করা। তথ্য প্রসাধন, যেমন পরিষ্কার এবং কোন গঠন নিশ্চিত করতে হবে না। অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে গুরুত্বপূর্ণ।
ডানদিকের অ্যালগোরিদম বেছে নিন
একটা উপযুক্ত অ্যালগরিদম বেছে নেওয়ার ওপর নির্ভর করে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন এবং তথ্যের বৈশিষ্ট্যের ওপর । সাধারণ পদক্ষেপের মধ্যে রয়েছে, মেশিন শেখার মধ্যে রয়েছে সিদ্ধান্তের মডেল, ভেক্টর মেশিন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ।
মডেল প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা পরীক্ষা
উপযুক্ত প্রশিক্ষণের মানে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার মধ্যে তথ্য ভাগ করা এবং মূল্যায়নের জন্য পরীক্ষা করা। ক্রস-নৈক্য কৌশলটি যাতে সহজে পাওয়া যায় তার উপর। ইঞ্জিনের ইঞ্জিনের গতি, স্মরণ, এবং F1-1 এর মডেলকে মূল্যায়ন করতে হবে।
নিরীক্ষণ এবং নিরীক্ষণ করুন
একবার, ব্যর্থতা সংক্রান্ত ভবিষ্যদ্বাণীগুলো সমাধান করতে ব্যর্থ হলে নতুন তথ্য এবং কর্মপদ্ধতির পরিবর্তন করতে নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করতে হবে । সম্ভাব্য ব্যর্থতার অবস্থা সম্পর্কে সচেতন থাকা দলের জন্য সতর্কতা অবলম্বন করা প্রয়োজন ।