Table of Contents
এই প্রবন্ধ নির্ভরযোগ্য AI সিস্টেমের জন্য ব্যবহারিক প্রযুক্তি এবং আদর্শায়নের পিছনে ভিত্তি আবিষ্কার করে ।
বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহারিক প্রযুক্তিবিদ্যা
নতুন তথ্য প্রদর্শন করার ক্ষেত্রে মডেলের ক্ষমতা পরিমাপ করার ক্ষেত্রে সাধারণত বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। ক্রস-টিউশন হচ্ছে একটি জনপ্রিয় পন্থা যার মধ্যে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা নিশ্চিত করার জন্য একাধিক সময় ধরে রাখা হয়। এছাড়াও, প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষা এর মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের তথ্যকে জোড়া লাগানো, প্রশিক্ষণ প্রদানের পর একটি আলাদা তথ্যকে পৃথক করে রাখা, এবং তারপর তা যাচাই করে নেওয়া যায়।
আরেকটি পদ্ধতি হচ্ছে প্রশিক্ষণ ব্যবস্থার মাত্রা শেখার একটি বক্ররেখা বিশ্লেষণ করা, যা প্রশিক্ষণ তথ্যের বিপরীত পর্যায়ে মডেলের দক্ষতা অর্জন করে । এই বক্ররেখাগুলো অধিক তথ্য অথবা এটি যে কোন বস্তুর সুবিধা প্রদান করে কিনা তা চিহ্নিত করতে সাহায্য করে । নিয়মিত পদ্ধতিতে নিয়মিত পরিবর্তন অথবা ড্রপডাউনিং অথবা ড্রপআউট এর মতো, প্রশিক্ষণ গ্রহণ করা প্রতিরোধ করার সময় সাধারণ উন্নতির জন্য কাজ করছে ।
জর্মন
মডেলায়নের বিশ্লেষণ প্রায়ই পরিসংখ্যানগত শিক্ষা তত্ত্ব থেকে ধারণা পাওয়া যায়।
আরেকটি প্রধান ধারণা হচ্ছে ভিসি (ভিপিনিক-চরনননকিস) যা একটি মডেল শ্রেণীর ক্ষমতা পরিমাপ করে। একটি উচ্চ পর্যায়ের ভিসি মাত্রা একটি জটিল মডেল নির্দেশ করে যা আরো বেশী তথ্য পয়েন্ট নির্ধারণ করতে পারে কিন্তু এই ফাউন্ডেশনটি যথাযথ মডেলকে মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে।
সারাংশ
মডেলায়নের কার্যকারী মূল্যায়নের মাধ্যমে বাস্তব কৌশলের মূল্যায়ন করা যায় যেমন ক্রস-প্ল্যান এবং পরিসংখ্যানগত জ্ঞান থেকে তাত্ত্বিক জ্ঞানগত জ্ঞানগত জ্ঞান এবং শেখার উপায়গুলো।