বিপরীতমুখী পর্যবেক্ষণ যন্ত্রে রূপান্তর করা হচ্ছে এক মৌলিক ধারণা, যার মধ্যে গভীর শিক্ষা রয়েছে। এটি একটি মডেলের প্রশিক্ষণ এবং নতুন ডাটার ক্ষেত্রে তার ক্ষমতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার ক্ষমতা এবং ক্ষমতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার বিষয়টি বর্ণনা করে। এই বিষয়টি উপলব্ধি করা, এই নকশার নকশার নকশার নকশার মাধ্যমে সঠিক তথ্য প্রদর্শন করা যায়। এই নকশার মাধ্যমে এই নকশার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা যায়।

বিউ আবার কি?

বিয়সা একটি বাস্তব-বিশ্ব সমস্যার সাথে যুক্ত একটি সহজ মডেল নিয়ে ভুলের কথা বলেছেন। উচ্চ পক্ষপাতিত্ব তথ্যের নীচে যে মডেলকে ধারণ করতে পারে, সেখানে এই মডেলটির উপস্থিতিকে ধারণ করতে ব্যর্থ হয়। গভীর শেখার মাধ্যমে, অতিরিক্ত বুদ্ধিবৃত্তিক মডেল বা স্বল্পভাষী প্রশিক্ষণ উচ্চ পর্যায়ের পর্যায়ে পৌঁছে যায়।

ভ্যারেন্স কি?

ভিন্ন তথ্যতে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত হলে একটি মডেলের ভবিষ্যৎ-এর পরিবর্তনের কি পরিমাণ উপায় রয়েছে, তা নির্দেশ করে যে মডেলটি প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্যকে সংবেদনশীল করে, প্রায়শ:ই অনেক পরামিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হয়।

বিয়াচেনিং বাইস এবং ভ্যারেন্স

একটি মডেল নিম্ন পক্ষপাতিত্ব এবং নিম্ন পার্থক্যের মধ্যে পার্থক্যের পার্থক্য এবং পার্থক্যের সঙ্গে মিল রেখে।

গুণ/ ভাগ

পক্ষপাতিত্বের পরিমাণকে সঠিকভাবে গণনা করা হলে, মডেল নির্বাচন এবং প্রশিক্ষণ কৌশলের মাত্রাকে উন্নত করা যায় কিন্তু তার সাথে মিল বৃদ্ধি পায়। উদাহরণ হিসেবে, সহজভাবে বিন্যাসটি ভিন্ন ভিন্ন ভিন্নতা কমিয়ে আনতে পারে কিন্তু বৈষম্যের মাত্রা বৃদ্ধি করতে পারে। সঠিক বিচার সাধারণ কর্মক্ষমতার জন্য অপরিহার্য। উদাহরণস্বরূপ, সাধারণ গণনায় তা হল সাধারণ গণনা।