( হিতোপদেশ ২২: ৩) কিন্তু, এই ধরনের দক্ষতাগুলো আরও বেশি কার্যকারী হতে পারে ।

অধিক উপলব্ধি করা

একটি মডেল যখন প্রশিক্ষণ তথ্যের বিস্তারিত তথ্য ধারণ করে, তখন তা আরো বেশি বিস্তারিত এবং সঠিক তথ্যের উপর নির্ভর করে, কিন্তু অদৃশ্য তথ্য ক্ষেত্রে বাজে দক্ষতা, যা প্রায়শ তথ্যকে আরো জটিল করে তোলে।

অতিরিক্ত সুবিধা গ্রহণের জন্য সমবেতকরণ

প্রশিক্ষণ এবং সঠিকতা অর্জনের ক্ষেত্রে যে পার্থক্য তা মনিটর করা বা সঠিকভাবে অর্জন করা যায় না ।

  • [[F][FO][PRECT][FLT][FLT]:] প্রশিক্ষণ নির্ধারণের ক্ষেত্রে ত্রুটি ।
  • [[[F][[F]][FLT][FO][FLT]] বৈধ মান নির্ধারণের প্রক্রিয়া: ত্রুটি ।
  • [[F] [%F] d[FLT][FLT]:] প্রশিক্ষণ ও বৈধ মেট্রিকের মাঝে পার্থক্য রয়েছে ।

পরিমাপ

এই ধরনের কৌশলের মধ্যে রয়েছে সাধারণ পরিমাপের ক্ষেত্রে ব্যবহার এবং উন্নত করার কৌশল।

  • [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন [FLT][FLT]: L1] LAN এর মত টেকনেটিক LAN এবং L2 অনুরূপ এক অতিরিক্ত ওজন যোগ করো ।
  • [[FLT][FLT][FLT][FLT]: CLAYON [FR] : LOG [FOPL] sputssss popoding to pod] - post to popering power.pod] / pos
  • [[F] [FOF][FLT] বন্ধ করো]: কার্যকর কর্মক্ষমতার উন্নতি বন্ধ করা হবে না ।
  • [[F] cont.0] অ্যাক্ট অ‌ দীর্ঘ [FR]:[FLT]:]] রূপান্তরের রূপান্তরের সাথে প্রশিক্ষণ তথ্য প্রসারিত করে ।
  • [[F][FLT][FLT][FLT]:]\ t[FLT] স্তরগুলোকে মসৃণ করে মডেলকে মসৃণ করে একটি স্তর বা পরামিতির মাধ্যমে সম্পাদনা করুন।