যন্ত্র শেখার অ্যালগরিদমের জন্য তথ্য প্রস্তুত করার ক্ষেত্রে বৈশিষ্ট্যের মান নির্ধারণ করা এক গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ ।

মাপ পরিবর্তনের ভিত্তি

সাধারণ কৌশলের মধ্যে কোনো মিল ও মান নির্ধারণের বৈশিষ্ট্য নেই ।

[[F] স্বাভাবিক মান] = x - মিনিট]

মান পরিবর্তন তথ্যকে ০ এর একটি মানে এবং একটি আদর্শ ব্যবধান ব্যবহার করে একটি আদর্শ ব্যবধানের রূপান্তর করা হয়েছে:

[[F][0][EComple] - [x - ALL][F][F]

বৈশিষ্ট্য নির্ধারণের জন্য কার্যকর টেকনেটিকক

তথ্যের উপর ভিত্তি করে মাপ পরিবর্তনের জন্য প্রকৃত বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করা আবশ্যক। উদাহরণস্বরূপ, কে--য়ার-earnest প্রতিবেশী এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের অ্যালগরিদমের মতো অ্যালগরিদম কোনো সাধারণ বিষয় নয়, বরং বায়ুভক্ষণশীলতা ও বৈবাহিক গতি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা দ্বারাই উপকৃত হতে পারে।

সাধারণ কৌশলের মধ্যে রয়েছে:

  • সর্বনিম্ন- আকার পরিবর্তন করো
  • জি- এস- এস- এল প্রমিত মান
  • রোবোস মাপার
  • ম্যাক্সসাসবার্গ

প্রশিক্ষণ তথ্য উপর মাপশীলতা বজায় রাখা এবং তথ্য ফাঁস না করা তথ্য প্রতিরোধ করার জন্য একই রূপান্তর প্রয়োগ করা আবশ্যক।