Table of Contents
মেশিন মডেল শেখার জন্য সম্প্রচার প্রয়োজনীয় উপাদান। তারা মান হিসাব করে প্রকৃত তথ্যের সাথে মডেলের অনুমান কতটা ভালোভাবে মিলে যায়। তাদের তত্ত্ব এবং ব্যবহারিক বাস্তবায়ন মডেলকে উন্নত করতে সাহায্য করে।
কী ভুল?
ফলাফল এবং প্রকৃত মূল্যবোধের মধ্যে যে পার্থক্য রয়েছে, তা হারের পার্থক্যের হার বৃদ্ধি করে । এটি একটি সংখ্যার মান নির্দেশ করে যা একটি মডেলের ত্রুটি । প্রশিক্ষণ চলাকালীন, মডেলের উদ্দেশ্য এই ত্রুটিকে সঠিক তথ্যের উন্নতি করতে সাহায্য করে ।
উচ্চ পার্থক্যের ধরন
- [[F] Mrand ত্রুটি (M] [E][FLT] রি-সেটিং কাজের জন্য সাধারণ ব্যবহার করা হয়, এটি ভবিষ্যৎ- এর গড় বর্গ সংখ্যার মধ্যে পার্থক্য হিসাব করে ।
- [[F] CROT [FREDP -NECOP][[FFLT] ত্রুটির মধ্যে ব্যবহৃত হয় [FLT], এটি দুটি সম্ভাবনা বিতরণের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে।
- [[F] Hing Hing Hing Hing Hing Hing Hing H.[FLT] ভেক্টর মেশিন সমর্থন করে pLL [FLT], এটি ক্লাসের মধ্যে সর্বনিম্ন সর্বনিম্ন মান বৃদ্ধি করে ।
অভ্যাসের ক্ষেত্রে উচ্চীকৃত ফাংশন
অধিকাংশ মেশিন শেখার যন্ত্রস্যনা সাধারণ হিসাবর জন্য তৈরি করা কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, পাইথনের টরফলো বা পিচ্চ এর জন্য নির্মাতারা তাদের নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য কিছু কাজ নির্বাচন করতে পারেন এবং তা ব্যবহার করতে পারেন।
যখন ক্ষতি করার প্রক্রিয়া শুরু করা হয়, তখন সমস্যাটা এবং তথ্য সংক্রান্ত বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ ।