যন্ত্র শেখার পদ্ধতি বোঝার ক্ষেত্রে মডেলদের অনিশ্চয়তার মাত্রা পরিমাপ করা অপরিহার্য। এতে একজন মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী কম নির্ভরযোগ্য এবং পরিচালনাকারী সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকে সহজ করে তুলতে পারে।

মেশিন শেখার ক্ষেত্রে অযোগ্য ধরন

প্রাথমিক দুটো ধরনই অনিশ্চয়তা রয়েছে: প্রাথমিক ভাবে ও ইলেকট্রিসিটি ও এনপিআরটিমেটিক [[F] [FR] অনিশ্চয়তার সূচনার মধ্যে দিয়ে শুরু হয় [FR:] তথ্য সংগ্রহ করে পাওয়া যায় না এমন শব্দ থেকে আরও তথ্য সংগ্রহ করা থেকে অতিরিক্ত তথ্য সংগ্রহ করা যাবে না [FOD] [FP] [F] [F] [F] [F]] এর ফলে, সংক্ষিপ্ত মানের মডেলগুলো থেকে উন্নত হতে পারে । [Fp] [Fp] [Fp] [FD] [F]] [p [p]]]] [p: বাগ: সংখ্যাগুলো সংশোধন করা যাবে এবং সংখ্যাগুলো সংশোধন করা যাবে না ।

অযোগ্যতা গণনা করার পদ্ধতি

মেশিন শেখার মডেলগুলো পরিমাপের জন্য বেশ কিছু পদক্ষেপ নেয়া হয়েছে:

  • [[FLT] বেয়ার্সিয়ান পদ্ধতি[[FLT] [FLT]: মডেলের মধ্যে সংখ্যাগত মানের অতিরিক্ত বন্টনের সম্ভাবনার হার হিসাব করার জন্য।
  • [[F] Mobuntus Web runed[[F][FLT], একাধিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং মূল্যায়নের ক্ষেত্রে সীমা নির্ধারণ করুন ।
  • [[[F][F][FLT] পদ্ধতিগুলো][FLT]: একাধিক মডেল থেকে প্রাপ্ত পার্থক্যগুলো মূল্যায়ন করার জন্য প্রবিবর্তন গণনা করুন ।
  • [[F] Gastusalications [FLT] [FLT]: ১] একটি প্রোবডিকাল কাঠামো প্রদান করে যা প্রাকৃতিকভাবে অনিশ্চয়তার হিসেব করে ।

KDE অ্যাপ্লিকেশন

এই পদ্ধতিকে আরও পর্যালোচনা করার অথবা মানব হস্তক্ষেপের বিষয়ে অনিশ্চিত ভবিষ্যদ্বাণী করার, নিরাপত্তা ও অদৃষ্টবাদকে আরও উন্নত করার জন্য অনিশ্চিত বলে মনে হতে পারে ।