এর অন্তর্ভুক্ত হল, তাদের লক্ষ্য বোঝার ও উন্নতি করার জন্য একটা মডেল দ্বারা ভুল করা ।

বিশ্লেষণ করতে ত্রুটি

মেশিন শেখার ক্ষেত্রে ভুল ব্যাখ্যার সঙ্গে প্রকৃত ফলাফলের বিরুদ্ধে একটা মডেল সম্বন্ধে পুনরালোচনা করা জড়িত ।

সনাক্তকরণ ব্যবস্থা সংক্রান্ত ত্রুটি

সাধারণ কৌশলগুলোর মধ্যে রয়েছে বিভ্রান্তিপূর্ণ ম্যসেজ, পুন:স্থাপন করা এবং ভুল বিতরণের কৌশল ।

সঠিক মডেল সংক্রান্ত ত্রুটি সংশোধন করতে কৌশল

একবার যদি ত্রুটি চিহ্নিত করা হয়, তাহলে মডেলকে সঠিক করার জন্য বেশ কিছু কৌশল প্রয়োগ করা যেতে পারে:

  • [[FLT] তথ্যের ভিত্তিতে নির্মিত আরো তথ্য যোগ করুন ।
  • [[F]FLT[0]Fordienti:[[FFLT] এর মাধ্যমে আরো ভালো কিছু তৈরি করা সম্ভব ।
  • [[F] Mode:[FLT] উন্নত কর্মক্ষমতার জন্য হাইপার-সারিক গতির করত (FOPL) sctedult; - এর মান পরিবর্তন করা হয়েছে ।
  • [[[F] [FLTR] [FOdrary] নির্বাচন:[FLT] সমস্যার জন্য ভিন্ন অ্যালগরিদম নির্ধারণ করুন।