মডেলটি একটি মেশিন শেখার মডেল দ্বারা করা একটি উপাত্তের উপর আস্থার মাত্রাকে তুলে ধরে। বাস্তব-বিশ্ব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে এই অনিশ্চয়তার বিষয়ে সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার এবং মডেল ডাকাতির ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।

মডেলবিহীন ত্রুটি

মূলত দুটি ধরনের অনিশ্চয়তা রয়েছে: প্রাথমিক ও ইলেকট্রিসিটির যোগাযোগ ব্যবস্থা তথ্য থেকে পাওয়া তথ্য সংগ্রহ করে শব্দ প্রকাশ এবং আরো তথ্য সংগ্রহে বাধা সৃষ্টি করতে পারে না। এপিসটেমেটিক অনিশ্চয়তার কারণে মডেল সম্পর্কে সীমিত জ্ঞান থেকে প্রাপ্ত জ্ঞান থেকে কিছুটা অনিশ্চয়তার সৃষ্টি হয়েছে এবং এর ফলে বাড়তি তথ্য বা উন্নত মডেলের মাধ্যমে উন্নত মানের পরিবর্তন আনা সম্ভব হয়।

অযোগ্যতা গণনা করার পদ্ধতি

এই পদ্ধতিগুলোর মাধ্যমে পম্পেইটিকালবাদী আউটপুটগুলো পাওয়া যায়, যেগুলো ভবিষ্যদ্বাণীর আস্থাকে প্রতিফলিত করে ।

আনুমানিক অ্যাপ্লিকেশন

এটা ঝুঁকিতে, সিদ্ধান্ত গ্রহণ, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং চিহ্নিত করার ক্ষেত্রে সাহায্য করে এবং এই ধরনের ঘটনা নিশ্চিত করার ক্ষেত্রে যে, মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী হয়ত অসম্মত।

  • স্বাস্থ্য সংক্রান্ত রোগগুলো
  • স্বায়ত্তশাসিত যান ন্যাভিগেশন
  • অর্থ বিষয়ক পূর্বাভাস
  • পরিচয় প্রমাণ ব্যবস্থা