শিল্প অ্যাপ্লিকেশনের মডেল শেখার জন্য কার্যকরভাবে পর্যবেক্ষণ করা দরকার মূল নকশার নীতি মেনে চলা। এই নীতিগুলো নিশ্চিত করে যে, এই মডেলগুলো সঠিক, নির্ভরযোগ্য এবং বাস্তব-বিশ্ব পরিবেশকে ধরে রাখে।

তথ্য গুণমান ও প্রস্তুতি

উচ্চ- গুণগত মানের ডাটা নির্মাণ মডেলের জন্য মৌলিক তথ্য। এর সাথে সংশ্লিষ্ট তথ্য সংগ্রহ করা, ত্রুটি অপসারণ, এবং স্বাভাবিক মান ও গঠন সংশোধন করতে পূর্বে উল্লিখিত তথ্য সংরক্ষণ করা হয়। সঠিক তথ্য প্রস্তুতিটি পক্ষপাত এবং বিভেদ সৃষ্টি করে, উন্নত মডেলের ক্ষেত্রে সঠিক মানের জন্য।

মডেল নির্বাচন এবং বৈধতা পরীক্ষা

সমস্যার ধরণ এবং উপাত্তের উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ । ক্রস- রিভাইটেশনের সাধারণ মান হিসাব করে সাধারণ মান হিসাব করা এবং অদৃশ্য তথ্য নিশ্চিতকরণ কাজের ক্ষেত্রে নিয়মিত মূল্যায়ন করা প্রয়োজন ।

রঙ্গীন ও সাধারণীকরণ

বিভিন্ন ধরনের তথ্য পরীক্ষা, তথ্য সংক্রান্ত পরীক্ষাগুলো বিভিন্ন ধরনের তথ্যকে শনাক্ত এবং সেগুলো দূর করতে সাহায্য করে ।

নিরীক্ষণ এবং নিরীক্ষণ করুন

উৎপাদনে মডেলিং করার জন্য সতর্কভাবে পরিকল্পনা চালু করা প্রয়োজন । মডেলের দক্ষতাকে ধীর গতিরভাবে পর্যবেক্ষণ করা অত্যন্ত আবশ্যক ।