এই প্রবন্ধে আলোচনা করা হয়েছে যে, সাধারণ কৌশলগুলো ব্যবহার করা ও খরচ কমানোর জন্য ব্যবহৃত সমস্যা ও খরচ কমানোর জন্য ব্যবহৃত হতে পারে ।

অতিরিক্ত বিনোদন শনাক্ত করা

প্রশিক্ষণ এবং বৈধ তথ্য ডিপ্লোমা সংক্রান্ত মডেলের তুলনা করে অতিরিক্ত ফল-ব্যাক সনাক্ত করা যাবে । মডেলটি যদি কার্যকরকরণ তথ্য না হয়, তাহলে বেশি ভাল হবে । কি নির্দেশকের উপর প্রশিক্ষণ ও সঠিকতা সংশোধন করা হবে ।

অতিরিক্ত সুবিধা প্রদান করতে টেকনেটিক

বেশ কিছু পদ্ধতি এই সুবিধা গ্রহণের ক্ষেত্রে সাহায্য করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে:

  • [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT] জটিল মডেলকে নিরুৎসাহিত করার জন্য একটি শাস্তি [FLT] যোগ করো ।
  • [[F] write [[F] :[FO]] নির্দিষ্ট নিউর্য়মিংয়ের উপর নির্ভর করার সময় সীমা অতিক্রান্ত হওয়ার জন্য সুনির্দিষ্ট করে খালি ইউনিটগুলো খালি করে ।
  • [[F] বন্ধ করা হচ্ছে:[FLT][FLT], বৈধ কর্ম সঞ্চালনার জন্য প্রশিক্ষণ বন্ধ করো ।
  • [[[F] ডাটা নেশন: অবিবর্তনের সময় আই. ডি.:[FLTR] বিদ্যমান তথ্যের পরিবর্তিত সংস্করণ দ্বারা ডাটার তথ্য রূপান্তরিত মাপ বৃদ্ধি করা হয়।
  • [[F][FLT] Mode:[FLT] কম প্যারামিটার ব্যবহার করে অথবা সহজ অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন ।

মডেল বিশ্লেষণের জন্য গবেষণা

পরিমাপের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত পরিমাপের মতো পরিমাপক ও সঠিকতা সংশোধন করা অপরিহার্য ।

  • [[F][FLT] সঠিক মানের মধ্যে সীমাবদ্ধ সীমা:[FFLT] [FLT] s] WA[1] splacescrwet.1] s rate. ER andrp
  • [[[F]] ক্ষতিগ্রস্ত:[FLT] [FLT] :] বৈধ তথ্য নিরীক্ষণের জন্য বৈধ তথ্য নিরীক্ষণ করা হবে প্রশিক্ষণ থেকে বিচ্ছিন্ন হওয়ার ফলে তথ্য নিরীক্ষণ করা হবে।
  • [[F] CROPL [F][FLT] বিভিন্ন তথ্য বিভাজনের ক্ষেত্রে মডেলের স্থিতিশীলতার মাত্রা গণনা করতে ব্যবহার করুন।

অন্তর্ভুক্ত

এই পদ্ধতি এবং গণনা করা, এতে করে নতুন তথ্যকে উন্নত করার জন্য মডেলকে সাহায্য করা এবং মূল্যায়ন করা যায়।