মেশিন শেখার মডেলগুলোকে সঠিকভাবে পরীক্ষা করা তাদের কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য ।

ভাল ও খারাপ কাজ করার জন্য

একটা মডেল যখন প্রশিক্ষণ ক্ষেত্রে আওয়াজ শুনে, তখন সেটা সাধারণত দরিদ্র হওয়ার দিকে পরিচালিত করে ।

এই বিষয়গুলো এড়িয়ে চলার জন্য, ক্রস-প্ল্যান্টিং, নিয়মিত ভাবে নিয়ন্ত্রণ করা এবং হাইপারপারিং এর মতো কৌশল ব্যবহার করা, এই সমস্ত বিষয় এড়িয়ে যাওয়া, এই সমস্ত বিষয় চিহ্নিত করা, এই সমস্ত মডেলকে গ্রহণ করা অথবা সুবিধা প্রদান করা, কি তা চিহ্নিত করতে সাহায্য করবে।

ব্যবহারযোগ্য পরিমাপ-ব্যবস্থা ব্যবহার করা হচ্ছে

ভুল মূল্যায়নের মেট্রিক বেছে নেওয়া মডেলের ভুল ধারণা প্রদান করে। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, সঠিক মানের ক্ষেত্রে ভুল তথ্য সংশোধন করা যাবে। পরিমাপের ক্ষেত্রে পরিমাপ করা পরিমাপক, অনুরুপ, F1-C বা AC-RC এই সমস্যার উপর আরো বিস্তারিত বিবরণ প্রদান করবে।

এই প্রকল্পের সুনির্দিষ্ট লক্ষ্য এবং ডাটার প্রকৃতি সম্পর্কে সবসময় মেট্রিকের সঙ্গে যুক্ত।

তথ্যকে পৃথক করে ফেলা

প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ডাটা তথ্য ফাঁস হয়ে গেলে তা মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার প্রভাব তৈরি করে।

তথ্য বিশ্লেষণের আগে সতর্কতার সাথে তথ্য সংগ্রহ না করা, ইঞ্জিনিয়ারিংকে প্রভাবিত করা এবং প্রশিক্ষণ চলাকালীন পরীক্ষার তথ্য অদৃশ্য না থাকা পর্যন্ত নিশ্চিত করা।

সর্বোত্তম অনুশীলনের সারাংশ

  • মডেল স্থিতিশীলতার জন্য ক্রস-প্ল্যান ব্যবহার করুন।
  • আপনার ডেটাতে মেট্রিক স্যুইটগুলো নির্বাচন করুন ।
  • সঠিক তথ্য ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে তথ্য তথ্য প্রকাশ প্রতিরোধ করা হবে।
  • নিয়মিত সুর আর আপনার মডেলকে বৈধ করুন।
  • অতিরিক্ত মদ খাওয়া এবং কম করা চিহ্নের ব্যাপারে সতর্ক থাকুন ।