مشین سیکھنے کے ماڈلز میں کمی کے عمل اہم اجزاء ہیں. ان سے اندازہ ہوتا ہے کہ ماڈل کی پیش گوئیاں حقیقی اعداد و شمار سے کیسے مطابقت رکھتی ہیں۔ انجینئر تربیت کے دوران ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے کام کرتے ہیں، غلطیوں کو کم کرنے اور درست کرنے کے مقصد سے۔

کیا نقصان‌دہ ہے ؟

ایک نقصان دہ عملہ برآمدات اور حقیقی اقدار کے درمیان فرق کو یقینی بناتا ہے۔یہ ایک ہی قدر فراہم کرتا ہے جو ماڈل کی کارکردگی کو ظاہر کرتا ہے۔ نچلے نقصان، ماڈل کی پیش گوئیوں کو اعداد و شمار سے بہتر بناتا ہے۔

نقصاندہ نقصان‌دہ چیزوں کی اقسام

مختلف مسائل میں مختلف نقصان کے لیے مختلف کام درکار ہوتے ہیں۔ عام اقسام میں:

  • Meyan Squared غلطی (ME): [FLT] استعمال کرنے والے کام کے لیے استعمال، بڑے بڑے غلطیوں کو زیادہ سے زیادہ استعمال کیا جاتا ہے۔
  • Cross-Entropy کھوسہ: کلاسیشن کے کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، دو امکان تقسیموں کے درمیان فرق کا اندازہ لگا دیتا ہے۔
  • Hinge کھوسہ:] Victor مشینوں میں استعمال ہونے والی استعمال، ایک مارکسی سے صحیح کلاس بندی کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔

حق کھو دینے کا حق کھو دینا

مناسب کھونے کا عمل اختیار کرنا مسائل نوعیت اور ڈیٹا خصوصیات پر منحصر ہوتا ہے۔مسائون، ایم ایس او یا غیر ضروری طور پر ناقابلِ استعمال غلطی (MAE) کے لیے عام انتخابات ہوتے ہیں۔

عملی معاملات پر غور کریں

بعض لوگ نقصان‌دہ کاموں کو نظرانداز کرنے یا باقاعدگی سے اِس کام کو جاری رکھنے میں مدد دے سکتے ہیں ۔