مؤثر مشین سیکھنے کے ماڈل بنانے کے لئے درست نگرانیی مہارت حاصل کرنے کے لئے دائیں بازو کی ضرورت ہے.

الورۃ منتخب

مختلف معلومات سیکھنے کے لیے مختلف قسم کے معلومات اور مسائل پیچیدہات کے لیے موزوں ہیں. انتخاب میں ڈیٹا حجم، خصوصیات اور ماڈل کی وضاحت کی جانے والی اقسام شامل ہیں. عام الجبرا میں فیصل درخت، ونڈوز مشینوں کی مدد اور نیرول نیٹ ورک شامل ہیں۔

یہ طے کرنا ہے کہ کراسشن کو استعمال کرتے ہوئے متعدد الموت کا جائزہ لیا جائے کہ کون سے مخصوص ڈیٹا سیٹ پر بہترین کام کرتا ہے. شمارندی کارکردگی اور ایکسچینج کو منتخب کرتے وقت معلومات کو حل کرنے کی صلاحیت۔

پیرامیٹر 1=سال درکار ہے

پیرامیٹر 1000 میں ہائیپرپرمیٹرز کو اُوپر والے ماڈل کی کارکردگی پر ترجیح دینا شامل ہے. تکنیکیات جیسے کہ گرگ تلاش اور غیر متوقع تلاش کے مختلف مراکز۔ بائیوسینس فینسیشن جیسے خودکار طریقے بھی مؤثر ثابت ہو سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر ، ایک معاون وکٹر مشین میں ، باقاعدہ طور پر استعمال ہونے والی پیرامیٹر اہم ہے ۔

عملی مشورت

  • حسابِ ابجد کی ابتدا پیرامیٹروں سے ہوتی ہے اور بیس لائن پرفارمنس کا تجزیہ کرتی ہے۔
  • ماڈل استحکام کا تجزیہ کرنے کے لئے کراس آف لائن استعمال کریں۔
  • بہت زیادہ حساب سے بچنے کے لئے تلاش کی جگہ کو محدود.
  • تربیت اور درست نتائج کا موازنہ کرنے سے زیادہ‌تر کیوِن‌کین کے نگران ۔
  • دستاویزات پیرامیٹر کے انتخابات اور نتائج دوبارہ جاری کرنے کے لیے۔