زیادہ‌تر اِستعمال کرنے اور اِن کے مطابق کام کرنے والوں کے لیے مفید حل

مشین سیکھنے کے ماڈل کی ترقی میں بہت سے مسائل ہیں ۔ ان مسائل کو سمجھنا اور ان سے بات کرنا مؤثر اور قابلِ‌بھروسا ماڈل بنانے کے لئے ضروری ہے ۔

حد سے زیادہ پینے کی بابت سمجھنا

زیادہ سے زیادہ کرنٹ اس وقت ہوتا ہے جب کوئی ماڈل تربیتی ڈیٹا کو اچھی طرح جانتا ہے، بشمول شور اور خارجی سطح پر۔ یہ تربیتی اعداد پر بہت زیادہ درست لیکن انفنٹری ڈیٹا پر ناقص کارکردگی پر نتیجہ خیز ہوتا ہے۔جسپر زیادہ سے زیادہ ماڈل کی صلاحیت کو عام کرنے کی صلاحیت کم کر دیتی ہے۔

اسکے علاوہ ، یہ بہت ہی پیچیدہ ہے ۔

حد سے زیادہ شراب پینے سے گریز کریں

Cross-constation: مختلف ڈیٹابیس پر ماڈل کی کارکردگی کا تجزیہ کرنے کے لیے K-warwar Cons-Acons کی طرح استعمال کرنے کی تکنیک استعمال کریں۔
ری ایکٹریشن: [1]، ایک عددی طور پر پیچیدہ ماڈلز کو زیادہ سے زیادہ استعمال کرنے کے لئے L1 یا L2 باقاعدہ طور پر استعمال کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔
پرومنگ: غیر ضروری پیرامیٹر یا شاخوں کو ہٹا کر سادہ انداز میں ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے۔
[Early:] جب درست کارکردگی بہتر ہو جاتی ہے تو ہالنگ ٹریننگ ٹریننگ ٹریننگ۔
] عطاتان : اضافی تربیتی ڈیٹا امتیاز کو بہتر بنانے کے لیے تربیتی ڈیٹا کو فروغ دینا ہے۔

بچوں کے نیچے سمجھ لینا

کے تحت عمل ہوتا ہے جب ایک ماڈل اعداد و شمار میں درج ذیل اشکال کو پکڑنے کے لیے بہت آسان ہوتا ہے. یہ ٹریننگ اور درست اعداد و شمار دونوں پر ناقص کارکردگی پر نتیجہ خیز ہوتا ہے. نیچے نیچے ماڈل کو بتایا جاتا ہے کہ یہ کافی نہیں سیکھ رہا ہے.

نوجوانوں کے زیرِاثر معلومات

منڈل پیچیدگی : زیادہ ترقی یافتہ الجبرا استعمال کریں یا شامل خصوصیات۔

[RUC باقاعدہ طور پر جاری کرنے کی کوشش : Lower باقاعدہ پیرامیٹروں کو مزید قابل استعمال بنانے کے لیے.

Extend تربیت: زیادہ تر تربیت یا پھر تربیت کے لیے ٹریننگ۔

[Feature engineering: نئی خصوصیات بنائیں جو اعداد و شمار کو بہتر طور پر نمائندگی کرتی ہیں۔