لیکن بہت سے ایسے غلطی کرنے والے ہیں جن سے وہ گمراہ ہو سکتے ہیں ۔ ان غلطیوں کو تسلیم کرنا اور درست طریقوں پر عمل کرنا ماڈل تجزیے اور ان کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے ۔

حد سے زیادہ کھانے اور کھانے پینے کی چیزیں

جب کوئی ماڈل تربیتی اعداد میں شور سیکھتا ہے تو اسکے تحت اکثر غلطیوں میں سے ایک بہت ہی معمولی سی غلطی ہوتی ہے

ان مسائل سے بچنے کے لیے کراس کی منتقلی، باقاعدہ اور ٹوئنٹی/ٹینگ ہائیپرپرمیٹر جیسے تکنیکوں کا استعمال کرنا۔ نگرانی کرنے والی کارکردگی کی مدد سے معلوم ہوتا ہے کہ آیا ماڈل میں کوئی کمی یا زیادتی ہو رہی ہے۔

غیرمعمولی میٹرک استعمال کرنا

غلط تجزیے میٹرک کو غلط انداز میں پیش کرنے کے لیے ماڈل کی کارکردگی کا احساس دے سکتا ہے۔مثلاً درست طور پر ناقابل یقین ڈیٹا سیٹوں میں غلطی کی جا سکتی ہے۔مریخ جیسے کہ ناقابل یقین، F1-core، یا AUC-ROC پر انحصار کرنے والے تجزیے کو زیادہ جامع تجزیاتی تجزیے فراہم کرتا ہے۔

ہمیشہ میٹرکس کو منصوبے کے مخصوص مقاصد اور ڈیٹا کی نوعیت کے ساتھ منتخب کرتے ہیں۔

نئی معلومات کو استعمال کرنا

ڈیٹا کی مدد سے جب ٹریننگ ڈیٹا سیٹ سے باہر کی معلومات ماڈل ٹریننگ کے عمل کو متاثر کرتی ہیں. اس سے زیادہ پُراعتماد کارکردگی کے انداز ملتے ہیں جو حقیقی دنیا کے نتائج کی عکاسی نہیں کرتے۔

اگر آپ کو پتہ چلتا ہے کہ آپ کے والدین آپ کے ساتھ کیا کریں گے تو آپ کو پتہ چلے گا کہ آپ کے والدین اُن کے ساتھ کیا کریں گے ۔

بہترین کارکردگی کی یادگار

  • ماڈل استحکام کا تجزیہ کرنے کے لئے کراس آف لائن استعمال کریں۔
  • منتخب کردہ میٹرکس آپ کے اعداد و شمار پر معتدل تھے۔
  • ڈیٹا کو درست ڈیٹا دستیلنگ کے ذریعے روکنے سے روکنے.
  • اپنے ماڈلوں کو تیز اور سست کر دیں ۔
  • اُس وقت اُس کے دوست اور دوست اُس کے ساتھ دوستی کریں ۔