غلطی سے پتہ چلتا ہے کہ اِن میں سے کون‌سی غلطیاں ہیں اور کون‌سے لوگ اِن سے واقف ہیں ۔

غلطی کی وجہ سے نقصاندہ

یہ ایسے مخصوص اعداد‌و قرار کے نکات یا نمونے پر روشنی ڈالتی ہے جو غلط‌فہمی کا باعث بنتے ہیں اور نشانہ بننے والی بہتری کو ممکن بناتے ہیں ۔

نیوورل نیٹ ورک میں عام پائیفٹس غلطی

کئی مخصوص مسائل مؤثر غلطیوں کا تجزیہ کر سکتے ہیں:

  • ] عطاتا ایم ڈی ٹی اے:] جب کچھ کلاسوں میں زیرگی ہو تو ان کلاسوں پر غلطیاں ہو سکتی ہیں۔
  • پراکرت: ماڈل اچھی طرح تربیتی ڈیٹا پر بلکہ انفنٹری ڈیٹا پر اچھا کام کرتا ہے جس سے گمراہ کن طرزیات کو گمراہ کرتا ہے۔
  • مسلابلنگ: ڈیٹا بیس میں موجود غیر متعلقہ لیبل غلط شراکتوں کو سیکھنے کے لیے ماڈل بنا سکتے ہیں۔
  • [1] ناکافی غلطی کیٹیگری:] کلاس کی غلطیوں کو انواع میں تبدیل نہیں کیا جا سکتا۔

مِتَّغَّعَلَمَنہَ خَلَقَّاتَّا خَلَقَّا بَعَلَّا يَوْمَنَا يَعْتَرَهُمْ يَوْمَئِذٍ

غلط‌فہمیوں میں کئی پیش‌رفت شامل ہے :

  • ] عطاٹا ایوجیشن: زیادہ سے زیادہ ڈیٹا امتیازات کو کم کرنے اور عمومی بنانے کے لیے ڈیٹا امتیاز کو بڑھانے کے لیے اضافہ۔
  • Balanced Datas: [1] تمام کلاسوں کو غیر جانبدارانہ طور پر روکنے کے لیے نمائندگی کی جاتی ہے۔
  • ] داتا پاک: [1] معاف یا درست غلط اعداد و شمار کے اعداد و شمار کو درست کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
  • Error Categoration: کلاس کی لیاقت غلطیوں کو مخصوص مسائل اور ان کے حل کی شناخت کے لیے غلطیوں کا تعین کیا جاتا ہے۔