لیکن اکثر ایسے لوگ جو عام خطرات سے دوچار ہوتے ہیں وہ اِن میں سے کچھ کو دیکھتے ہیں ۔
حد سے زیادہ کھانے اور کھانے پینے کی چیزیں
جب کوئی ماڈل تربیتی ڈیٹا کو اچھی طرح جانتا ہے، جس میں شور بھی شامل ہے، نئے ڈیٹا پر غریب عمومی کو جنم دیتا ہے۔
ڈیٹا کی خوبیوں اور معیاروں کی اہمیت
ناکافی یا غریب ڈیٹا میں مڈل کی کیفیت کو یقینی بنایا جا سکتا ہے۔ گم شدہ اقدار، غیر جانبدار لیبل یا غیر نمائندہ شناختی کرنسی گمراہ کن نتائج کا باعث بن سکتی ہے۔انسائى ڈیٹا صفائی، انتہائی منظم کلاسوں اور ان کی ادائیگی کے اعداد و شمار کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
انتخاب اور انجینئری کو محفوظ کریں
آئرش یا ری ایکٹر خصوصیات میں منڈل کو تقسیم کر کے کارکردگی کو کم کر سکتی ہے۔
مشکلات کا مقابلہ کرنا
مسائل کو حل کرنے کے لئے، شروع میں ماڈل میٹرک اور درست نتائج۔ ڈیٹا تقسیم اور خصوصیت اہم۔ مختلف الجبرا، ہائیپرمیٹر اور ڈیٹا پر پہلے سے طے شدہ اقدامات کے ساتھ مسائل کی اصل وجہ معلوم کرنے کے لیے ڈیٹا کو استعمال کیا جاتا ہے۔