لیکن اکثر ایسے عام خطرات سے دوچار ہوتے ہیں جو ماڈل پر عمل کرنے کے لئے ماڈلنگ کرتے ہیں ۔

پرنٹ

زیادہ سے زیادہ کرۂ فضائی اس وقت ہوتا ہے جب کوئی ماڈل بھی تربیتی ڈیٹا کو اچھی طرح جانتا ہے، جس میں شور اور خارجی بھی شامل ہے، جس سے نئے اعداد و شمار کو عام کرنے کی صلاحیت کم ہوتی ہے۔اس سے تربیتی اعداد و شمار پر شدید درست لیکن انف پوشیدہ اعداد پر کارکردگی کا نتیجہ نکلتا ہے۔

زیادہ سے زیادہ کارکردگی کو روکنے کے لئے سٹیج میں سادہ ماڈل استعمال کرنا، باقاعدہ طور پر عمل آوری کرنا اور ماڈلنگ کے عمل کو جانچنے کے طریقے شامل ہیں۔

ناکافی ڈیٹا میں

بہت کم ڈیٹا حاصل کرنے سے ایسے ماڈلز پیدا ہو سکتے ہیں جو زیریں طرز پر قبضہ نہیں کر پاتے۔ چھوٹے ڈیٹا سیٹوں سے زیادہ کیوبیک کے خطرے میں اضافہ ہوتا ہے اور ماڈل کی بے چینی کم ہوتی ہے۔

اس بات کو حل کرنے کے لیے ڈیٹا کی ترسیل، زیادہ ڈیٹا جمع کرنے یا منتقلی سیکھنے کے عمل سے ماڈلنگ اور عام طور پر بہتر ہو سکتی ہے۔

انتخاب اور انجینئری کو محفوظ کریں

مناسب خصوصیت اختیار کرنے اور سیکھنے میں مدد دیتی ہے ۔

تکنیکی طور پر قابل ذکر خصوصیات کو ختم کرنے اور بنیادی اجزاء (PCA) کی جانچ پڑتال کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ماڈل کمپلیکس

اعدادوشمار کے لئے بہت پیچیدہ نمونہ قائم کرنا زیادہ پیچیدہ ہو سکتا ہے جبکہ سادہ نمونے زیرِزمین بھی ہو سکتے ہیں ۔

Grid search and Herperameter Tuning کسی داتا ڈیٹا سیٹ کے لیے پیچیدگی کی صحیح مقدار تلاش کرنے کے عام طریقے ہیں۔