غیر واضح سیکھنے کی ایک قسم مشین سیکھنے کی ہے جہاں ڈیٹا میں نمونے کی شناخت کیے بغیر پتہ چلتا ہے. جب کہ طاقتور، یہ کئی مشکلات پیش کرتا ہے جو نتائج کی کیفیت کو متاثر کر سکتے ہیں. عام خطرات کو سمجھنے اور ان کو حقیقی ڈیٹا سے متعلق کرنا عمل میں لانا بہت ضروری ہے۔

تعلیم حاصل کرنے میں عام پُراسرار کردار

ایک عام مسئلہ یہ ہے کہ یہ غلط قسم کے اجزا یا اجزا کا انتخاب کر رہا ہے جن کی وجہ سے اِس کی خصوصیات کم ہو سکتی ہیں ۔

علاوہ‌ازیں ، ڈیٹا کی خوبی نتائج کو سمجھنے کے قابل ہوتی ہے ۔

حقیقی معلومات کے ساتھ ان مسائل کو کیسے درست کِیا جا سکتا ہے

انتخابی مسائل کو واضح کرنے کے لیے ڈومین علم اور خصوصیت کو استعمال کریں تاکہ متعلقہ متغیرات کی شناخت ہو سکے۔مپریکل کمونیس (پی سی اے سی) جیسے کہ برقیات میں کمی اور آواز کم ہو سکتی ہے، ماڈل واضح طور پر بہتر ہو سکتی ہے۔

مختلف قسم کے پھولوں کی مدد سے تیارکردہ مختلف قسم کے پھولوں کی مدد سے تیار کئے جانے والے نمونے یا سیالوی تجزیہ‌کاری کے ذریعے حاصل کئے جا سکتے ہیں ۔

انسرنگ ڈیٹا کی خوبی میں ڈیٹا سیٹ کو ہاتھ سے جانے سے صاف کرنا، باہر جانے اور عام کرنے کے اعداد و شمار کو ہٹانا شامل ہے۔انورپورپورنگ حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کو آواز کی بجائے متنوع انداز سیکھنے میں مدد دیتا ہے، درست نتائج کی طرف اشارہ کرتا ہے۔

حقیقی معلومات کیلئے بہترین مشق

معلومات کی تقسیم اور شناخت کے لیے معلومات کو ہمیشہ نئے ڈیٹا کے ساتھ شامل کریں

  • ڈومین مہارتوں پر مبنی انجینئری
  • ماڈل پیرامیٹرز کا انتخاب کرنے کے لیے موزوں تکنیک استعمال کریں۔
  • صاف اور پیشگی معلومات کو اچھی طرح سے صاف کریں
  • جلد ہی مسائل کا حل کرنے کے لئے معلومات کو جانچنے کے لئے معلومات کو استعمال کریں
  • حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کی تجدید کے ساتھ ساتھ ان کی ساخت اور ان کی تزئین و آرائش کے ماڈلز کو شامل کیا جاتا ہے۔