بہت سے لوگ ایسے ہیں جو اپنے ماڈلز کی کارکردگی اور صلاحیت کو متاثر کر سکتے ہیں ۔

حد سے زیادہ کھانے اور کھانے پینے کی چیزیں

جب ایک ماڈل کو تربیتی ڈیٹا کو اچھی طرح جانتا ہے، بشمول شور اور باہر نکلنے والے، نئے ڈیٹا پر غریب عمومی کو جنم دیتا ہے۔

ڈیٹا کی خوبیوں اور بیاس

کم سے کم اعداد و شمار جیسے نامکمل، غیر واضح یا غیر معینہ ڈیٹا کی فہرست میں کمی ہو سکتی ہے۔ایبٹ آباد میں بصریات غیر منصفانہ یا غیر مستحکم پیش رفت کا باعث بن سکتی ہیں ان مسائل کو بیان کرنے میں اصل اعداد و شمار کی اصلاح شامل ہے، اسے درست طور پر درست طور پر بیان کرنا اور غیر جانبداری کے لیے ڈیٹا کی طرف مائل کرتا ہے۔

ناکافی ڈیٹا میں

محدود ڈیٹا کو محدود کر سکتا ہے کہ ایک ماڈل کی صلاحیت کو بامعنی انداز سیکھنے کی صلاحیت، اس کے نتیجے میں ضلع کی درستی کا نتیجہ۔ مزید حقیقی اعداد و شمار یا موجودہ ڈیٹا سیٹ کو بہتر بنا سکتا ہے۔کراس کی ترقی کے تکنیکیں بھی دستیاب اعداد و شمار کو بنانے میں معاون ثابت ہو سکتی ہیں۔

انتخاب اور انجینئری کو محفوظ کریں

مختلف خصوصیات کو جانچنے کے لئے حقیقی ڈیٹا استعمال کرنا ، ماڈل کی کارکردگی اور تعبیر کو واضح کرنا