حقیقی دنیا کے اطلاق کے لیے مشین سیکھنے کے ماڈلوں میں مخصوص ڈیزائن اصولوں کا اطلاق کرنا شامل ہے تاکہ کارکردگی، درستی اور کارکردگی کو بہتر بنایا جاسکے۔ ان اصولوں سے مختلف ماحول میں ماڈلز کی مدد ہوتی ہے، قابل قبول اور مناسب ہے۔
ڈیٹا کی اہمیت کو سمجھنا
اعلیٰ درجہ کی ڈیٹا بہت ضروری ہے مؤثر ماڈل Fopimization. ڈاٹ کو حقیقی دنیا کی حقیقی ترقی کے لیے درست، متعلقہ اور نمائندہ ہونا چاہیے جہاں ماڈل استعمال کیا جائے گا. مناسب ڈیٹا پر پہلے سے موجود ہونا، جس میں صفائی اور نارمل کاری شامل ہے، ماڈل پرفارمنس کو بڑھایا جائے۔
ماڈل انتخاب اور کملو بیشقیمت
سادہ نمونے اکثر درست اور تیز انداز میں واضح اور پیچیدہ نمونے استعمال کئے جا سکتے ہیں ۔
باقاعدہ اور زیادہ ذمہداری
باقاعدہ طور پر بننے والی تکنیکوں کا اطلاق کرتے ہوئے جیسے کہ ایل1 یا ایل2 سزاؤں کو روکنے میں مدد دیتا ہے۔کرشن-کرشنشن کو ماڈل جنرلائزیشن کے لیے بھی استعمال کیا جاتا ہے، جس میں ماڈل کو انفنٹری ڈیٹا پر اچھی طرح سے پیش کیا جاتا ہے۔
ماڈلنگ اور نگرانی
حقیقی دنیا کی ترتیبات میں سرمایہ کاری کے ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے. Traking actress میٹرک اور نئے ڈیٹا کے طور پر وقت کے ساتھ ساتھ قابلِ تناسب اور تناسب کے طور پر متعین کیے جانے والے ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے۔