اچھی ماڈل کارکردگی حاصل کرنے کے لیے اعداد و شمار کی مناسب مقدار مقرر کرنا ضروری ہے۔دونوں نمونے حجم اور ڈیٹا کی خوبی ایک ماڈل کی کامیابی پر اثر انداز ہوتی ہے اور منصوبہ بندی کے دوران احتیاط سے غور کرنا چاہیے۔

سکم‌مین سائز کو سمجھ سکتا ہے

نمونے حجم میں کسی ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال ہونے والے اعداد و شمار کی تعداد کو کہتے ہیں۔گریر ڈیٹاسیٹ عام طور پر زیادہ پیچیدہ انداز سیکھنے اور زیادہ سے زیادہ اسکین کو کم کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔لیکن، ای samenymal سائز کا انحصار مسائل پیچیدگی اور ماڈل آرکیٹیکچر پر ہوتا ہے۔

عملی طور پر کافی ڈیٹا جمع کرنا مشکل ہو سکتا ہے. ٹیکنک جیسے کہ ڈیٹا کی محدود مقدار میں منتقلی سیکھنے میں مدد دے سکتا ہے، لیکن ڈیٹا سیٹ حجم میں اضافہ کرنے میں اس کی بنیادی وجہ ماڈل کی درستی ہے۔

ڈیٹا کی اہمیت

ڈیٹا کی خوبیوں سے پتہ چلتا ہے کہ ایک ماڈل کس طرح سے ڈیٹا سے سیکھتا ہے. ہائی رائز سے ڈیٹا کو درست، متعلقہ اور نمائندہ حقیقی دنیا کی حقیقی کیفیت کا ہونا چاہیے۔ مسکین خوبی اعداد و شمار سے متعلقہ نتائج کو غیر متعلقہ یا غیر واضح ماڈلز میں پیش کیا جا سکتا ہے۔

اگر آپ کو پتہ چلے کہ آپ کے والدین آپ کے ساتھ کیا ہوا ہے تو آپ اِس بات پر غور کریں گے کہ آپ کے والدین نے آپ کی مدد کیسے کی ہے ۔

ترقی‌پذیر اور قابلِ‌تعریف

ایک بڑی کمی اعداد و شمار کی کمی سے بھی بدتر، بلند ترین، بلند ترین اعداد و شمار کی کمی۔ وزن میں توازن میں ڈیٹا کے بلند معیاروں کو برقرار رکھتے ہوئے کافی اعداد و شمار جمع کرنا شامل ہے۔

  • مسئلے کی فضا کو واضح طور پر درست کریں
  • مختلف اور نمائندہ اعداد و شمار جمع کریں
  • مکمل اعداد و شمار کی صفائی اور پیشگی صفائی کا انتظام کریں۔
  • ضرورت پڑنے پر symption کی تکنیک استعمال کریں
  • پروجیکٹ کے دوران اعداد و شمار کی خوبی کا جائزہ لیں