مشین سیکھنے کے ماڈلز کو بہتر بنانے اور کارکردگی کے لیے بہت ضروری ہے. شمارندی اور اسسیپی جیسے لائبریریز کا استعمال مختلف تکنیکوں اور آلات کے ذریعے اس عمل کو آسان بنا سکتا ہے. یہ مضمون ان لائبریریوں کو مؤثر طریقے سے اپنے ماڈل بنانے کے لیے پلیٹ فارمز اور ان پر اپلوڈ کرنے کے لیے تجاویز فراہم کرتا ہے۔

نمبر پی اور سسیپی کو سمجھنا

شمارندی ہندسوں کے لیے ایک بنیادی لائبریری ہے جس میں بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ تناسب اور مریخ کی حمایت کی جاتی ہے۔سیپی پی اے پر مزید مقداریں مہیا کرتی ہیں اور ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ماڈل امیگریشن کے لیے قابل عمل ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔

ماڈل کی تیاری کیلئے تجاویز

شمارندی اور اسسیپی کے استعمال کے ذریعے مشین سیکھنے کے ماڈلوں کو متعارف کرانے کے لیے مندرجہ ذیل تجاویز پر غور کریں:

  • Virged آپریشن کے ذریعے برقیات کی جگہ لے لی جاتی ہے جس سے رفتار اور کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
  • [Leverage Sciپی's ophimiizing class جیسے کہ پیرامیٹر کے لیے ۔
  • Precompute reusabout secons تربیت کے دوران میں کمی کرنے کے لیے scons کو کم کرنے کے لیے.
  • [Apply asstruction matriics جب بڑی، ڈیڑھ ڈیٹا کے ساتھ یادو کے لیے کام کرتے ہیں۔
  • [Utilizes] کو نشر کرنے کے لیے واضح طور پر کیے بغیر پورے بازوؤں میں کام کرنے کے لئے.

عملی نمونہ : پیرامیٹر 1=سال درکار ہے

استعمال کر سکتے ہیں آپ اپنے ماڈل کے لئے مؤثر طریقے سے ای میل پیرامیٹرز پا سکتے ہیں. ڈی این مقصدی عمل جو ماڈل غلطی کا اندازہ لگا کر ابتدائی حساب کے ساتھ اسے ای میل تک لے جا تا ہے. Skyy غلطی کو کم کرنے کے لئے نہایت ہی آسان طریقہ کار کو حل کرتا ہے۔

مثال کے کوڈ snippet:

یہاں [FLT function موجودہ پیرامیٹروں پر مبنی غلطی کا حساب لگانا اور [initial params آپ کا آغاز ہی آپ کا آغاز ہے۔