زیادہ‌تر لوگوں کو سمجھائیں : اِس تنظیم کے بانیوں اور اِن کے ذریعے اِن کے مسئلوں کو حل کرنے کے لیے ضروری ہے کہ وہ اِن کے ساتھ مل کر کام کریں ۔

مشین سیکھنے کے ماڈلز میں زیادہ سے زیادہ اور زیریں مسائل عام ہیں۔ان سے ماڈل کی صلاحیت متاثر ہوتی ہے تاکہ وہ معلومات کو پوشیدہ طور پر معلومات سے عام کیا جا سکے۔ان کی ریاضیاتی بنیادوں کو سمجھنے سے بہتر ماڈل بنانے اور مناسب حل کا انتخاب کرنے میں مدد ملتی ہے۔

مڈل فاؤنڈیشنز

پرو فا ئل اس وقت ہوتا ہے جب ایک ماڈل کو نہ صرف بنیادی انداز معلوم ہوتا ہے بلکہ ٹریننگ ڈیٹا میں آواز بھی آتی ہے۔اس سے کم تربیت یافتہ غلطی کا نتیجہ نکلتا ہے لیکن نئے ڈیٹا پر اعلیٰ غلطی ہوتی ہے. جب ماڈل بہت معمولی ہو جاتا ہے ڈیٹا کی ترکیب کو پکڑنے کے لئے، دونوں پر تیز غلطیوں کا باعث بنتا ہے۔

تعصب کی تجارتی شناخت ان تصورات کی وضاحت کرتی ہے۔ اعلیٰ معیاروں کے نمونے کم مقدار میں ہوتے ہیں، جبکہ اعلیٰ قسم کے ماڈلوں میں فرق کرنا زیادہ مناسب ہوتا ہے۔

اِس کے بعد اُس نے اُن سے پوچھا : ” کیا مَیں نے کبھی ایسا نہیں کِیا ؟ “

میٹرک جیسے کہ مربع غلطی (MSE) اور کراسشن کی مدد سے زیادہ سے زیادہ کیومنگ اور زیریں سطح پر قابل شناخت بنانے میں مدد کرتا ہے۔ تربیت اور درستی کے درمیان ایک اہم خلا ظاہر کرتا ہے

حل اور تکنیک

کئی طریقے ہیں بہت سے طریقے جو اوپر اور نیچے کے حصے میں ہوں.

• باقاعدگی سے اِستعمال کریں
• کراس
• جگہ
• نمونہ‌سازی کی تبدیلی
• ڈیٹا ترمیم