جدید ٹیکنالوجی
سولوینگ ایم ڈی ایس اے ڈیٹا مسائل کو کاسٹ-سنسیل سیکھنے والے ٹیکنیکز کے ساتھ
Table of Contents
مشین سیکھنے میں ایک عام چیلنج ہے، جہاں ایک کلاس غیر واضح طور پر دوسروں کو بے حد منظم کرنے کی کوشش کرتی ہے۔
سمجھداری سے کام لیں
ان معاملات میں کم عمر طبقے کی اکثریت کو ترجیح دینے والے معیاری الجبرا کو ترجیح دیتے ہیں جس کے نتیجے میں کم عمر افراد کم عمر کے لوگوں کو اکثریتی جماعت کی طرف مائل کرتے ہیں جس کے نتیجے میں کم عمر کی شرح کم ہوتی ہے۔
کمیت سیکھنے والے تکنیکیات
کمیت سیکھنے میں مہارت حاصل کرنے میں فرق کرنا شامل ہے مختلف غلط قسم کی قیمتوں کے حساب سے سیکھنے کے عمل کو مدنظر رکھنا. کم درجہ بندیوں پر غلطیوں کے زیادہ اخراجات کو سونپنے سے ماڈلز ان کلاسوں میں زیادہ حساس بن جاتے ہیں، مجموعی کارکردگی بہتر بناتے ہیں۔
عام دستیابات
- ہمہ وقت کے حساب سے آگے بڑھتے ہیں [حوالہ درکار] [1] ان کارپوریشن کلاس کے وزن کو کم عمر طبقے کی اکثریت کی غلط شناخت میں شامل کرنے کا کام کرتے ہیں۔
- کوست مترسیس: [ڈ میل درکار] ہر قسم کی غلط فہمی کی قیمت معلوم کرنے، ماڈل کو مجموعی قیمت کم کرنے کے لیے ترتیب وار کرنے کی ہدایت کرنا۔
- سملنگ تکنیک : کومبین قیمت-sentic طریقے کے ساتھ ڈیٹا سیٹ کو متوازن بنانے کے لیے