مشین سیکھنے کے لیے معلومات کا جائزہ لینے اور فیصلے کرنے کے لیے ترتیب دی گئی ہے ۔
مشین سیکھنے میں ایکشن کو سمجھنا
ایکسورسی کا اندازہ ہے کہ کس طرح ایک مشین سیکھنے والے ماڈل یا کلاسفیس ڈیٹا صحیح طور پر درست طور پر اس پر اثر انداز ہوتا ہے ماڈل کی پیچیدگی اور ڈیٹا کی کیفیت سے متاثر ہوتا ہے مزید پیچیدہ ماڈل مثلاً گہرا nerveal نیٹ ورک، اعلیٰ درستی حاصل کرنے کے لیے ہوتا ہے لیکن اہم حسابی وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔
غیرضروری معاملات پر غور کریں
Electives ایک الموت کی رفتار اور وسائل کے استعمال کی طرف اشارہ کرتا ہے. حقیقی دنیا میں ان لوگوں کو جو حقیقی وقتی کارکردگی کا تقاضا کرتے ہیں، کارکردگی ضروری ہے. الجبرا وہ کام جو بہت سست یا وسائل کی کمیت کے ساتھ محدود کمیت یا وسائل کے ساتھ ماحول میں داخلے کے لیے موزوں نہیں ہو سکتا۔
بالبالوپن اور اُسے مضبوط بنانے کیلئے ضروری چیزیں
- Madistal sexation: [1] فیصلہ کرنے والے درختوں یا لائنوں کی رفتار کو جب رفتار پہلے سے بنایا جاتا ہے تو سادہ ماڈل استعمال کریں۔
- [Feature انتخاب:]] کمیت کی خصوصیات کو کم کرنے کے لیے کمیت ثقل لوڈ کیے بغیر کمیت کے۔
- Encemble profiles:] کمیبین ماڈلز کو درست کرنے کے لیے کافی ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے
- [Hyperparameter Tung: Optimize ماڈل پیرامیٹرز تاکہ درستی اور کارکردگی کے درمیان اچھی تجارتی حد تک رسائی حاصل کی جا سکے۔