مشین سیکھنے کے نمونے مختلف مسائل کی وجہ سے غیر فعال نتائج پیدا کر سکتے ہیں جیسے کہ ڈیٹا کی خوبی، ماڈل پیچیدگی یا عمل آوری۔ ان ماڈلز کو بہتر بنانے اور ان کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ضروری ہے عملی شمارندی تکنیکیں مسائل کی شناخت اور حل کرنے میں مدد دیتی ہیں۔
عام نمونہساز مسائل کو سمجھنا
ماڈلز زیادہ تر انفنٹری، زیر استعمال یا ڈیٹا انسائنسی کی وجہ سے ہو سکتا ہے. ان مسائل کو تسلیم کرنا مؤثر حساب لگانے کا پہلا قدم ہے. ماڈل میٹرک اور ڈیٹا تقسیمات کو ممکنہ مسائل میں بصیرت فراہم کرتا ہے۔
عملی کامیکلشن ٹیکنیکز
حساب لگانے کی تکنیکوں کا اطلاق ماڈلوں میں موجود غلطیوں کی مدد کرتا ہے ۔ ان طریقوں میں scontal census ، کشش چیکنگ اور پیچیدگی کے تجزیے شامل ہیں ۔
کمزور ماڈلز کیلئے قدم
- چیک ڈیٹا انسپ: [1] [حوالہ درکار] ڈیٹا کو قبل از وقت اور خصوصیت سے ترتیب دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
- Validate ماڈل کیلکولیشنس: ماڈل برآمدات کی تصدیق کے لیے دستی حسابات استعمال کریں۔
- [Analyze غلطی: [حوالہ درکار] settlements and خطاطوں کی تقسیم۔
- AdaykHyperparameters: فنی تعلیم حاصل کرنے اور باقاعدگی سے پیرامیٹر کرنے کے لیے.
- Incent and Test: Constitution tests institution.