مشین سیکھنے کے ماڈلز کو زیادہ سے زیادہ اور زیر استعمال مسائل کا سامنا ہو سکتا ہے، جو ان کی کارکردگی پر اثرانداز ہوتے ہیں۔ ان مسائل کو حل کرنے میں ماڈل کی درستی اور عمومی طور پر بہتری لانے کے لیے مناسب حل سمجھنا اور اس کا اطلاق کرنا شامل ہے۔
حد سے زیادہ کھانے اور پینے کی بابت سمجھنا
جب ایک ماڈل تربیتی ڈیٹا کو اچھی طرح جانتا ہے، جس میں شور اور باہر نکلنے والے اعداد و شمار شامل ہیں، نئے ڈیٹا پر ناقص کارکردگی کا باعث بنتا ہے۔اس وقت نیچے دی گئی مثالوں پر قبضہ کرنے کے لیے ایک ماڈل بہت سادہ ہوتا ہے، جس کے نتیجے میں تربیت اور جانچ پڑتال کے اعداد و شمار کی کمی ہوتی ہے۔
زیادہتر بچے اور بچے
اِس کے علاوہ ، اِن میں سے کچھ لوگوں کو تربیت دی جاتی ہے تاکہ وہ اِس مسئلے کی پہچان بن سکیں ۔
انٹرنیٹ پر دستیاب معلومات
- ری ایکٹریشن: [1] اطلاقی تکنیکوں کا اطلاق کمپیوٹر ماڈلز کو غیر فعال کرنے کے لیے L1 یا L2 باقاعدہ استعمال کرنے کی تکنیک۔
- [Pruning: غیر ضروری پیرامیٹرات یا خصوصیات کو ہٹا کر ماڈل کو سادہ انداز میں پیش کرنا۔
- Cross-Validation: استعمال کرنے والی قابلِ عمل سہولت استعمال کرنے والے کو ہائیپرپرمیٹرز کے لیے استعمال کریں اور اوپر سے نیچے کی طرف روک دیں۔
- [Early settping: [1] جب درست اعداد و شمار پر عمل کرنا شروع ہوتا ہے۔
نوجوانوں کے زیرِاثر معلومات
- مریخی ماڈل کمپلیکس : زیادہ ترقی یافتہ الجبرا استعمال کریں یا شامل خصوصیات۔
- Feture Engineering: تخلیق یا زیادہ متعلقہ خصوصیات منتخب کرنا۔
- RURAT باقاعدہ طور پر جاری کرنے کی صلاحیت : [Decreseation باقاعدہ طور پر قوت ہے تاکہ ماڈل کو بہتر اعداد و شمار کی بنیاد پر رکھنے کی اجازت مل سکے۔