مشین سیکھنے میں بہت سے اقدام شامل ہیں اور مختلف مشکلات کا سامنا کر سکتے ہیں ۔
معلوماتی مضامین
ایک عام سوال ڈیٹا کی خوبی ہے ۔
اگر ضرورت پڑے تو ڈیٹا کی مکمل درستی ، مناسب مقداروں کو مناسب طور پر استعمال کرنا اور ڈیٹا کی جانچ پر غور کرنا ۔
حد سے زیادہ کھانے اور کھانے پینے کی چیزیں
ایسے ماڈل جو بہت پیچیدہ ہیں ، اُن کے لئے زیادہتر معلومات کو استعمال کرنے میں ناکام رہتے ہیں ۔
ان مسائل کو حل کرنے کے لیے، کراسشن، باقاعدہ اور ابتدائی روک تھام جیسے تکنیکوں کا استعمال کریں۔
انتخاب اور انجینئری کو محفوظ کریں
اسکے علاوہ ، اس میں بھی بہت سی چیزیں شامل ہیں ۔
قابلِقدر خصوصیات کی شناخت کے لئے استعمال ہونے والے علم کو استعمال کریں ۔
ماڈل ایوارڈ اور ٹونگ
اگر آپ کو لگتا ہے کہ آپ کو کسی چیز کی ضرورت ہے تو آپ اِس بات کا اندازہ لگانے کے لئے تیار ہیں کہ آپ کو کس قسم کی چیزیں تیار کرنی چاہئیں ، آپ اِس پر کیسے عمل کرنا چاہئے ، آپ کو اِس بات کا اندازہ ہو سکتا ہے کہ آپ کو کس حد تک فائدہ ہوگا ۔
ہائیپرپرپرامیں تلاش یا غیر متوقع تلاش کے ذریعے ٹوٹنا ماڈل کارکردگی کو یقینی بنا سکتا ہے. ہمیشہ الگ ڈیٹا سیٹ پر نتائج کو قابو میں رکھنے کے لئے.