یہ مضمون فعال ترتیبات میں تبدیلی کے لیے ضروری ہے کہ نئے ڈیٹا کے نمونے درست کریں اور وقت کے ساتھ ساتھ درستی کے لیے تشکیل دینے والی مشین سیکھنے کے ماڈلز کو تیار کریں ۔
ماحولیاتی ماحول کو سمجھنا
ڈیٹا تقسیم، صارف کے رویوں یا بیرونی حالات میں مسلسل تبدیلیوں کی وجہ سے نظام شمسی کے نظام میں تبدیلی کی جاتی ہے. ماڈلز ایسے حالات میں ایسے مسائل جیسے کہ نظریاتی دور میں، جہاں بنیادی ڈیٹا کے نمونے درج ذیل ہیں۔ ان تبدیلیوں کو سمجھنا ماڈل کارکردگی کو برقرار رکھنے کے لئے ضروری ہے۔
رووت ماڈل ڈیزائن کے لیے سٹیج
غیر یقینی کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے ماڈل ڈویلپمنٹ کے دوران کئی ایسے شعبے کام کیے جا سکتے ہیں:
- ریلا مانیٹرنگ: [CLT] خوارج کو پہچاننے کے لیے ماڈلنگ کا جائزہ لیا۔
- increment ranking:. ماڈلز میں نئے ڈیٹا کے ساتھ اپ لوڈ کیا گیا تاکہ تبدیلی کے لیے مطابقت پیدا کی جا سکے۔
- Encemble settlement:] استقلال اور درستی کے لیے متعدد ماڈلز کا انعقاد۔
- ] عطاٹا ایوجیشن:] عام کو بڑھانے کے لیے مختلف اعداد و شمار کو شامل کرنا۔
- Feture انتخاب: ماحولیاتی تبدیلیوں سے کم متاثر ہونے والی پائیدار خصوصیات پر توجہ مرکوز کرنا۔
غیرمتوقع تکنیکوں کو نظرانداز کرنا
علاوہازیں ، بِلوے بُکوے کے ذریعے جب بہت سی تبدیلیاں آتی ہیں تو اُن میں سے بعض کو پتہ چلتا ہے کہ اِس میں کیا تبدیلی آئی ہے ۔
ان قریبی نتائج کو ملانے والے ماڈلز میں جو ماحولیاتی کشش کے لیے زیادہ قابلِ عمل ہیں، حقیقی دنیا کے اطلاق میں مطابقت پیدا کرنے والے نمونے ہیں۔