ناقص کارکردگی کو سمجھنا: آپ کی درخواست کے لیے درست میٹرک کا انتخاب اور کل ترتیب دینا کیسے ممکن ہے۔

مشین سیکھنے کے ماڈلوں میں کمی بہت ضروری ہے. ان سے اندازہ ہوتا ہے کہ ماڈل کی پیشگوئیاں حقیقی اعداد سے کیسے مطابقت رکھتی ہیں۔ مناسب نقصان کا انتخاب کرنا ضروری ہے نصاب کو مخصوص کاموں کے ساتھ مؤثر ماڈلز کو تشکیل دینے کے لئے

کیا نقصان‌دہ ہے ؟

ایک نقصان جو پیشینگوئیوں کے برآمدات اور حقیقی اقدار کے درمیان فرق کو یقینی بنانے کے دوران ماڈلوں کا مقصد اس نقصان کو بہتر بنانے کے لئے مختلف کام کرنا ہوتا ہے

نقصاندہ چیزوں کی عام اقسام

Meyan Squared غلطی (ME): [FLT] استعمال کرنے والے کام کے لیے استعمال، بڑے بڑے غلطیوں کو زیادہ سے زیادہ استعمال کیا جاتا ہے۔
Cross-Entropy کھوسہ: کلاسیشن کے مسائل میں عام لوگ، دو امکان تقسیم کے فرق کا اندازہ لگا کر کرتے ہیں۔
Hinge کھوسہ: کلاسیشن کے کاموں کے لیے Victor مشینوں کی حمایت میں استعمال کیا جاتا ہے۔
[حوالہ درکار] [حوالہ درکار] :] MSE اور MaE کی مشترکہ خصوصیات، باہر سے باہر کی طرف۔

حق کھو دینے کا حق کھو دینا

انتخاب کا انحصار مخصوص اطلاق اور ڈیٹا خصوصیات پر ہوتا ہے مثال کے طور پر، کرنسی کے کام اکثر ایم ایس ای یا ہوبر نقصان کا استعمال کرتے ہیں جبکہ کلاسکیشن کے عملے میں کراس مرکزی کردار کا استعمال کرتے ہیں۔

کُل‌وقتی خدمت

کلکولنگ ہار میں ماڈل کی پیش گوئیوں اور حقیقی اعداد و شمار پر منتخب نقصان کے ریاضیاتی فارمولے کا اطلاق کرنا شامل ہے۔