مشین سیکھنے کے ماڈلز میں کمی اہم اجزاء ہوتے ہیں۔ان سے اندازہ ہوتا ہے کہ ایک ماڈل کی پیش گوئیاں حقیقی اعداد و شمار سے کیسے مطابقت رکھتی ہیں۔

نقصان‌دہ تباہی کیا ہے ؟

ایک کمی عمل میں کمی یقینی طور پر پیشگوئی اقدار اور حقیقی اقدار کے فرق کو واضح کرتا ہے. یہ ایک شماریاتی مقدار فراہم کرتا ہے جو ماڈل کی درستی کی نشاندہی کرتا ہے. تربیت کے دوران مقصد یہ ہے کہ ماڈل کی کارکردگی بہتر بنانے کے لئے اس نقصان کو کم کیا جائے۔

نقصاندہ چیزوں کی عام اقسام

  • Meyan Squared غلطی (ME): Essservement s عمل کے لیے استعمال ہوتا ہے، حساب لگایا جاتا ہے، حساب کے مطابق پیشینگوئی اور حقیقی اقدار کے درمیان اوسط مربع فرق ہے۔
  • Cross-Entropy کھوسہ: کلاس کے کاموں میں عام لوگ، دو امکان تقسیم کے فرق کا اندازہ کرتے ہیں۔
  • Hinge کھوسہ:] وووِن وِکٹر میں استعمال ہونے والی مشینوں میں استعمال، ان میں برقی رو پر زور دیا جاتا ہے۔

مشق میں کمی

کمیت کا عمل گر جانا اس میں مخصوص نقصان کے عمل کے فارمولے کا اطلاق ماڈل کی پیش گوئیوں اور حقیقی لیبلوں پر کرنا شامل ہے۔مثلاً ایم ایس ای کو حروف کے اختلاف اور تقسیم کے حساب سے شمار کیا جاتا ہے۔

زیادہ تر مشین سیکھنے کے فریم ورکز کو مؤثر طور پر نقصان کی تشخیص کے لئے تعمیر کردہ عمل فراہم کرتے ہیں. تربیت کے دوران، کویمر ماڈل پیرامیٹرز اس کمی کو کم کرنے کے لئے.