ناکامی کے خطرے کا اندازہ لگانے کے لئے معلومات کو استعمال کرنا اور وقت کو کم کرنے میں مدد دیتا ہے ۔

ڈیٹا جمع کرنا اور تیار کرنا

پہلا قدم متعلقہ اعداد و شمار جمع کر رہا ہے، جس میں سینسر خواندگی، محفوظ لاگس اور آپریشنل پیرامیٹرز شامل ہیں۔ ڈیٹا کو صاف کرنا چاہیے تاکہ تجزیہ کے لیے sconscons اور شکل میں تشکیل دی جا سکے۔ مناسب ڈیٹا تیاری درست طور پر خطرے کے تجزیے کو یقینی بناتی ہے۔

اہم کردار

ان میں درجہ حرارت کی کمی ، وائرس کی سطح یا استعمال کی گھڑیوں کا انتخاب کرنا بھی شامل ہے ۔

پراکرت ماڈلز کا اطلاق کرنا

مشین سیکھنے کے لیے الجبرا جیسے ماڈلوں کا جائزہ لیا جاتا ہے، جن میں ناکامی کا اندازہ لگانے کے لیے تاریخی اعداد و شمار شامل ہیں۔ عام ماڈلوں میں لاجسٹک انفنٹریشن، فیصلہ درختوں اور نیرول نیٹ ورک شامل ہیں۔یہ ماڈل صفر سے 1 کے درمیان میں خطرہ مول نکالنے والے اسکور کو ظاہر کرتے ہیں۔

خطرات کو حل کرنے اور خطرے کو استعمال کرنے

باقاعدہ طور پر ، خطرے کے اسکورز میں مسلسل بہتری اور مؤثر دیکھ‌بھال کی منصوبہ‌سازی کو یقینی بناتے ہوئے ٹیمیں اپنے کام میں رکاوٹ بنا سکتی ہیں ۔