মেশিন লার্নিং বেসিক

একটি কংক্রিট ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত-সমর্থন টাস্ক দিয়ে শুরু করুন। একটি সংখ্যা ভবিষ্যদ্বাণী হল রিগ্রেশন; একটি বিভাগ বরাদ্দ করা হল শ্রেণীবিভাগ। লেবেলবিহীন উদাহরণগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করা হল ক্লাস্টারিং। নতুন পাঠ্য বা চিত্র তৈরি করার বিভিন্ন উদ্দেশ্য এবং মূল্যায়ন পদ্ধতি রয়েছে। আউটপুট সংজ্ঞায়িত করার আগে একটি ফ্যাশনেবল আর্কিটেকচার নির্বাচন করা এড়িয়ে চলুন। একটি ব্যবহারিক কর্মপ্রবাহে ডেটা সংগ্রহ, প্রস্তুতি, মডেল ফিটিং, মূল্যায়ন, স্থাপনা এবং পর্যবেক্ষণ রয়েছে। যে কোন পর্যায়ে ত্রুটি দেখা দিতে পারে। সুগঠিত রেকর্ডে প্রশিক্ষিত একটি মডেল ব্যর্থ হতে পারে যখন একটি উত্পাদন পরিষেবা ইউনিট পরিবর্তন করে বা দুটি ইনপুট কলাম অদলবদল করে। একটি জটিল মডেল ফিট করার আগে একটি বেসলাইন স্থাপন করুন। পূর্বাভাসের জন্য, পূর্ববর্তী মান একটি দরকারী বেসলাইন হতে পারে; শ্রেণীবিভাগের জন্য, সবচেয়ে সাধারণ শ্রেণীটি সর্বনিম্ন তুলনা প্রদান করে। একটি বেসলাইন প্রকাশ করে যে অতিরিক্ত জটিলতা দরকারী তথ্য অবদান রাখে কিনা। পরামিতি ফিট করার জন্য প্রশিক্ষণ উদাহরণ এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য পৃথক উদাহরণ ব্যবহার করুন। বারবার টিউনিং থেকে চূড়ান্ত পরীক্ষা সেট রাখুন। ভুলের পরিণতি প্রতিফলিত করে এমন মেট্রিকগুলি বেছে নিন এবং প্রকৃত ব্যর্থ কেসগুলি পরিদর্শন করুন৷ একটি সিস্টেম যা গড়ে ভাল পারফর্ম করে তা এখনও বিরল কিন্তু প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রে অব্যবহারযোগ্য হতে পারে।