एआई और डेटा

एक उदाहरण क्या दर्शाता है, इसे परिभाषित करके प्रारंभ करें। एक पंक्ति किसी ग्राहक, लेन-देन, तस्वीर या समय श्रृंखला में एक क्षण का वर्णन कर सकती है। वे इकाइयाँ निर्धारित करती हैं कि डुप्लिकेट, लेबल और मूल्यांकन विभाजन कैसे काम करना चाहिए। एक उपकरण से दस माप आवश्यक रूप से दस स्वतंत्र उपकरण नहीं हैं। सुविधाएँ मॉडल के लिए उपलब्ध इनपुट हैं। लेबल लक्षित परिणाम हैं जिनका उपयोग पर्यवेक्षित शिक्षण में किया जाता है। जांचें कि प्रत्येक सुविधा कब उपलब्ध होती है: ग्राहक के जाने के बाद दर्ज किया गया रद्दीकरण कारण उस प्रस्थान की पहले से सटीक भविष्यवाणी नहीं कर सकता है। यह रिसाव का एक रूप है, तब भी जब क्षेत्र अत्यधिक पूर्वानुमानित दिखता है। गुम मानों, एनोटेशन असहमति, असामान्य श्रेणियों और संग्रह विधियों में परिवर्तन का निरीक्षण करें। गुम जानकारी अर्थपूर्ण हो सकती है; प्रत्येक लुप्त मान को शून्य से बदलने से अज्ञात मात्रा को वास्तविक शून्य के साथ जोड़ा जा सकता है। उपचार का दस्तावेजीकरण करें और प्रतिनिधि उदाहरणों पर इसका परीक्षण करें। डेटासेट के साथ उत्पत्ति और पहुंच नियमों को रिकॉर्ड करें। केवल एक सार्वजनिक यूआरएल प्रत्येक उद्देश्य के लिए प्रत्येक वस्तु का पुन: उपयोग करने की अनुमति स्थापित नहीं करता है। केवल कार्य के लिए आवश्यक जानकारी एकत्र करें और अवधारण और विलोपन प्रक्रियाओं को परिभाषित करें। उन समूहों या स्थितियों पर अलग से मूल्यांकन करें जहां समग्र औसत के अंदर त्रुटियां गायब हो जाएंगी।