AI اور ڈیٹا

اس کی وضاحت کرتے ہوئے شروع کریں کہ ایک مثال کس کی نمائندگی کرتی ہے۔ ایک قطار کسی گاہک، لین دین، تصویر، یا ٹائم سیریز میں ایک لمحے کی وضاحت کر سکتی ہے۔ وہ یونٹس اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ ڈپلیکیٹس، لیبلز، اور تشخیصی تقسیم کو کیسے کام کرنا چاہیے۔ ایک آلہ سے دس پیمائش ضروری نہیں کہ دس آزاد آلات ہوں۔ خصوصیات ماڈل کے لیے دستیاب ان پٹ ہیں۔ لیبلز ہدف کے نتائج ہیں جو زیر نگرانی سیکھنے میں استعمال ہوتے ہیں۔ چیک کریں کہ ہر ایک خصوصیت کب دستیاب ہو جاتی ہے: گاہک کے جانے کے بعد ریکارڈ کی گئی منسوخی کی وجہ اس روانگی کی پیشگی پیش گوئی نہیں کر سکتی۔ یہ رساو کی ایک شکل ہے یہاں تک کہ جب فیلڈ انتہائی پیش گوئی کرنے والا نظر آتا ہے۔ گمشدہ اقدار، تشریحی اختلاف، غیر معمولی حدود، اور جمع کرنے کے طریقوں میں تبدیلیوں کا معائنہ کریں۔ لاپتہ معلومات معنی لے سکتی ہے؛ ہر گمشدہ قدر کو صفر سے بدلنا کسی نامعلوم مقدار کو حقیقی صفر سے ملا سکتا ہے۔ علاج کو دستاویز کریں اور نمائندہ مثالوں پر اس کی جانچ کریں۔ ڈیٹاسیٹ کے ساتھ ساتھ پرووینس اور رسائی کے قواعد کو ریکارڈ کریں۔ صرف ایک عوامی URL ہر مقصد کے لیے ہر آئٹم کو دوبارہ استعمال کرنے کی اجازت قائم نہیں کرتا ہے۔ صرف کام کے لیے درکار معلومات جمع کریں اور برقرار رکھنے اور حذف کرنے کے طریقہ کار کی وضاحت کریں۔ گروپوں یا حالات پر الگ سے جائزہ لیں جہاں غلطیاں بصورت دیگر مجموعی اوسط میں غائب ہو جائیں گی۔