مشین لرننگ کی بنیادی باتیں

ایک ٹھوس پیشین گوئی یا فیصلہ سازی کے کام کے ساتھ شروع کریں۔ تعداد کی پیشن گوئی کرنا رجعت ہے۔ زمرہ تفویض کرنا درجہ بندی ہے۔ بغیر لیبل والی مثالوں کو گروپ کرنا کلسٹرنگ ہے۔ نیا متن یا تصاویر بنانے کے مختلف مقاصد اور تشخیص کے طریقے ہوتے ہیں۔ آؤٹ پٹ کی وضاحت کرنے سے پہلے فیشن ایبل فن تعمیر کو منتخب کرنے سے گریز کریں۔ ایک عملی ورک فلو میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، تیاری، ماڈل فٹنگ، تشخیص، تعیناتی، اور نگرانی ہوتی ہے۔ غلطیاں کسی بھی مرحلے میں ہو سکتی ہیں۔ اچھی طرح سے بنائے گئے ریکارڈز پر تربیت یافتہ ماڈل اس وقت ناکام ہو سکتا ہے جب پروڈکشن سروس یونٹوں کو تبدیل کرتی ہے یا دو ان پٹ کالموں کو تبدیل کرتی ہے۔ ایک پیچیدہ ماڈل کو فٹ کرنے سے پہلے ایک بیس لائن قائم کریں۔ پیشن گوئی کے لیے، پچھلی قدر مفید بنیاد ہو سکتی ہے۔ درجہ بندی کے لیے، سب سے عام کلاس کم از کم موازنہ فراہم کرتی ہے۔ ایک بیس لائن یہ ظاہر کرتی ہے کہ آیا اضافی پیچیدگی مفید معلومات میں حصہ ڈالتی ہے۔ پیرامیٹرز کو فٹ کرنے کے لیے تربیتی مثالیں استعمال کریں اور کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے الگ الگ مثالیں۔ آخری ٹیسٹ کو بار بار ٹیوننگ سے باہر رکھیں۔ ایسے میٹرکس کا انتخاب کریں جو غلطیوں کے نتائج کی عکاسی کریں، اور اصل ناکام ہونے والے کیسز کا معائنہ کریں۔ ایک ایسا نظام جو اوسطاً اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے اب بھی نایاب لیکن ضروری معاملات کے لیے ناقابل استعمال ہو سکتا ہے۔