د ماشین زده کړې یو بریالی ماډل د لوړ کیفیت لرونکي روزنیزو معلوماتو سره پیل کیږي. مګر یو له هغو عامو پوښتنو څخه چې ټیمونه یې د مصنوعي ذهانت پروژې په پیل کې پوښتنه کوي دا دي: د روزنې څومره معلومات کافي دي؟
صادقانه ځواب دا دی چې د هرې پروژې لپاره کومه ثابته شمېره نشته. د معلوماتو اندازه چې تاسو ورته اړتیا لرئ د دندې، د ماډل پیچلتیا، د ټولګیو شمیر، د معلوماتو کیفیت، د لیبل دقت، او د فعالیت معیار پورې اړه لري چې تاسو یې ترلاسه کول غواړئ.
په عمل کې، د روزنې معلوماتو اړتیاو اټکل کولو غوره لاره دا ده چې د یوې نمایشي نمونې سره پیل شي، په تدریجي ډول لویو فرعي سیټونو کې روزنه ورکړل شي، او اندازه شي کله چې د ماډل فعالیت په کچه کې راټیټ شي. دا ټیمونو سره مرسته کوي چې د لګښت، مهال ویش، تشریح هڅو، او تمه شوي پایلو په اړه باخبره پریکړې وکړي.
پدې بلاګ کې، موږ هغه اصلي عوامل ماتوو چې د روزنې معلوماتو حجم اغیزه کوي، تشریح کوو چې څنګه په عمل کې اړتیاوې اټکل کړئ، او وښایئ چې کله تاسو نورو معلوماتو ته اړتیا لرئ نو ستاسو د AI سړک نقشه ځنډولو پرته څه وکړئ.
ولې د روزنې معلومات مهم دي
د روزنې معلومات د هر ماشین زده کړې سیسټم بنسټ دی. مهمه نده چې الګوریتم څومره پرمختللی وي، دا یوازې هغه نمونې زده کولی شي چې د روزنې لپاره کارول شوي معلوماتو کې شتون لري. که چیرې معلومات نیمګړي، تعصب لرونکي، شور لرونکي، یا ډیر محدود وي، نو ماډل به په ریښتینې نړۍ کې د عمومي کولو لپاره مبارزه وکړي.
د روزنې قوي معلومات ټیمونو سره مرسته کوي:
- د ماډل دقت ښه کول
- تعصب او ړانده ځایونه کم کړئ
- د پروژې لګښت او امکانات په ډیر دقت سره اټکل کړئ
- د ماډل تکرار په جریان کې د بیا کار کمول
- د اعتبار وړ او ازموینې پایپ لاینونه جوړ کړئ
له همدې امله د معلوماتو راټولول، پاکول، لیبل کول، او تایید کول ډیری وختونه د AI پروژو کې د هڅو لویه برخه نیسي. که معلومات کمزوري وي، وړاندوینې به هم کمزورې وي.
هیڅ نړیوال شمېره نشته — مګر د اټکل کولو لپاره یې یوه عملي لاره شتون لري
ډیری مقالې هڅه کوي چې دې پوښتنې ته په یوه واحد عدد سره ځواب ووایی. دا ډیر لږ ګټور دی.
د ساده بائنري طبقه بندي لپاره یو ماډل ممکن د نسبتا کوچني ډیټاسیټ سره ښه فعالیت وکړي، پداسې حال کې چې د ژبې لوی ماډل د ښه تنظیم کولو کاري فلو یا د ایج کیسونو لپاره د کمپیوټر لید سیسټم ممکن د پام وړ ډیرو مثالونو ته اړتیا ولري. غوره پوښتنه دا نه ده چې "جادو شمیره څه ده؟" مګر:
د دې کارونې قضیې لپاره د هدف فعالیت ته د رسیدو لپاره د لوړ کیفیت، استازیتوب کونکي روزنې معلوماتو لږترلږه مقدار څومره دی؟
د دې ځواب ورکولو لپاره یوه عملي لاره د زده کړې منحني کارول دي: ماډل ته د معلوماتو د زیاتوالي په اړه روزنه ورکړئ او وګورئ چې د هر ګام سره څومره فعالیت ښه کیږي. کله چې پرمختګ کمیدل پیل کړي، تاسو یو ډیر روښانه سیګنال لرئ چې ایا د ډیرو معلوماتو راټولول د پانګونې ارزښت لري. دا طریقه معمولا په عملي ML کاري فلو کې سپارښتنه کیږي.
۷ فکتورونه چې دا ټاکي چې تاسو څومره روزنیز معلوماتو ته اړتیا لرئ
۱. د ماډل ډول: کلاسیک ایم ایل د ژورې زده کړې په مقابل کې
د ماډل ډول د معلوماتو اړتیاو باندې لوی تاثیر لري. د کلاسیک ماشین زده کړې ماډلونه لکه لوژستیک ریګریشن، د پریکړې ونې، یا د تدریجي ودې ډیری وختونه په کوچنیو جوړښتي ډیټاسیټونو کې ښه فعالیت کولی شي، په ځانګړي توګه کله چې ځانګړتیاوې په ښه توګه انجینر شوي وي.
د ژورې زده کړې ماډلونه عموما ډیرو معلوماتو ته اړتیا لري ځکه چې دوی په اتوماتيک ډول ځانګړتیاوې زده کوي او ډیری نور پیرامیټرونه لري. د عکس، آډیو او ژبې دندو لپاره، ژور ماډلونه معمولا د اضافي معلوماتو حجم او تنوع څخه د پام وړ ګټه پورته کوي.
۲. څارل شوې زده کړه او بې څارل شوې زده کړه
څارل شوې زده کړه د لیبل شوي معلوماتو ته اړتیا لري، کوم چې ډیری وختونه راټولول سخت او ګران وي. که ستاسو ماډل انسانانو ته اړتیا ولري چې انځورونه تشریح کړي، آډیو نقل کړي، ادارې ټګ کړي، یا اسناد طبقه بندي کړي، د معلوماتو اړتیا باید د مقدار او لیبل کولو هڅې دواړه حساب کړي.
بې څارنې زده کړه د لیبل شوي معلوماتو ته اړتیا نلري، مګر بیا هم د لویو، استازیتوب کونکو ډیټاسیټونو څخه ګټه پورته کوي. حتی د لیبل پرته، ماډل کافي پوښښ ته اړتیا لري ترڅو معنی لرونکي نمونې او جوړښت کشف کړي.
۳. د دندې پیچلتیا او د ټولګیو شمیر
د بائنري طبقه بندي کولو یوه ساده دنده د څو ټولګیو طبي عکس اخیستنې ستونزې یا د څو ژبو د وینا پیژندنې سیسټم څخه خورا توپیر لري.
لکه څنګه چې د دندې پیچلتیا زیاتیږي، د روزنې معلوماتو اړتیاوې معمولا لوړیږي ځکه چې ماډل باید زده کړي:
- نور ټولګي
- د کټګوریو ترمنځ ښه توپیرونه
- نور څنډې قضیې
- ډیر متناسب بدلون
د مثال په توګه، د "پیشو" او "سپي" توپیر کول د رڼا شرایطو، د کیمرې زاویو، او شالیدونو کې د لسګونو لید ورته محصولاتو نیمګړتیاو پیژندلو په پرتله خورا اسانه دي.
۴. د معلوماتو کیفیت او د لیبل دقت
که کیفیت یې خراب وي، نو ډېر معلومات تل ښه نه وي.
یو کوچنی ډیټاسیټ چې دقیق لیبلونه، متوازن استازیتوب، او دوامداره بڼه لري کولی شي د لوی مګر شور لرونکي ډیټاسیټ څخه غوره کار وکړي. د ټیټ کیفیت لیبلونه، نقل شوي ریکارډونه، ضعیف ټولګي تعریفونه، ورک شوي میټاډاټا، او د تشریح غیر متناسب لارښوونې ټول د ماډل فعالیت کموي.
د نورو معلوماتو راټولولو دمخه، ټیمونه باید پوښتنه وکړي:
- ایا لیبلونه یو شان دي؟
- ایا موږ د کارونکي ټولې مهمې سناریوګانې پوښو؟
- آیا معلومات د تولید شرایطو استازیتوب کوي؟
- ایا د روزنې، اعتبار، او ازموینې سیټونه په سمه توګه جلا شوي دي؟
د ډیری پروژو لپاره، د معلوماتو کیفیت ښه کول د معلوماتو حجم زیاتولو په پرتله ګړندي ګټې رامینځته کوي.
۵. تنوع، پوښښ، او ټولګي توازن
یو ماډل باید د هغه حقیقي نړۍ بدلون څخه زده کړه وکړي چې د پلي کولو وروسته به ورسره مخ شي. دا پدې مانا ده چې ډیټاسیټ باید مختلف سناریوګانې، د کاروونکو ډلې، د وسیلو ډولونه، تلفظونه، چاپیریالونه، د سند بڼې، د انځور شرایط، او د څنډې قضیې منعکس کړي.
که چیرې یو ټولګی یا برخه کمه استازیتوب ولري، نو ماډل ممکن په ټولیزه توګه دقیق ښکاره شي پداسې حال کې چې په مهمو فرعي ګروپونو کې په بده توګه ناکام شي. له همدې امله تنوع او ټولګي توازن د خام اندازې په څیر مهم دی.
په ډیری مواردو کې، پوښتنه دا نه ده چې "ایا موږ کافي معلومات لرو؟" بلکې "ایا موږ کافي سم معلومات لرو؟"
۶. د زده کړې او مخکې له مخکې روزل شوي ماډلونو لیږدول
که تاسو د مخکې له مخکې روزل شوي ماډل څخه پیل کوئ، نو تاسو ممکن د کار ځانګړي معلوماتو ته د هغه په پرتله ډیر لږ اړتیا ولرئ چې تاسو یې له سره روزنه کوئ.
دا په ځانګړې توګه د دې لپاره ریښتیا ده:
- د لید د ملا تیر په کارولو سره د انځور طبقه بندي
- د ټرانسفارمر پر بنسټ ماډلونو په کارولو سره د NLP دندې
- د وینا ماډلونه چې د نوي تلفظ یا ډومین سره تطابق شوي
- د ډومین تطابق کاري جریان
د لیږد زده کړه ټیمونو ته اجازه ورکوي چې په لویو موجوده ډیټاسیټونو کې زده شوي پوهه بیا وکاروي، کوم چې کولی شي په ډراماتیک ډول د تشریح بار کم کړي. اصلي مقاله دمخه دا ښه پوښلې وه؛ دا باید پاتې شي، مګر د روښانه مثالونو سره.
۷. د اعتبار ورکولو ستراتیژي او د هدف فعالیت
د معلوماتو اندازه چې تاسو ورته اړتیا لرئ د دې پورې هم اړه لري چې ماډل څومره ښه وي.
یو پروټوټایپ ممکن د لږ مقدار معلوماتو سره کار وکړي. د روغتیا پاملرنې، مالي چارو، بیمې، موټرو، یا د اطاعت درنو چاپیریالونو کې د تولید ماډل به قوي پوښښ، پاکو لیبلونو، غوره اعتبار، او په ټولو څنډو قضیو کې ډیر باوري فعالیت ته اړتیا ولري. څومره چې د منلو وړ تېروتنې کچه سخته وي، ستاسو ډیټاسیټ باید ډیر پیاوړی وي.
په عمل کې د روزنې معلوماتو اړتیاوې څنګه اټکل کړئ
د اټکل کولو پر ځای، د اټکل کولو یو منظم بهیر وکاروئ.
لومړی ګام: د استازي پیلوټ ډیټا سیټ سره پیل کړئ
د ستونزې ځای یوه کوچنۍ خو استازیتوب کوونکې نمونه راټوله کړئ. مهم ټولګي، بڼې، د کارونکي ډولونه، او د حقیقي نړۍ بدلونونه پکې شامل کړئ.
دوهم ګام: معلومات په سمه توګه وویشئ
جلا روزنه، اعتبار، او د ازموینې سیټونه جوړ کړئ. ډاډ ترلاسه کړئ چې د ازموینې سیټ د تولید شرایط منعکس کوي او هیڅکله د روزنې پرمهال نه کارول کیږي.
دریم ګام: په تدریجي ډول لویو نمونو باندې روزنه ورکړئ
د ډیټاسیټ د زیاتیدونکو برخو په کارولو سره ماډل ته روزنه ورکړئ، لکه 10٪، 20٪، 40٪، 60٪، 80٪، او 100٪.
څلورم ګام: د زده کړې منحني نقشه جوړه کړئ
د فعالیت میټریکونه تعقیب کړئ لکه دقت، F1 نمره، یادونه، دقت، یا د دندې ځانګړي کیفیت اقدامات لکه څنګه چې د ډیټاسیټ اندازه زیاتیږي.
پنځم ګام: د لوړې کچې لټون وکړئ
که چیرې د ماډل فعالیت د ډیرو معلوماتو سره په چټکۍ سره ښه شي، نو تاسو شاید نورو ته اړتیا ولرئ. که چیرې پرمختګونه کم شي، ستاسو خنډ ممکن نور حجم نه وي - دا ممکن د لیبل کیفیت، د ځانګړتیا ډیزاین، د ماډل انتخاب، یا د ټولګي عدم توازن وي.
شپږم ګام: د برخې په کچه فعالیت بیاکتنه
وګورئ چې ماډل نه یوازې په ټولیزه توګه، بلکې په مهمو ټولګیو او څنډو کې څنګه فعالیت کوي. یو ماډل ممکن په ټولیزه توګه لوړ شي پداسې حال کې چې لاهم په اقلیتي برخو کې خراب فعالیت کوي. دا طریقه ګټه اخیستونکو ته یو ډیر حقیقي اټکل ورکوي چې څومره اضافي معلومات راټولولو ارزښت لري.
څنګه پوه شئ کله چې تاسو کافي روزنیز معلومات لرئ
تاسو احتمالاً کافي معلومات لرئ کله چې:
- د ماډل فعالیت یوازې په لږ څه ښه کیږي ځکه چې نور معلومات اضافه کیږي
- د اعتبار پایلې په څو منډو یا فولډونو کې مستحکم دي
- مهم ټولګي د منلو وړ فعالیت کوي، نه یوازې د اکثریت ټولګي
- فعالیت په پاک، نه ماتیدونکي ازموینې سیټ کې ساتل کیږي
- پاتې غلطۍ د مثالونو د نشتوالي په پرتله د لیبل شور یا ابهام له امله ډیرې رامینځته کیږي.
تاسو احتمال لرئ چې ډیرو معلوماتو ته اړتیا ولرئ کله چې:
- د زده کړې منحني لا هم لوړېږي
- نادر ټولګي خراب فعالیت کوي
- ماډل په عامو حقیقي نړۍ تغیراتو کې ناکام دی
- پایلې د منډو ترمنځ په پراخه کچه بدلون مومي
- د ازموینې فعالیت د اعتبار فعالیت په پرتله په چټکۍ سره کمیږي
د روزنې معلوماتو اړتیاوې څنګه کمې کړو
ځینې وختونه ننګونه د ماډل ډیزاین نه ده - دا د معلوماتو کمښت، بودیجه، یا بازار ته د وخت ورکول دي. په دې قضیو کې، ټیمونه کولی شي د سمو ستراتیژیو سره په لویو معلوماتو حجمونو باندې خپل انحصار کم کړي.
د معلوماتو زیاتوالی
د معلوماتو زیاتوالی د موجوده معلوماتو څخه نوي روزنیز مثالونه رامینځته کوي. په کمپیوټر لید کې، دا ممکن کرپ کول، څرخول، فلپ کول، یا د روښانتیا تنظیم کول شامل وي. په NLP او وینا کې، زیاتوالی باید ډیر محتاط وي، مګر کنټرول شوي بدلونونه لاهم مرسته کولی شي.
په سمه توګه کارول شوي، زیاتوالی پیاوړتیا ښه کوي او د ماډلونو سره په ښه توګه عمومي کولو کې مرسته کوي. په ناسم ډول کارول شوي، دا کولی شي شور یا غیر واقعیت لرونکي مثالونه معرفي کړي.
د زده کړې لیږد
د زده کړې لیږد تاسو ته اجازه درکوي چې د صفر څخه د روزنې پرځای د نوي کار لپاره موجوده ماډل تطبیق کړئ. دا ډیری وختونه د روزنې معلوماتو اړتیاو کمولو لپاره یو له خورا مؤثرو لارو څخه دی.
مخکې روزل شوي ماډلونه
مخکې له مخکې روزل شوي ماډلونه لکه د BERT په څیر NLP ماډلونه یا د لید تاسیس شوي بنسټونه کولی شي قوي پیل ټکي چمتو کړي. د هرڅه له سره زده کولو پرځای، ماډل د ګټورې پخوانۍ پوهې سره پیل کوي.
چارنده زده کړه
که چیرې لیبل کول ګران وي، فعاله زده کړه کولی شي لومړی د خورا معلوماتي مثالونو لومړیتوب ورکولو کې مرسته وکړي. دا د تشریح موثریت ښه کوي او کولی شي د ګټور فعالیت ته د رسیدو لپاره اړین لیبلونو شمیر کم کړي.
مصنوعي ډاټا
مصنوعي معلومات هغه وخت ګټور کیدی شي کله چې د حقیقي نړۍ معلومات کم وي، حساس وي، یا راټولول یې ګران وي، په ځانګړې توګه په هغو برخو کې لکه روغتیا پاملرنې، مالي چارو، خپلواک سیسټمونو، او د قضیې سمولیشن. مګر دا باید بشپړ کړي - نه په ړانده توګه د اصلي، استازیتوب معلوماتو ځای ونیسي.
د لږترلږه ډیټاسیټونو سره د ماشین زده کړې پروژې ریښتیني نړۍ مثالونه
پداسې حال کې چې دا ناممکن ښکاري چې د ماشین زده کړې ځینې مهمې پروژې د لږترلږه خامو موادو سره اجرا شي، ځینې قضیې په حیرانتیا سره ریښتیا دي. د حیرانتیا لپاره چمتو کړئ.
| د کاګل راپور | روغتیایی پاملرنه | کلینیکي آنلاولوژي |
| د کاګل سروې ښیي چې د ماشین زده کړې پروژې له 70٪ څخه ډیر د 10,000 څخه لږ نمونو سره بشپړ شوي. | یوازې د 500 عکسونو سره، د MIT ټیم یو ماډل روزلی ترڅو د سترګو سکینونو څخه طبي عکسونو کې د ډایبېټیک نیوروپتي کشف کړي. | د روغتیا پاملرنې سره د مثال په دوام، د سټینفورډ پوهنتون ټیم یوازې د 1000 عکسونو سره د پوستکي سرطان کشف کولو لپاره ماډل رامینځته کړی. |
تعلیمي اټکلونه کول
د اړتیا وړ لږترلږه مقدار په اړه هیڅ جادو شمیره شتون نلري ، مګر د ګوتو ځینې مقررات شتون لري چې تاسو یې معقول شمیر ته رسیدو لپاره کارولی شئ.
د 10 حاکمیت
د د ګوتو واکد AI موثره ماډل رامینځته کولو لپاره ، د روزنې ډیټا سیټونو شمیر باید د هر ماډل پیرامیټر څخه لس ځله ډیر وي ، چې د آزادۍ درجې هم ویل کیږي. د '10' وخت قواعد هدف د بدلون محدودول او د معلوماتو تنوع لوړول دي. د ورته په څیر، د ګوتو دا قاعده کولی شي تاسو سره د اړین مقدار ډیټاسیټونو په اړه لومړني نظر په ورکولو سره ستاسو پروژه پیل کولو کې مرسته وکړي.
ژوره زده کړه
د ژورې زده کړې میتودونه د لوړ کیفیت ماډلونو رامینځته کولو کې مرسته کوي که چیرې سیسټم ته ډیر معلومات چمتو شي. دا عموما منل کیږي چې په هر کټګورۍ کې د 5000 لیبل شوي عکسونو درلودل باید د ژورې زده کړې الګوریتم رامینځته کولو لپاره کافي وي چې کولی شي د انسانانو سره په مساوي کار وکړي. د غیر معمولي پیچلي ماډلونو رامینځته کولو لپاره ، لږترلږه 10 ملیون لیبل شوي توکي اړین دي.
د کمپیوټر لید
که تاسو د عکس ډلبندۍ لپاره ژورې زده کړې کاروئ، نو یو توافق شتون لري چې د هر ټولګي لپاره د 1000 لیبل شوي انځورونو ډیټاسیټ یو مناسب شمیر دی.
د زده کړې منحني
د زده کړې منحني د ډیټا مقدار په مقابل کې د ماشین زده کړې الګوریتم فعالیت ښودلو لپاره کارول کیږي. په Y-axis کې د ماډل مهارت او په X-axis کې د روزنې ډیټاسیټ په درلودلو سره، دا ممکنه ده چې پوه شي چې د ډیټا اندازه څنګه د پروژې پایلې اغیزه کوي.
د ډېر کم معلوماتو درلودلو لګښت
کله چې ټیمونه په محدودو، تنګ، یا تعصبي ډیټاسیټونو کې روزنه ورکوي، ماډل ممکن په پراختیا کې هیله مند ښکاري مګر په تولید کې ناکام شي.
ډیر لږ معلومات کولی شي لامل شي:
- overfiting
- کمزوری عمومي کول
- بې ثباته وړاندوینې
- د لږکیو په ټولګیو کې کمزوری فعالیت
- د لوړ تعصب خطر
- نور تکرار وخت وروسته
په بل عبارت، ستاسو د روزنې معلوماتو محدودیتونه ډیری وختونه ستاسو د محصول محدودیتونه کیږي.
څه وکړئ که تاسو نورو ډیټا سیټونو ته اړتیا لرئ
کله چې تاسو د معلوماتو تشه وپیژنئ، حل تل "هر څه راټولول" نه وي. هوښیار چلند دا دی چې ډیټاسیټ په ستراتیژیک ډول پراخه کړئ.
۱. خلاص ډیټا سیټونه په احتیاط سره وکاروئ
خلاص ډیټاسیټونه کولی شي د پروټوټایپ یا بنچمارکینګ لپاره مرسته وکړي، مګر دوی تل د تولید کارولو لپاره مناسب ندي. ټیمونه باید د دوی تکیه کولو دمخه د اصلیت، رضایت، کیفیت، تړاو او پوښښ بیاکتنه وکړي.
۲. د خپل کارونې قضیې لپاره دودیز معلومات راټول کړئ
که چیرې د هدف چاپیریال خورا مشخص وي، نو د ګمرکي معلوماتو راټولول اکثرا غوره انتخاب وي. دا په ځانګړي توګه د ډومین درنو کاري فلو لپاره ریښتیا ده لکه د روغتیا پاملرنې AI، د خبرو اترو AI، د کمپیوټر لید څنډې قضیې، او څو ژبني سیسټمونه.
۳. د تشریح له لارې موجوده معلومات ښه کړئ
ډیری ټیمونه دمخه خام معلومات لري مګر جوړښت نلري. تشریح، بیا لیبل کول، د ټیکونومي پاکول، او د کیفیت بیاکتنه کولی شي د نوي ډیټاسیټونو راټولولو په پرتله ګړندي ارزښت خلاص کړي.
۴. د کم استازیتوب لرونکو ټولګیو توازن بیا برابرول
که چیرې فعالیت په ځانګړو کټګوریو کې کمزوری وي، نو د ټول ډیټاسیټ په مساوي ډول پراخولو پرځای د هغو لوړ اغیزو تشو په راټولولو او لیبل کولو تمرکز وکړئ.
۵. چیرې چې مناسب وي مصنوعي یا لوړ شوي معلومات اضافه کړئ
کله چې حقیقي معلومات محدود یا حساس وي، مصنوعي او زیات شوي معلومات کولی شي د پوښښ ښه کولو کې مرسته وکړي - مګر دا باید د حقیقي نړۍ توزیعونو په وړاندې په احتیاط سره تایید شي.
۶. د یو ځانګړي ډیټا ملګري سره کار وکړئ
د هغو ټیمونو لپاره چې په پیمانه د تولید مصنوعي ذهانت جوړوي، د داسې چمتو کونکي سره ملګرتیا کول چې کولی شي د لوړ کیفیت روزنیز معلومات راټول کړي، جواز ورکړي، تشریح کړي، تایید کړي او اداره کړي، کولی شي د پروژې خطر د پام وړ کم کړي او د ځای پرځای کولو سرعت زیات کړي.
وروستۍ ليدتوګه:
په ماشین زده کړه کې د روزنې معلوماتو لپاره هیڅ جادویی شمیره نشته. سمه اندازه د کارونې قضیې، ماډل ډول، د معلوماتو کیفیت، ټولګي تنوع، د اعتبار ستراتیژۍ، او هدف فعالیت پورې اړه لري.
د روزنې معلوماتو اړتیاو اټکل کولو لپاره ترټولو مؤثره لاره دا ده چې د یوې نمایشي نمونې سره پیل وکړئ، د زده کړې منحني په کارولو سره فعالیت اندازه کړئ، او ډیټاسیټ په ستراتیژیک ډول د هغه ځای پراساس پراخ کړئ چیرې چې ماډل لاهم ناکام وي.
د ځینو پروژو لپاره، ممکن یو معتدل، لوړ کیفیت لرونکی ډیټاسیټ کافي وي. د نورو لپاره، په ځانګړې توګه لوړ شرطونه یا خورا متغیر چاپیریالونه، بریالیتوب په لویو، په احتیاط سره تنظیم شوي، او ښه تشریح شوي ډیټاسیټ پورې اړه لري.
هغه څه چې خورا مهم دي یوازې د ډیرو معلوماتو درلودل ندي - بلکه درلودل دي سم معلومات.
ایا تاسو په ذهن کې یوه عالي پروژه لرئ مګر ستاسو د ماډلونو روزنې لپاره د مطلوب ډیټاسیټونو په تمه یاست یا ستاسو د پروژې څخه سمې پایلې ترلاسه کولو لپاره مبارزه کوئ؟ موږ د پروژې مختلف اړتیاو لپاره پراخه روزنیز ډیټاسیټونه وړاندیز کوو. د ظرفیت څخه ګټه پورته کړئ سیپ زموږ له یو سره په خبرو کولو سره د ډیټا ساینس پوهان نن ورځ او پدې پوهیدل چې څنګه موږ په تیرو وختونو کې د پیرودونکو لپاره د لوړ فعالیت ، کیفیت ډیټاسیټونه وړاندې کړل.
د ماشین زده کړې لپاره څومره د روزنې معلومات کافي دي؟
کومه ثابته شمېره نشته. سمه اندازه د دندې، ماډل پیچلتیا، د لیبل کیفیت، ټولګي توازن، او د هدف دقت پورې اړه لري. د اټکل کولو ترټولو باوري لاره د فرعي سیټونو د زیاتوالي په اړه روزنه او د فعالیت ښه والی اندازه کول دي.
زه څنګه پوه شم چې زه د روزنې نورو معلوماتو ته اړتیا لرم؟
که چیرې د معلوماتو د اندازې د زیاتوالي سره د ماډل فعالیت ښه کیدو ته دوام ورکړي، که چیرې نادر ټولګي کمزوري فعالیت وکړي، یا که پایلې په منډو کې بې ثباته وي، نو تاسو احتمالاً د روزنې ډیرو معلوماتو ته اړتیا لرئ.
آیا د زده کړې لیږد د روزنې معلوماتو اړتیاوې کمولی شي؟
هو. د زده کړې لیږد ماډلونو ته اجازه ورکوي چې د پخوانیو روزل شویو سیسټمونو څخه پوهه بیا وکاروي، کوم چې کولی شي د دندې ځانګړي لیبل شوي معلوماتو اړتیا د پام وړ کم کړي.
ایا ډیر معلومات تل د ماشین زده کړې لپاره غوره وي؟
ضروري نه ده. ډیر ټیټ کیفیت لرونکي یا ضعیف لیبل شوي معلومات کولی شي فعالیت ته زیان ورسوي. په ډیری مواردو کې، د معلوماتو کیفیت، توازن، او استازیتوب ښه کول د ساده حجم زیاتولو په پرتله ډیر ارزښتناک دي.
د ژورې زده کړې لپاره زه څومره معلوماتو ته اړتیا لرم؟
د ژورې زده کړې ماډلونه معمولا د کلاسیک ماشین زده کړې ماډلونو په پرتله ډیر ډیټا ته اړتیا لري، په ځانګړي توګه د انځور، وینا او ژبې دندو لپاره. په هرصورت، مخکې له مخکې روزل شوي ماډلونه او د لیږد زده کړه کولی شي دا اړتیا کمه کړي.
