ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆದರೂ ಉಪಯೋಗಕ್ಕೆ ಬಾರದಿರಲು ಹೇಗೆ ಸಾಧ್ಯ?
ಮಾದರಿಯು ಕಲಿತ ಅದೇ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಂಕ ಗಳಿಸಿದರೂ ಉಪಯೋಗವಿಲ್ಲದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಹೊಸ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಬದಲು ಆ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರಬಹುದು.
ಪ್ಯಾಂಟ್ರಿಬಾಕ್ಸ್ ಎಂಬ 120 ಜನರ ಕಾಲ್ಪನಿಕ, ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಅಡುಗೆ ಸಾಮಗ್ರಿ ಕಿಟ್ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮುಂದಿನ ತಿಂಗಳು ಯಾವ ಚಂದಾದಾರರು ಚಂದಾ ರದ್ದುಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಕೋಫಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೀಗೆ ಮಾಡಿದರೆ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡವು ಮೊದಲು ಅವರಿಗೇ ಕರೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗದ ಮುಖ್ಯಸ್ಥೆ ಸಿಯಾನ್ ಅವರಿಗೆ ಅವರು ನೀಡಿದ ಮಾಹಿತಿ ಹೀಗಿದೆ: 'ಮಾದರಿ A: 99% ನಿಖರತೆ!! ಗ್ರಾಹಕರ ಗುರುತು ಸಂಖ್ಯೆ, ಅಂಚೆ ಸಂಕೇತ, ಹಿಂದಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆರ್ಡರ್‌ನ ದಿನಾಂಕ ಸೇರಿದಂತೆ 85 ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ B (ಸರಳ, 2 ಕಾಲಮ್‌ಗಳು): ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ 69%, ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ 68%. ಕಳೆದ ತಿಂಗಳ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ A: 71%. ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಸುಮಾರು 30% ಗ್ರಾಹಕರು ರದ್ದುಮಾಡುತ್ತಾರೆ.' ಯಾವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು 99% ನಿಖರತೆಯ ಮಾದರಿ ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ಅಷ್ಟು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದೇಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಿಯಾನ್ ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.
| ಮಾದರಿ | ತರಬೇತಿ ನಿಖರತೆ | ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ | ಇದು ಏನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ |
|---|---|---|---|
| ಮಾದರಿ A, 85 ಕಾಲಮ್‌ಗಳು | 99% | 71% | ಅತಿಹೊಂದಿಕೆ: ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿದ್ದ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡಿದೆ |
| ಮಾದರಿ B, 2 ಕಾಲಮ್‌ಗಳು | 69% | 68% | ಅಪರ್ಯಾಪ್ತ ಕಲಿಕೆ: ಯಾವಾಗಲೂ 'ಉಳಿಯುತ್ತದೆ' ಎಂದು ಊಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪವೇ ಉತ್ತಮ |
ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು?
ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅದು ಹಿಂದೆಂದೂ ನೋಡಿರದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ, ಹಾಗೆಯೇ ಇವೆರಡನ್ನೂ ಸರಳ ಮೂಲಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಎರಡೂ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ. ಆ ಮೂರು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮಾದರಿ ನಿಮಗೆ ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
1. ಕೆಲವು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡದೆ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ
ತರಬೇತಿಗೆ ಮೊದಲು, ಮಾದರಿಗೆ ಎಂದಿಗೂ ತೋರಿಸದ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಮೂಹವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿಡಿ. ಮಾದರಿ ಕಲಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನೇ ಬಳಸಿ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು. ಏಕೆಂದರೆ ಕಂಡದ್ದನ್ನೇ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಪೂರ್ಣ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಾವುದನ್ನೂ ಊಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
2. ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಆಧಾರಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ
ಒಂದು ಸರಳ ನಿಯಮವು ಎಷ್ಟು ಅಂಕ ಗಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ. ಪ್ಯಾಂಟ್ರಿಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಸುಮಾರು 70% ಗ್ರಾಹಕರು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲರಿಗೂ 'ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾರೆ' ಎಂದು ಊಹಿಸಿದರೆ ಸುಮಾರು 70% ಅಂಕ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾದರಿಯು ಇದಕ್ಕಿಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಂಕ ಗಳಿಸಬೇಕು.
3. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ
ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಅಂಕ ಇರುವುದು ಅತಿಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡರಲ್ಲೂ ಮೂಲ ಹೋಲಿಕೆ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸಮೀಪವಾದ ಕಡಿಮೆ ಅಂಕಗಳು ಅಪರ್ಯಾಪ್ತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಎರಡರಲ್ಲೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಉತ್ತಮ ಅಂಕಗಳು ಸೂಕ್ತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.
4. ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ಅಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಗೆ ಹಲವು ಬಾರಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸರಾಸರಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಭಾಗಗಳ ನಡುವೆ ಅಂಕಗಳು ಬಹಳವಾಗಿ ಏರಿಳಿದರೆ, ಮಾದರಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದರ್ಥ.
5. ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ತಕ್ಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಆರಿಸಿ
ಅತಿಹೊಂದಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪರ್ಯಾಪ್ತ ಹೊಂದಿಕೆಗೆ ಪರಸ್ಪರ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಹಾರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಏನನ್ನಾದರೂ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆ ಯಾವುದೆಂದು ಗುರುತಿಸಿ.
ಅತಿಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಅದರ ದತ್ತಾಂಶವು ನೈಜ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅತಿಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ಮಾದರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಪಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ:
ಅತಿಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ
ಗ್ರಾಹಕರ ಗುರುತುಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ, ನಡವಳಿಕೆಯ ಬದಲು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ; ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಅಂಕ ನೀಡಲಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿ; ಸರಳ ಮಾದರಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ; ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ ದಂಡ ವಿಧಿಸುವ ಕ್ರಮಬದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ. ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಸರಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಪಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ
ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿರುವುದು, ಇತ್ತೀಚಿನ ದೂರುಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆಯಂತಹ, ರದ್ದತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ಹೆಚ್ಚು ನಮ್ಯವಾದ ಮಾದರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ; ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯೂ ಕಲಿಯಲಾಗದಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶವು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಎರಡಕ್ಕೂ
ಕೊನೆಯವರೆಗೂ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಮೂಹವನ್ನು ಬಳಸದೆ ಹಾಗೆಯೇ ಇರಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪದೇಪದೇ ಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಅದರ ಮಾಹಿತಿ ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕವು ನೈಜ ಅಂದಾಜಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ.
ಗ್ರಾಹಕರು ತೊರೆಯುವುದನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದುರ್ಬಲ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಹೇಗಿರುತ್ತವೆ?
ದುರ್ಬಲ ನಿರ್ಧಾರವು ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ಪುಟದಲ್ಲಿ 99% ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಮಾದರಿ A ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಅದು ಊಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪವೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡವು ಎಂದಿಗೂ ಬಿಟ್ಟುಹೋಗದಿದ್ದ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಕರೆಮಾಡುತ್ತಾ ಸಮಯ ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಹೀಗಿದೆ: 'ಮಾದರಿ A ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ: ಅದರಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ID ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಆರ್ಡರ್ ದಿನಾಂಕಗಳಿರುವುದರಿಂದ, ಜನರು ಏಕೆ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಬದಲು ತಾನು ಈಗಾಗಲೇ ಕಂಡ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ. ಮಾದರಿ B ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿರುವುದರಿಂದ 70% ಮೂಲಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೀರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮುಂದಿನ ಹಂತ: ಮಾದರಿ C ಕಳೆದ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡ ವಿತರಣೆಗಳು, ಸಹಾಯ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಮೆನು ಬದಲಾವಣೆಯ ನಂತರ ಕಳೆದ ವಾರಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಆರು ವರ್ತನಾ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ; ಗ್ರಾಹಕ ID ಮತ್ತು ಅಂಚೆ ಸಂಕೇತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗುರಿ: ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡವು ಇದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲು, ಐದು-ಭಾಗದ ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕವು 70% ಗಿಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಅಂಕಕ್ಕಿಂತ ಕೆಲವೇ ಅಂಕಗಳ ಅಂತರದಲ್ಲಿರಬೇಕು.' 99% ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ಏಕೆ ವಿಫಲವಾಯಿತು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶ ಹೇಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದು ಈಗ ಸಿಯಾನ್‌ಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.
ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅತಿಯಾಗಿಯೂ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ, ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿಯೂ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು?
ಮಾದರಿಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕವು ಅದರ ತರಬೇತಿ ಅಂಕಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆಯೇ, ಆಧಾರಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೇ, ಮತ್ತು ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲೂ ಹೊಸ ಒಂದು ತಿಂಗಳ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲೂ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ದೃಢಪಡಿಸಿ. ರದ್ದತಿಗೆ ಕಾರಣದಂತಹ ಯಾವುದೇ ಲಕ್ಷಣವು ಫಲಿತಾಂಶ ಬಂದ ನಂತರವಷ್ಟೇ ತಿಳಿಯುವಂಥದ್ದೇ ಎಂದೂ ಕೇಳಿ; ಅದು ದತ್ತಾಂಶ ಸೋರಿಕೆ. ಇದರಿಂದ ಎರಡೂ ಅಂಕಗಳು ಮಾದರಿಯ ನಿಜವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತವೆ.
ಅತಿಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪರ್ಯಾಪ್ತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಗುವ ತಪ್ಪುಗಳು ಯಾವುವು?
ತರಬೇತಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೈಜ ಬಳಕೆಯ ನಿಖರತೆ ಎಂಬಂತೆ ವರದಿ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು. ಇತರವು: ಮೂಲ ಹೋಲಿಕೆ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದ ಊಹಿಸುವುದರಿಂದಲೇ ಸಿಗುವ 70% ಕೂಡ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಕಾಣುವುದು; ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಕಣವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು; ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವಾಗ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಇಣುಕಿ ನೋಡುವುದು; ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಾರಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು, ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧ ಕ್ರಮವೇ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
Tosheo.ai ನಲ್ಲಿ ಈ ಪಾಠ ಯಾವ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ?
ಈ ಪಾಠವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿದ್ದು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಚಯದ ನಂತರ ಬರುತ್ತದೆ. Tosheo.aiಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಲ್ಪಿತ ಮಾದರಿಯ ವರದಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನೀವು ತರಬೇತಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದ್ದೀರಾ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂಕಮಾಪನ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ಆಧಾರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವೃತ್ತಿಪರ ತಳಹದಿ; ಐಚ್ಛಿಕ ಕೋಡ್ ಕಲಿಕಾ ಮಾರ್ಗವು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ
Google ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತ್ವರಿತ ಕೋರ್ಸ್: ಅತಿಹೊಂದಾಣಿಕೆ (19 October 2026 ರಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ) ↗
ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ದಿನಾಂಕ 19 October 2026) ↗