Page 378 - CITS - Dress Making - TP (Volume 1) - Hindi
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ड ेस मेिकं ग - CITS
अ ास 26: मॉडल ॉपट की ा ा कर (Explain Model Property)
उ े
इस अ ास के अंत म , आप यह कर सक गे
• सटीकता, ा ा कता
• प रशु ता, क ूटेशनल द ता।
आव कताएं (Requirements)
औजार/साम ी (Tools/Materials)
• िवंडोज़ के साथ PC/Laptop
• डेटा साइंस
ि या (Procedure)
व्यावहारिक रूप से मॉडल गुण प्रभावी मॉडल उपयोग के लिए आवश्यक विशेषताओं को संदर्भित करते हैं:
1 सटीकता (Accuracy): ावहा रक प से, सटीकता से ता य है िक मॉडल की भिव वािणयाँ या िसमुलेशन वा िवक दुिनया के अवलोकनों से
िकतनी िनकटता से मेल खाते ह । उ सटीकता ा करने म मॉडल के आउटपुट और ाउंड थ डेटा के बीच गलती को कम करना शािमल है।
उदाहरण के िलए, पूवा नुमािनत मॉडिलंग म , सटीकता को अ र मीन े ड एरर (MSE) या ट मीन े ड एरर (RMSE) जैसे मेिट का उपयोग
करके मापा जाता है, जो पूवा नुमािनत और वा िवक मू ों के बीच औसत िवसंगित को मापता है।
2 प रशु ता (Precision): प रशु ता मॉडल के आउटपुट म िववरण और िविश ता के र को शािमल करती है। एक सटीक मॉडल सम ा
डोमेन म बारीक अंत ि दान करता है, िजससे िहतधारकों को बारीक िनण य लेने म सहायता िमलती है। उदाहरण के िलए, िचिक ा िनदान म ,
एक सटीक मॉडल रोगी के डेटा म सू पैटन या असामा ताओं की सटीक पहचान कर सकता है, िजससे रोग का ज ी पता लगाने और उपचार
योजना बनाने म सहायता िमलती है।
3 े लेिबिलटी (Scalability): े लेिबिलटी का मतलब है मॉडल की मता, िबना दश न या द ता का ाग िकए डेटा या जिटलता की बढ़ती मा ा
को संभालने की। ावहा रक प से, इसका मतलब है िक जैसे-जैसे डेटासेट का आकार या सम ा की जिटलता बढ़ती है, मॉडल को उिचत समय
और संसाधन बाधाओं के भीतर डेटा को संसािधत और िव ेषण करने म स म होना चािहए। बड़े पैमाने पर डेटा एनािलिट जैसे अनु योगों के
िलए े लेबल मॉडल आव क ह , जहाँ बड़े पैमाने पर डेटासेट को कु शलतापूव क संसािधत करना सव प र है।
4 ा ा कता (Interpretability): ा ा कता उस आसानी से संबंिधत है िजसके साथ मनु मॉडल के आउटपुट को समझ और समझा
सकते ह । ावहा रक प से, एक ा ा क मॉडल अपने पूवा नुमानों या िनण यों को चलाने वाले अंतिन िहत तं ों म पारदश अंत ि दान
करता है। यह िहतधारकों का भरोसा और मॉडल की िव सनीयता म िव ास हािसल करने के िलए मह पूण है। उदाहरण के िलए, िव ीय जो खम
मू ांकन म , एक ा ा क मॉडल िव ेषकों को जो खम ोर को भािवत करने वाले मुख कारकों की पहचान करने की अनुमित देता है,
िजससे सूिचत जो खम बंधन रणनीितयों की सुिवधा िमलती है।
5 सामा ीकरण (Generalizability): सामा ीकरण मॉडल की अ डेटा पर या िश ण डेटा से परे िविवध प र ों म अ ा दश न करने
की मता को संदिभ त करता है। उ सामा ीकरण मता वाला मॉडल डेटा म अंतिन िहत पैटन और झानों को भावी ढंग से पकड़ सकता है,
िजससे वा िवक दुिनया की सेिटंग म िव सनीय भिव वािणयां या िसमुलेशन स म हो सकते ह । ावहा रक अनु योगों के िलए ऐसे मॉडल की
आव कता होती है जो नई थितयों म अ ी तरह से सामा ीकृ त हो सक , िजससे िविभ संदभ म मजबूत दश न सुिनि त हो सके ।
6 मजबूती (Robustness): मजबूती (रोब नेस) मॉडल के शोर, अिनि तता या इनपुट डेटा म िभ ता के ित लचीलेपन को दशा ती है। एक मजबूत
मॉडल अ ािशत चुनौितयों या पया वरण म बदलाव की उप थित म भी अपना दश न बनाए रखता है। यह गुण िवशेष प से गितशील या
अ ािशत डोमेन म मह पूण है जहां डेटा की गुणव ा समय के साथ बदल सकती है। उदाहरण के िलए, ाय ड ाइिवंग िस म म , मजबूत
मॉडल जिटल और तेजी से बदलती ट ैिफ़क थितयों को सटीक प से समझ सकते ह और उन पर िति या कर सकते ह ।
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