Page 377 - CITS - Sewing Technology - TP (Volume 1) - Hindi
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ुिवंग टे ोलॉजी - CITS
मॉडल ॉपट की ा ा करना (Explain Model Property)
उ े : इस अ ास के अंत म आप यह कर सक गे:
• सटीकता, ा ाशीलता
• सटीकता, क ूटेशनल द ता।
आव कताएं (Requirements)
औजार / साम ी (Tools/Materials)
• िवंडोज के साथ PC/लैपटॉप
• डेटा साइंस
ि या (Procedure)
ावहा रक ि से मॉडल गुणधम , भावी मॉडल उपयोग के िलए आव क िवशेषताओं को संदिभ त करते ह :
1 सटीकता (Accuracy): ावहा रक प से, सटीकता से ता य है िक मॉडल की ि िड 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 ुिटयों 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 स म बनाया जाता है। उदाहरण के िलए, मेिडकल
डाय ो म , एक सटीक मॉडल रोगी के डेटा म सू पैटन या असामा ताओं की सटीक पहचान कर सकता है, िजससे बीमारी का ज पता
लगाने और उपचार योजना बनाने म सहायता िमलती है।
3 े लेिबिलटी (Scalability): े लेिबिलटी दश न या द ता का ाग िकए िबना डेटा या जिटलता की बढ़ती मा ा को संभालने की मॉडल की
मता को संदिभ त करती है। ावहा रक प से, इसका मतलब यह है िक जैसे-जैसे डेटासेट का आकार या सम ा की जिटलता बढ़ती है, मॉडल
को उिचत समय और संसाधन की कमी 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 , जहां बड़े 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। मॉडल की िव सनीयता म िहतधारकों का भरोसा और िव ास हािसल करने के िलए यह 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
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 वाला एक मॉडल डेटा म अंतिन िहत पैटन और झानों को भावी ढंग से पकड़ सकता है,
िजससे वा िवक दुिनया की सेिटं 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 िविभ संदभ म मजबूत दश न सुिनि त करते ए नई ितयों को अ ी तरह से सामा ीकृ त कर सक ।
6 मजबूती (Robustness): मजबूती 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 ित म भी अपना दश न बनाए रखता है। यह गुण गितशील या अ ािशत डोमेन म िवशेष
प से 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 ितयों को सटीक प से समझ सकते ह और उन पर िति या कर सकते ह ।
7 क ूटेशनल द ता (Computational Efficiency): क ूटेशनल द ता मॉडल की उिचत समय और संसाधन बाधाओं के भीतर प रणाम देने
की मता से संबंिधत है। ावहा रक मॉडल क ूटेशनल प से सुगम होने चािहए, िजसका अथ है िक वे अ िधक क ूटेशनल बोझ के िबना
डेटा को कु शलतापूव क संसािधत और िव ेषण कर सकते ह । ए ो रथम ट ेिडंग जैसे वा िवक समय के अनु योगों के िलए द ता मह पूण है,
जहां बाजार के अवसरों का लाभ उठाने के िलए समय पर िनण य लेना आव क है |
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