Deterministic noise
(સુપરવાઇઝ્ડ) મશીન લર્નિંગમાં, ખાસ કરીને જ્યારે ડેટામાંથી શીખવામાં આવે છે, ત્યારે એવી પરિસ્થિતિઓ હોય છે જ્યારે ડેટાના મૂલ્યોનું મોડેલિંગ કરી શકાતું નથી. જો ડેટામાં રેન્ડમ વધઘટ અથવા માપન ભૂલો હોય જે મોડેલિંગ નથી, અને તેને યોગ્ય રીતે સ્ટોકેસ્ટિક ઘોંઘાટ કહી શકાય; અથવા, જ્યારે મોડેલિંગ કરવામાં આવતી ઘટના (અથવા શીખી) ખૂબ જટિલ હોય, અને તેથી ડેટામાં આ વધારાની જટિલતા હોય જે મોડેલિંગ નથી. ડેટામાં આ વધારાની જટિલતાને નિર્ધારક ઘોંઘાટ કહેવામાં આવે છે. જો કે આ બે પ્રકારના ઘોંઘાટ જુદા જુદા કારણોથી ઉત્પન્ન થાય છે, તેમ છતાં શીખવા પર તેમની પ્રતિકૂળ અસર સમાન છે. ઓવરફિટિંગ થાય છે કારણ કે મોડેલ ડેટાના તે ભાગને ફિટ કરવાના ખર્ચે (સ્ટોકેસ્ટિક અથવા નિર્ધારક) અવાજ (ડેટાનો તે ભાગ કે જેને તે મોડેલ કરી શકતો નથી) ને ફિટ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે જે તે મોડેલ કરી શકે છે. જ્યારે કોઈપણ પ્રકારનો ઘોંઘાટ હાજર હોય, ત્યારે સામાન્ય રીતે શીખવાના અલ્ગોરિધમને નિયમિત કરવાની સલાહ આપવામાં આવે છે જેથી મોડેલને ડેટામાં વધુ પડતું ફિટ થતું અટકાવી શકાય અને નબળું પ્રદર્શન મેળવી શકાય. નિયમિતકરણ સામાન્ય રીતે પૂર્વગ્રહના ભોગે ઓછા તફાવત મોડેલમાં પરિણમે છે. દેખરેખ હેઠળના શિક્ષણ અલ્ગોરિધમને તાલીમ આપતા પહેલા ઘોંઘાટીયા તાલીમના ઉદાહરણોને શોધીને અને દૂર કરીને અવાજની અસરોને ઘટાડવાનો પણ પ્રયાસ કરી શકાય છે. એવા ઘણા અલ્ગોરિધમ્સ છે જે ઘોંઘાટીયા તાલીમના ઉદાહરણોને ઓળખે છે, અને તાલીમ પહેલાં શંકાસ્પદ ઘોંઘાટીયા તાલીમના ઉદાહરણોને દૂર કરવાથી સામાન્ય રીતે પ્રદર્શનમાં સુધારો થશે. સંદર્ભો રેન્ડમનેસ ડિટરમિનિઝમ