Deterministic noise
(पर्यवेक्षित) मशीन लर्निंग में, विशेष रूप से जब डेटा से सीखते हैं, तो ऐसी परिस्थितियाँ होती हैं जब डेटा मूल्यों को मॉडल नहीं किया जा सकता है। यह तब उत्पन्न हो सकता है जब डेटा में यादृच्छिक उतार-चढ़ाव या माप त्रुटियां होती हैं जो मॉडल नहीं की जाती हैं, और जिन्हें उचित रूप से यादृच्छिक शोर कहा जा सकता है; या, जब घटना को मॉडल किया जा रहा है (या सीखा गया है) बहुत जटिल है, और इसलिए डेटा में यह अतिरिक्त जटिलता होती है जो मॉडल नहीं है। डेटा में इस अतिरिक्त जटिलता को नियतात्मक शोर कहा गया है। हालाँकि ये दोनों प्रकार के शोर अलग-अलग कारणों से उत्पन्न होते हैं, लेकिन सीखने पर उनका प्रतिकूल प्रभाव समान है। ओवरफिटिंग इसलिए होती है क्योंकि मॉडल डेटा के उस हिस्से को फिट करने की कीमत पर (यादृच्छिक या नियतात्मक) शोर (डेटा का वह हिस्सा जिसे वह मॉडल नहीं कर सकता) को फिट करने का प्रयास करता है जिसे वह मॉडल कर सकता है। जब किसी भी प्रकार का शोर मौजूद होता है, तो आम तौर पर लर्निंग एल्गोरिदम को नियमित करने की सलाह दी जाती है ताकि मॉडल को डेटा से अधिक फिट होने और घटिया प्रदर्शन प्राप्त करने से रोका जा सके। नियमितकरण के परिणामस्वरूप आमतौर पर पूर्वाग्रह की कीमत पर कम भिन्नता मॉडल होता है। पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने से पहले शोर प्रशिक्षण उदाहरणों का पता लगाकर और उन्हें हटाकर शोर के प्रभावों को कम करने का भी प्रयास किया जा सकता है। कई एल्गोरिदम हैं जो शोर प्रशिक्षण उदाहरणों की पहचान करते हैं, और प्रशिक्षण से पहले संदिग्ध शोर प्रशिक्षण उदाहरणों को हटाने से आमतौर पर प्रदर्शन में सुधार होगा। संदर्भ यादृच्छिक निर्धारणवाद