Deterministic noise
(سپروائزڈ) مشین لرننگ میں، خاص طور پر جب ڈیٹا سے سیکھتے ہیں، ایسے حالات ہوتے ہیں جب ڈیٹا ویلیوز کو ماڈل نہیں بنایا جا سکتا۔ یہ اس صورت میں پیدا ہو سکتا ہے جب اعداد و شمار میں بے ترتیب اتار چڑھاؤ یا پیمائش کی غلطیاں ہوں جو ماڈل نہیں ہیں، اور انہیں مناسب طریقے سے سٹوچسٹک شور کہا جا سکتا ہے ؛ یا، جب ماڈل کیا جا رہا رجحان (یا سیکھا گیا) بہت پیچیدہ ہو، اور اس لیے اعداد و شمار میں یہ اضافی پیچیدگی موجود ہو جو ماڈل نہیں ہے۔ اعداد و شمار میں اس اضافی پیچیدگی کو تعیناتی شور کہا جاتا ہے۔ اگرچہ یہ دونوں قسم کے شور مختلف وجوہات سے پیدا ہوتے ہیں، لیکن سیکھنے پر ان کے منفی اثرات ایک جیسے ہوتے ہیں۔ اوورفٹنگ اس لیے ہوتی ہے کیونکہ ماڈل ڈیٹا کے اس حصے کو فٹ کرنے کی قیمت پر (اسٹاکسٹک یا ڈیٹرمینیسٹک) شور (ڈیٹا کا وہ حصہ جسے وہ ماڈل نہیں بنا سکتا) کو فٹ کرنے کی کوشش کرتا ہے جسے وہ ماڈل بنا سکتا ہے۔ جب کسی بھی قسم کا شور موجود ہوتا ہے، تو عام طور پر یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ سیکھنے کے الگورتھم کو باقاعدہ بنایا جائے تاکہ ماڈل کو ڈیٹا سے زیادہ فٹ ہونے اور کمتر کارکردگی حاصل کرنے سے روکا جا سکے۔ باقاعدگی کے نتیجے میں عام طور پر تعصب کی قیمت پر کم تغیر ماڈل ہوتا ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم کی تربیت سے پہلے شور کی تربیتی مثالوں کا پتہ لگا کر اور انہیں ہٹا کر بھی شور کے اثرات کو کم کرنے کی کوشش کی جا سکتی ہے۔ کئی الگورتھم ہیں جو شور والی تربیتی مثالوں کی نشاندہی کرتے ہیں، اور تربیت سے پہلے مشتبہ شور والی تربیتی مثالوں کو ہٹانے سے عام طور پر کارکردگی میں بہتری آئے گی۔ حوالہ جات بے ترتیب عزم