ದತ್ತಾಂಶದ ಅರಿವಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಅಂತಿಮ ಹಂತವು, ವಿಶಾಲ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್ಸ್‌ನ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್ಸ್‌ನಿಂದ ಹುಡುಕಲ್ಪಟ್ಟ ಎಲ್ಲ ಸ್ವರೂಪಗಳೂ ಊರ್ಜಿತವಾಗಿರಬೇಕಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿನ ಸ್ವರೂಪ ಹುಡುಕುವಿಕೆಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್ಸ್‌ನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್ ತರಬೇತಿಗೆ ಒಳಪಡದಿದ್ದಾಗ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ದತ್ತಾಂಶದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಗುಚ್ಛವನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಈ ಪರೀಕ್ಷಾ ಗುಚ್ಛಕ್ಕೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಯಸಿದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಬಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್ ಸ್ಪ್ಯಾಮನ್ನು ಲೆಜಿಟಿಮೇಟ್ ಈಮೇಲ್‌ನಿಂದ ವಿಭಜಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿ ಈಮೇಲ್‌ಗಳ ತರಬೇತಿ ಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದ್ದಿರಬಹುದು. ಒಮ್ಮೆ ತರಬೇತುಗೊಂಡ, ಕಲಿತ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಗುಚ್ಛಕ್ಕೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ವರೂಪದ ಖಚಿತತೆಯನ್ನು, ಎಷ್ಟು ಈಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದರಿಂದ ಅಳತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರ್‌ಓಸಿ ಕರ್ವ್ಸ್‌ನಂತಹ ಹಲವಾರು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳು ಮೌಲಮಾಪನಗೊಳಿಸಲು ಉಪಯೋಗಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂಥವುಗಳು.
ಕಲಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಬಯಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮುಟ್ಟದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ಇದನ್ನು ಮರುಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗೊಳಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಹಾಗೂ ಪೂರ್ವಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ. ಕಲಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಬಯಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮುಟ್ಟಿದರೆ, ನಂತರ ಕಲಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳ ವಿವರಣೆಯ ಅಂತಿಮ ಹಂತಕ್ಕೆ ಅರಿವನ್ನಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು.
ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆ
ಆಟಗಳು
ಸವಾಲುಗಳು
ಫಲಿತಾಂಶ ಊರ್ಜಿತತೆ