Machine learning development life cycle
1. Define problem
2. Gathering Data
3. Data preprocessing
4. EDA
5. Feature Engineering and Selection
6. Model Training, Evaluation & selection
7. Model Deployment
8. Testing
9. Optimise
#MachineLearning#DataScientist#Python
Challenges in ML:
1. Data Collection
2. Insufficient Data
3. Nonrepresentative Data
4. Poor Quality of Data
5. Irrelevant Features
6. Overfitting
7. underfitting
8. Software integration
9. offline learning
10. cost involved
#MachineLearning#DataScience#Python
میرا دل رو پڑا جب ایک "نائب قاصد" میرے پاس احتجاجاً آیا اور بتایا کہ اس نے ایم بی اے بھی کیا ہے اور اب بھی "نائب قاصد" کے طور پر کام کر رہا ہے۔
#forensic_audit_comsats#کامسیٹس_ملازمین_کو_حق_دو
اگر فیکلٹی ممبر امپیکٹ فیکٹر پیپرز شائع کرنے، ایم ایس اور پی ایچ ڈی طلباء کی نگرانی کرنے سے قاصر ہے اور بروقت کلاسز نہیں لے سکتے ہیں، تو انہیں ایک وارننگ یا ناراضگی کا خط موصول ہوتا ہے۔ حالات کے ذمہ داروں کو خط کیوں نہیں دیے گئے؟
#forensic_audit_comsats#کامسیٹس_ملازمین_کو_حق_دو