အမှားအမျိုးအစားများ: စနစ်တကျကျပန်း, အကြွင်းမဲ့အာဏာ, အနီးစပ်ဆုံး

တစ်ခုအတိအကျသိပ္ပံဖြစ်ခြင်း, သင်္ချာတစ်ဦးအထူးသဖြင့်ဥပမာများပိုင်ထိုက်သောစဉ်းစားခြင်းမရှိဘဲယေဘုယျမှအခြေအနေများဆောင်ကြဉ်းသညျးမခံပါဘူး။ အထူးသဖြင့်, သူကသင်္ချာအတွက်လုပ်ဖို့မဖြစ်နိုင်ဖြစ်ပါသည်, ရူပဗေဒ, မှန်ကန်သောတိုင်းတာခြင်း "မျက်စိက" စာသားဖြစ်ပါသည်, အမှားပေါ်ထွန်းတစ်ချိန်တည်းမှာအကောင့်သို့ယူမဟုတ်။

အဲဒီအကြောင်းကဘာလဲ?

အမှားအယွင်းများ၏ကွဲပြားခြားနားသောအမျိုးအစားများသိပ္ပံပညာရှင်များဒီတော့ယနေ့ကျနော်တို့လုံခြုံစိတ်ချစွာအဘယ်သူမျှမဒဿမရာအရပျအာရုံစိုက်မှုမရှိဘဲမတည်မနေပါဘူးဟုပြောနိုင်ပါသည်, တွေ့ပါပြီ။ ၏သင်တန်းကရှာနိုင်ပါတယ်ခြင်းမရှိဘဲ, ကမ္ဘာဂြိုဟ်ပေါ်တွင်မဟုတ်ရင်လူတိုင်းမဖြစ်နိုင်တဲ့ဖြစ်တယ်, သာအထောင်ဆယ်ထောင်သို့နက်ရှိုင်းမယ့်, ထိုအကောင့်လုပ်နေတာ။ သူတို့ကိုတိုင်းတာရန်တစ်ဦးချင်းစီကိုအပိုင်းပိုင်းသို့ဝေယူဖို့စဉ်ဆက်မပြတ်ကြိုးပမ်း - လူသိများသည်နှင့်အမျှ, များစွာသောနံပါတ်များစမ်းသပ်ချက်ကာလအတွင်းရရှိသောကျန်ကြွင်းများနှင့်တိုင်းတာမရှိဘဲအချင်းချင်းခွဲခြားမရနိုင်ပါ။

နီးပါး တိကျမှန်ကန်မှု ကြောင့်အချက်အလက်များ၏မှန်ကန်မှုနှင့် ပတ်သက်. ပြောဆိုရန်ခွင့်ပြု, အဓိက parameters တွေကိုတစ်ခုဖြစ်သည်အဖြစ်နှင့်ကွန်ပျူတာကိုတကယ်အလွန်အရေးကြီးပေသည်။ အမှားအယွင်းများအမျိုးအစားများအဖြစ်မှန်ဖို့ဘယ်လိုနီးစပ်သည့်ကိန်းဂဏန်းများကိုထင်ဟပ်။ ယင်းအရေအတွက်စကားရပ်တိုင်းတာခြင်းမသေချာမရေရာအဘို့အဖြစ် - ကြောင်းရလဒ်သည် လာ. ဘယ်လောက်သစ္စာနှင့်ပြည့်စုံပြသထားတယ်ဘယ်အရာကိုပါပဲ။ အထက်ပါများ၏တိကျမှန်ကန်မှုကို, ထိုအမှားသေးငယ်ခဲ့လျှင်။

သိပ္ပံပညာ၏ဥပဒေများ

အမှား၏လက်ရှိတည်ဆဲသီအိုရီအတွက်အင်အားသုံးအတွက်တွေ့ရှိရသည့်ဥပဒေများအရ, ရလဒ်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုရရှိနိုင်ထက်ပိုမိုမြင့်မားဖြစ်သင့်တဲ့အခြေအနေမှာတဝက်စမ်းသပ်ချက်များ၏အရေအတွက် quadruple ရန်ရှိသည်။ တိကျမှန်ကန်မှုသုံးကြိမ်တိုးလာသည်အဘယ်မှာရှိမှု၌, စမ်းသပ်ချက်ထက်ပိုမို 9 ကြိမ်ဖြစ်သင့်သည်။ စနစ်တကျအမှားဖယ်ထုတ်လိုက်။

Metrology ဟာတိုင်းတာခြင်းအမှားအယွင်းများ traceability သေချာကူညီအရေးကြီးဆုံးခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်တယ်စဉ်းစား။ တိကျမှန်ကန်မှုအချက်များ၏ကျယ်ပြန့ကလွှမ်းမိုးနေသည်: အကောင့်ထဲသို့ခေါ်ဆောင်သွားခံရဖို့ရှိသည်။ ဒါဟာ conditional သောပြဋ္ဌာန်းချက်များနှင့်သာလည်ပတ်နေတဲ့အလွန်ရှုပ်ထွေးပြီးခွဲခြားစနစ်၏ဖွံ့ဖြိုးမှုဦးဆောင်ခဲ့သည်။ အမှန်တကယ်အခြေအနေများအောက်, ရလဒ်များလုပ်ငန်းစဉ်၏မွေးရာပါအမှားပေါ်, ဒါပေမယ့်လည်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာများအတွက်သတင်းအချက်အလက်ရယူ၏လုပ်ငန်းစဉ်၏ဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်မသာပြင်းပြင်းထန်ထန်မှီခိုဖြစ်ကြသည်။

တန်းစနစ်အ

ခေတ်သစ်ပညာရှင်များအားဖြင့်ထုတ်လွှတ်အမှားအယွင်းများအမျိုးအစားများ:

• အကြွင်းမဲ့အာဏာ;
• ဆွေမျိုး;
• လျှော့ချ။

အဆိုပါတွက်ချက်မှုများ၏တိများအတွက်အကြောင်းပြချက်, စမ်းသပ်ချက်တွေဘာတွေရှိတယ်ဆိုတာအပေါ်အခြေခံပြီးလျှင်သင်, အခြားအုပ်စုများသို့ဤအမျိုးအစားကိုဝေနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာရှိကြ၏ဟုဆိုသည်သည်:

• စနစ်တကျအမှား;
• မတော်တဆမှု။

ပထမဦးဆုံးတန်ဖိုးကိုအဆက်မပြတ်သည်တိုင်းတာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်မူတည်ပြီးအောက်ပါထိန်းသိမ်းရေးအခြေအနေများအသီးအသီးမပြောင်းလဲရှိနေဆဲများအတွက်လျှင်မပြောင်းလဲနေဆဲဖြစ်သည်။

စမ်းသပ်မှုအလားတူလေ့လာမှုတူယန္တရားကို အသုံးပြု. ထွက်သယ်ဆောင်နှင့်ပထမဦးဆုံးကာလမှတူညီအခြေအနေများအတွက်ကို repeat လျှင်ဒါပေမယ့်ကျပန်းအမှား, ပြောင်းလဲနိုင်ပါသည်။

စနစ်တကျ, ကျပန်းအမှားတစ်ပြိုင်နက်ဖြစ်ပေါ်ခြင်းနှင့်မည်သည့်စမ်းသပ်မှု၌ရှိကြ၏။ ဒါကြောင့်ခန့်မှန်းရခက်အချက်များပြောခြင်းငှါကတည်းကကျပန်း variable ကို၏တန်ဖိုး, ကြိုတင်မသိရသည်။ algorithms ထုတ်ပယ်ဖို့နိုင်စွမ်းမရှိခြင်းနေသော်လည်းဤသူအရေအတွက်တိုးတက်ဖွံ့ဖြိုးလျှော့ချပေးပါတယ်။ သူတို့ကစုံစမ်းစစ်ဆေးနေစဉ်အတွင်းရရှိသောဒေတာများ processing ၏စင်မြင့်မှာအသုံးပြုကြသည်။

ယင်း၏ထွက်လာပါတယ်ကျပန်းအဖြစ်ထင်ရှားစွာကွဲပြားခြားနားသောသတင်းရင်းမြစ်နှင့်အတူနှိုင်းယှဉ်လျှင်စနစ်တကျ။ ဒါဟာကြိုတင်တွေ့ရှိဖြစ်ပါတယ်နှင့်၎င်း၏အကြောင်းရင်းများနှင့်အတူမှတ်ပုံတင်ကြားဆက်ဆံရေးမှာသိပ္ပံပညာရှင်များအားဖြင့်ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်ပါသည်။

ထိုအသင်ပိုမိုနားလည်မယ်ဆိုရင်?

အယူအဆတစ်ခုပြီးပြည့်စုံသောဥာဏ်ရှိသည်၎င်းထိုသို့မှားယွင်းမှုများ၏မျိုးမသာသိရန်လိုအပ်သောဖြစ်ပါသည်, ဒါပေမယ့်လည်းဒီဖြစ်စဉ်၏အစိတ်အပိုင်းများကိုဘာတွေလုပ်နေလဲ။ အစိတ်အပိုင်းများကိုအောက်ပါအထီးကျန်သင်္ချာ:

• လုပ်ထုံးလုပ်နည်းနှင့်ဆက်စပ်;
• ကိရိယာကြောင့်;
• ပုဂ္ဂလဒိဋ္။

တွက်ချက်မှုအမှားများကိုထုတ်လုပ်သည့်အော်ပရေတာ, ကွန်ကရစ်အပေါ်တိကျသော, တစ်ဦးချင်းဝိသေသလက္ခဏာများမူတည်ပါသည်။ သူတို့သတင်းအချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာများ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုချိုးဖောက်ကြောင်းအမှားတစ်ခုပုဂ္ဂလဒိဋ္အစိတ်အပိုင်းဖွဲ့စည်းကြောင်း။ ဘောင်အရိပ်အယောင်များစတင်နှင့်ဆက်စပ်နေသည့်အမှားအယွင်းများအတွက် - ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည့်အကြောင်းရင်းတစ်ခါတစ်ရံတွင်အတွေ့အကြုံမရှိခြင်းဖြစ်ပါသည်။

အများအားဖြင့်အမှားတွက်ချက်မှုကြောင်းဆာနှင့်နည်းစနစ်ဖြစ်ပါသည်, အကောင့်ထဲသို့အခြားနှစ်ဦးကိုမှတ်ကြာပါသည်။

အရေးကြီးအစိတ်အပိုင်းများ

တိများနှင့်တိကျမှန်ကန်မှု - အယူအဆ, အရာမပါဘဲမရူပဗေဒမဟုတ်သလိုသင်္ချာ, မသူတို့အပေါ်မှာအခြေပြုတခြားသဘာဝနှင့်အတိအကျသိပ္ပံများ၏အရေအတွက်သည်။

ဒါဟာလူသားထုသိရှိသမျှကိုနည်းလမ်းများစမ်းသပ်ချက်ကနေဒေတာတွေကိုချို့ယွင်းချက်များမှာ retrieve အောက်မေ့ရပါမည်။ ဤသည်ကိုရှောင်ကြဉ်ရန်လုံးဝမဖြစ်နိုင်သောစနစ်တကျအမှားတော်ကိုနှိုးဆော်သောအရာကိုဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာအစတွက်ချက်မှုမွေးစားခြင်းနှင့်တွက်ချက်မှုဖော်မြူလာထဲမှာမွေးရာပါမသေချာမရေရာ၏ system ကိုကလွှမ်းမိုးနေသည်။ ၏သင်တန်း, သူတို့ရဲ့သြဇာလွှမ်းမိုးမှုများနှင့်ရလဒ်များကိုပတ်လည်၌ရန်လိုအပ်ကြောင်း။

တင်းတင်းပြောတတ်တဲ့ခွဲဝေချထားပေးရန်, ဆိုလိုသည်မှာအမှား, အရာများ၏အကြောင်းရင်း - .. ထိုစမ်းသပ်မှု၏သင်တန်းတွင်အော်ပရေတာအဖြစ်ပျက်ကွက်ခြင်း, devices များမမှန်ကန်ကြောင်းစစ်ဆင်ရေးသို့မဟုတ်မမြင်နိုင်တဲ့အခွအေန၏ဖြစ်ပျက်မှု၏မသင့်လျော်အပြုအမူ။

ဒေတာကိုခွဲခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်တိကျသောစံသတ်မှတ်ချက်တွေနဲ့ data တွေကိုနှိုင်းယှဉ်တဲ့အခါမှာမမှန်ကန်ကြောင်းတန်ဖိုးများကိုဖော်ထုတ်နေဖြင့်ဖြစ်နိုင်သမျှ detect လုပ်ဖို့ကြမ်းအမှားတန်ဖိုးများ။

သင်္ချာ, ရူပဗေဒအဘယ်အရာကိုယနေ့မပြောတတ်? အဆိုပါအမှားကြိုတင်ကာကွယ်ဆောင်ရွက်မှုများအားဖြင့်ရှောင်ရှားနိုင်ပါသည်။ ဒီ concept ကိုလျှော့ချရန်အများအပြားဆင်ခြင်တုံတရားနည်းလမ်းတွေတီထွင်ခဲ့သည်။ ဒီလိုလုပ်ဖို့, တစ်ဦးသို့မဟုတ်ချွတ်ယွင်းနေ၏ရလဒ်မှဦးဆောင်အခြားအချက်တစ်ချက်ကိုဖယ်ရှားလိုက်ပါ။

အမျိုးအစားနှင့်ခွဲခြား

အမှားအယွင်းများရှိပါတယ်:

• အကြွင်းမဲ့အာဏာ;
• ကြည့်ရာမှာနည်းလမ်းတကျ;
• ကျပန်း;
• ဆွေမျိုး;
• ပစ္စုပ္ပန်;
• tool ကို;
• အမြောက်အများ;
• အပိုဆောင်း;
• စနစ်တကျ;
• ပုဂ္ဂိုလ်ရေး;
• ငြိမ်;
• ပြောင်းလဲနေသော။

တစ်ခုချင်းစီကိုအမှု၌အကောင့်ထဲသို့ဒေတာတိ၏ဖွဲ့စည်းခြင်းထိခိုက်အချက်များများစွာကြာကတည်းကဖော်မြူလာအမှား, ကွဲပြားခြားနားသောမျိုးစိတ်များအတွက်ကွဲပြားနေသည်။

ကျွန်တော်သင်္ချာအကြောင်းပြောဆိုလျှင်, ထိုကဲ့သို့သောစည်းကမ်းချက်များကိုအောက်တွင်သာဆွေမျိုးများနှင့်အကြွင်းမဲ့အာဏာအမှားထုတ်လွှတ်မှု။ သို့သော်အခါအပြန်အလှန်အပြောင်းအလဲများကကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအချိန်ကြားကာလကျနော်တို့ပြောင်းလဲနေသော, ငြိမ်အစိတ်အပိုင်းများပြောတတ်နိုင်ပါတယ်။

အကောင့်ထဲသို့ပြင်ပအခြေအနေများနှင့်အတူပစ်မှတ်များ၏အပြန်အလှန်ကြာကြောင်းဖော်မြူလာအမှား, အခြေခံကိန်းဂဏန်းများအပိုဆောင်းမှတ်ပုံတင်ရေးပါရှိသည်။ တစ်ဦးအထူးသဖြင့်စမ်းသပ်မှုများအတွက် input ကိုအချက်အလက်များ၏မှီခိုအကွိမျမြားစှာအမှားသို့မဟုတ်ထို့အပြင်အကြောင်းပြောနေတာပါလိမ့်မည်။

အကြွင်းမဲ့အာဏာ

ဤဝေါဟာရကိုလေ့ခိုင်လုံသောစမ်းသပ်မှုစဉ်အတွင်းယူနှုန်းထားများအကြားခြားနားချက်များ၏လွှတ်ပေးရန်ကြောင်းတွက်ချက်ဒေတာ, နားလည်သဘောပေါက်ထားပါသည်။ ဒါဟာအောက်ပါပုံသေနည်းများကတီထွင်ခဲ့သည်:

တစ်ဦးက Qn = Qn - တစ်ဦးက Q0

တစ်ဦးက Qn - ထိုစမ်းသပ်မှုအတွက်ဖော်ထုတ်နှင့်သုည - - တပ်မက်လိုချင်သောဒေတာ, Qn ဒီနှိုင်းယှဉ်ထားတဲ့အခြေခံကိန်းဂဏန်းများဖြစ်ပါသည်။

အထက်

ဤဝေါဟာရကိုအဆိုပါအကြွင်းမဲ့အာဏာအမှားနှင့်စံများအကြားအချိုးဖော်ပြထားတဲ့တန်ဖိုးဆိုလိုခေါ်ဆောင်သွားသည်။

အမှား၏ဤအမျိုးအစားများ၏တွက်ချက်မှုများတွင်တူရိယာနှင့်ဆက်စပ်နေသည့်ချို့ယွင်းချက်စမ်းသပ်မှုများတွင်ပါဝင်ပတ်သက်အလုပ်လုပ်ပေမယ့်အတိုင်းအတာများအစိတ်အပိုင်းအဖြစ်ရေတွက်ခြင်း၏အနီးစပ်ဆုံးအမှားနေကြသည်သာ။ ချို့တဲ့ခြင်းဖြင့်တော်ကိုနှိုးဆော်အဆုံးစွန်တန်ဖိုးမီတာအပေါ်ကျောင်းဆင်းပွဲပစ္စုပ္ပန်စကေး။

နီးကပ်စွာဒီအယူအဆနှင့်ဆာပအမှားနှင့်ဆက်စပ်။ ယင်းတူရိယာကိုမှားယွင်းစွာထုတ်လုပ်သောအခါဒါဟာသူတို့ကိုထုတ်ပေးဖတ်အလုံအလောက်အတိအကျမဟုတ်ဖြစ်ပေါ်စေမှားယွင်းစွာ, မှားယှငျးစှာ, တွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ သို့သော်ယခုကျွန်တော်တို့ရဲ့လူ့အဖွဲ့အစည်းဟာတူရိယာ၏ဖန်တီးမှုချက်များမရရှိသေး, အဆာပအမှားမရှိပါဘူးအခါ, နည်းပညာဆိုင်ရာတိုးတက်မှုတစ်ခုအဆင့်မှာဖြစ်ပါတယ်။ ကျောင်းနှင့်ကျောင်းသားစမ်းသပ်ချက်ပေါရာဏနမူနာအတွက်လျှောက်ထားအကြောင်းကိုဒီမှာဘာစကားပြောဆိုရန်။ ထို့ကြောင့်, ထိန်းချုပ်ဖို့မျှော်လင့်, ဓာတ်ခွဲခန်းအလုပ်, အဆာပအမှားလက်မခံနိုင်ဖြစ်ပါတယ်လျစ်လျူရှု။

ဆောင်းပါးများ

အကြောင်းရင်းနှစ်ခု, ဒါမှမဟုတ်ရှုပ်ထွေး၏အစပျိုးတဦးတည်း၏ဤကြင်နာ:

• အသုံးချသုတေသနလုပ်ငန်းသင်္ချာပုံစံလုံလုံလောက်လောက်အတိအကျမဟုတ်ခဲ့,
• မမှန်ကန်ကြောင်းတိုင်းတာခြင်းနည်းလမ်းများရွေးချယ်ထားကြသည်။

ယထာဘူတမကျသော

အဆိုပါအသုံးအနှုန်းသတင်းအချက်အလက်များကွန်ပျူတာသို့မဟုတ်စမ်းသပ်ချက်လူ့စစ်ဆင်ရေးထုတ်လုပ်အရည်အချင်းများမရှိခြင်းကြောင့်အမှားတွေခဲ့ကြသည်စဉ်အတွင်းလက်ခံရရှိသည်အဘယ်မှာရှိအခွအေနသက်ဆိုင်သည်။

ကျနော်တို့စီမံကိန်းကိုပညာမတတ်သို့မဟုတ်သတိမရှိသောကြောင့်လူပါဝင်ခဲ့ပြီသာအခါမှသာရှိကွောငျးမပြောနိုင်ပါဘူး။ အထူးသဖြင့်, အမှားမစုံလင်မှုကလူ့အမြင် system ကိုအစပျိုးသည်။ ယင်းအကြောင်းတရားများကိုတိုက်ရိုက်စမ်းသပ်အသုံးပြုသူအပေါ်မူတည်လို့မရပါဘူးအကျိုးဆက်, မည်သို့ပင်ဆိုစေ, သူတို့တစ်တွေလူ့အချက်အဖြစ်ခွဲခြားထားပါသည်။

အမှားအယွင်းများ၏သီအိုရီ၏ static နှင့်ဒိုင်းနမစ်

အချို့သောအမှားအမြဲ input ကိုနှင့် output ကိုတနျဖိုးအပြန်အလှန်ဘယ်လိုနဲ့ဆက်စပ်နေပါတယ်။ အထူးသဖြင့်, ထိုလုပ်ငန်းစဉ်ကကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအချိန်ကြားကာလများတွင်ဆက်ဆံရေးလေ့လာဆန်းစစ်။ အကြောင်းပြောဆိုရန်:

• တစ်ဦးကြိုတင်အဆက်မပြတ်အချိန်ကြားကာလများတွင်အချို့သောတန်ဖိုးများကိုတွက်ချက်အတွက်ထင်ရှားကျော်ကြားသောမှားယွင်းမှုများ။ ဤရွေ့ကားငြိမ်ဟုခေါ်ကြသည်။
• အပိုဒ်အထက်တွင်ဖော်ပြထားပြတ်တောင်းပြတ်တောင်းဒေတာအမျိုးအစားတိုင်းတာခြင်းအားဖြင့်ရှာဖွေတွေ့ရှိအသွင်အပြင်ခြားနားချက်နှင့်အတူ dynamic conjugation ။

အဘယ်အရာကိုအဓိကဖြစ်ပါတယ်နှင့်အဘယ်သို့ဆိုင်အလယ်တန်းပါသလဲ

ဟုတ်ပါတယ်, အမှား၏အနားသတ်သို့သော်တစ်ဦးသတ်သတ်မှတ်မှတ်တာဝန်ထိခိုက်စေသောအခြေခံ parameters တွေကိုအားဖြင့်သုတေသီများအချက်အလက်များ၏နှစ်ခုအမျိုးအစားသို့အဖွဲ့ကိုခှဲဝေခွင့်ပြုထားတဲ့ Non-ယူနီဖောင်း၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှု, ဖြစ်ပေါ်လျက်ရှိသည်:

• ကိန်းဂဏန်းအသုံးအနှုန်းတွေများ၏စံချိန်စံညွှန်းများ, အားလုံးထိခိုက်ဂဏန်းနှင့်အတူပုံမှန်လည်ပတ်မှုအခြေအနေများအတွက်တွက်ချက်။ သူများသည်အခြေခံဟုခေါ်ကြသည်။
• အပိုဆောင်း atypical အချက်များ, မသင့်လျော်သောပုံမှန်တန်ဖိုးများ၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှုအောက်မှာဖွဲ့စည်းခဲ့သည်။ အလားတူမျက်နှာ features တွေအဓိကတန်ဖိုးကသာမန်များ၏ကန့်သတ်ထက်ကျော်လွန်သည်အဘယ်မှာရှိမှုကပြောပါတယ်။

အဘယ်လှည့်ပတ်သွားနေသနည်း

ကျနော်တို့တစ်ချိန်က "ပုံမှန်" ဟူသောဝေါဟာရကိုရည်ညွှန်းထက်ပြီးသားပိုရှိသည်, ဒါပေမယ့်ပုံမှန်လို့ခေါ်တဲ့သိပ္ပံအခြေအနေများဘယ်လိုအဖြစ်ကောင်းစွာအဖြစ်ဖော်ပြထားခြင်းအထီးကျန်နှင့်အခြားအခြေအနေများကြောင့်အဖြစ်ရှင်းပြချက်မပေးသောခဲ့သည်။

ဒါကြောင့်ပုံမှန် - အားလုံးထိခိုက်လုပ်ငန်းအသွားအလာတန်ဖိုးများအကွာအဝေးမှာသူတို့ရဲ့ပုံမှန်တန်ဖိုးများများအတွက်ဖော်ထုတ်နေကြရတဲ့အခွအေနေ။

သို့သော်အလုပ်သမား - တနျဖိုးအတွက်အပြောင်းအလဲဖြစ်ပေါ်ရသောအခြေအနေမှသက်ဆိုင်နေတဲ့အသုံးအနှုန်း။ သာမန်နဲ့နှိုင်းယှဉ်ပြီးတော့အတိုင်းအတာဘယ်လောက်ကျယ်ပြန့်သည်, သို့သော်တန်ဖိုးကိုသူတို့အဘို့အသတ်မှတ်ထားသော Workspace အတွင်းလဲကျသင့်ပါတယ်အကျိုးသက်ရောက်စေသည်။

တစ်ဦးအပိုဆောင်းအမှားမိတ်ဆက်နေဖြင့်ဖြစ်နိုင်သမျှ rationing သည့်အခါတစ်ဦးသက်ရောက်မှုနှုန်းကိုတနျဖိုးနှငျ့အလုပျလုပျတန်ဖိုးကြားကာလဝင်ရိုးယူဆတယ်။

အဘယ်အရာကို input တန်ဖိုးကိုအကျိုးသက်ရောက်?

တွက်ချက်မှုအမှားများထုတ်နေက input တန်ဖိုးကိုတစ်ဦးအထူးသဖြင့်အခြေအနေမှာပေါ်ပေါက်အမှားများကိုအဘယ်သို့အမျိုးအစားများကိုတခုတခုအပေါ်မှာသက်ရောက်မှုရှိပါတယ်သတိရဖို့လိုအပ်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်အကြောင်းပြောနေတာ:

• ယင်းမော်ကျူးများကယူကွဲပြားခြားနားသောတန်ဖိုးများပေါင်းလဒ်အဖြစ်တွက်ချက်မသေချာမရေရာအားဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာထားတဲ့ထို့အပြင်, ။ အရှင်ညွှန်ပြချက်အပေါ်ဘယ်လောက်ကြီးမြတ်သည့်တိုင်းတာတန်ဖိုးကိုမထိခိုက်ပါဘူး,
• အဆိုပါတိုင်းတာတန်ဖိုးကိုထိခိုက်သောအခါကိုပြောင်းလဲမည့်, အကွိမျမြားစှာ။

အဆိုပါစမ်းသပ်မှု၏ရည်ရွယ်ချက် - သောတန်ဖိုးကိုတိုင်းတာနှင့်အတူအဘယ်သူမျှမဆက်သွယ်မှုရှိပြီးသောမသေချာမရေရာဖြစ်ပါသည် - ဒါဟာအကြွင်းမဲ့အာဏာထို့အပြင်အောက်မေ့ရပါမည်။ တန်ဖိုးများကိုအညွှန်းကိန်း၏အကွာအဝေးမဆိုတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းထဲမှာ sensitivity ကိုအပါအဝင် parameters တွေကိုနှင့်တိုင်းတူရိယာဖြင့်မထိခိုက်သည်စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ဘဲဖြစ်ပါတယ်။

နောက်ထပ်အမှားရသောသေးငယ်တဲ့ပမာဏရွေးချယ်ထားတိုင်းတာခြင်းနည်းလမ်း၏လျှောက်လွှာအားဖြင့်ထုတ်လုပ်နိုင်ပါတယ်မှအတိုင်းအတာဖော်ပြသည်။

သို့သော်အကွိမျမြားစှာကျပန်းမပြောင်းပါလိမ့်မယ်, ဒါပေမယ့်အချိုးအစားအတွက်ကတိုင်းတာတန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်တွေနဲ့ချိတ်ဆက်အဖြစ်။ ကတန်ဖိုးအချိုးအစားအတွက်ဖြစ်လိမ့်မယ်အဖြစ်ကဘယ်လိုကြီးမြတ်အမှား, ကိရိယာများ၏ sensitivity ကိုဆန်းစစ်နေဖြင့်တွက်ချက်သည်။ ဒီအမှားတစ်ခု subspecies ကြောင့်တိုင်း tool ကိုအပေါ် input တန်ဖိုးကိုကြောင်းနှင့်၎င်း၏ setting များကိုပြောင်းလဲပစ်ဆိုတဲ့အချက်ကိုဖို့ဖြစ်ပါတယ်ရှိပါသည်။

အမှားဖယ်ရှားပစ်ရန်ဘယ်လိုနေသလဲ?

ဒီတိုင်းမျိုးစိတ်အဘို့မမှန်ပါဘူးပေမယ့်အချို့ကိစ္စများတွင်, သင်သည်အမှားဖယ်ရှားပစ်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်, အထက်ပါ၏ဖြစ်ရပ်အတွက်, ဤကိစ္စတွင်အတွက်မှားယွင်းမှုတစ်ခုလူတန်းစား device ကို parameters တွေကိုပေါ်တွင်မူတည်သည်နှင့် ပို. တိကျစွာဒီများအတွက်ခေတ်မီနည်းလမ်းများပြောင်းလဲသွားနိုင်ပါတယ်။ အမြဲတမ်းအချက်အလက်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုလျော့ချကြောင်းအချက်များရှိပါလိမ့်မည်ဖြစ်သောကြောင့်တစ်ချိန်တည်းမှာပင်ကလုံးဝအသုံးကားများ၏နည်းပညာဆိုင်ရာ features တွေနဲ့ဆက်စပ်တိုင်းတာခြင်းအားနည်းချက်များဖယ်ရှားပစ်ရန်မဖြစ်နိုင်ပေ။

ဂန္ထဝင်အမှားပပျောက်သို့မဟုတ် minimize လုပ်ဖို့လေးနည်းလမ်းများခွဲခြား:

• , မတိုင်မီစမ်းသပ်မှုဖို့အရင်းအမြစ်အကြောင်းရင်းကိုဖယ်ရှားခြင်း။
• ဒေတာဝယ်ယူများအတွက်ဆောင်ရွက်ချက်များအတွက်အမှားအယွင်းများ၏ပပျောက်ရေး။ ဒီလိုလုပ်ဖို့, တစ်ဦးချင်းစီကတခြားအဖြစ်အချိုးကျလေ့လာတွေ့ရှိချက်အသွင်ရောက်အောင်ကြိုးစားကြဖို့နိမိတ်လက္ခဏာနှင့်တန်ပြန်စောင့်ကြည့်ဘို့လျော်ကြေးပေးဖို့ကြိုးစားနေသည်အစားထိုးနည်းလမ်းများကိုအသုံးပြုပါ။
• တည်းဖြတ်မူများကိုအောင်၏သင်တန်းတွင်ရရှိသောရလဒ်များဆုံးမခြင်း, ဆိုလိုသည်မှာ, အမှားများကိုဖျက်သိမ်းရေး၏ကွန်ပျူတာနည်းလမ်း။
• ထိုကဲ့သို့သော Non-ညှိနှိုင်း၏ရှိရာဖျက်သိမ်းရေးကိစ္စ၌သူတို့ကိုစောင့်ရှောက်ခြင်း, စနစ်တကျအမှားများ၏ကန့်သတ်တွေဘာတွေရှိတယ်ဆိုတာအဆုံးအဖြတ်။

အကောင်းဆုံး option ကို - လေယာဉ်မှူး data တွေကိုရှာမှီးအတွက်အမှား၏သတင်းရင်းမြစ်အကြောင်းတရားများဖယ်ရှားပစ်ရန်ဖြစ်ပါသည်။ အဆိုပါနည်းလမ်းကိုအရှိဆုံးသင့်လျော်သောရည်ညွှန်းကြောင်းဆိုတဲ့အချက်ကိုနေသော်လည်းကအလုပ်ဖြစ်စဉ်ကိုရှုပ်ထွေးပါဘူး, ဆန့်ကျင်ပေါ်, ကပင်ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ဒါကအော်ပရေတာချက်ချင်းအချက်အလက်များ၏သင်တန်းအတွက်အမှားအယွင်းများထုတ်ပယ်ဖို့မလိုအပ်ပါဘူးဆိုတဲ့အချက်ကိုကြောင့်ဖြစ်သည်။ ထိုအခါစည်းမျဉ်းအောက်မှာသငျ့, အချောရလဒ်တည်းဖြတ်ရန်ရှိသည်မဟုတ်။

ကတိုင်းတာခြင်း၏သင်တန်းတွင်အမှားအယွင်းများဖယ်ရှားပစ်ရန်ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်အခါဒါပေမယ့်လူကြိုက်အများဆုံးနည်းပညာတရွေးချယ်ကြပါတယ်။

မှတ်သားလောက်ခြွင်းချက် options များ

အသုံးအများဆုံးအုပ်ချုပ်ရေးတည်းဖြတ်။ သူတို့ကိုသုံးစွဲဖို့သင်ဘက်လိုက်မှုကတော့အထူးသဖြင့်စမ်းသပ်မှုများတွင်မွေးရာပါဖြစ်ပါတယ်အတိအကျအရာကိုသိရန်လိုအပ်သည်။

ထို့အပြင်ခုနှစ်, အစားထိုးမူကွဲတောင်းဆို။ ဒါကြောင့်အသွင်ရောက်အောင်ကြိုးစားကြ, အထူးကုအစားသူတို့ရဲ့တန်ဖိုးစိတ်ဝင်စားအလားတူပတ်ဝန်းကျင်တွင်ကိုအပ်အစားထိုးအသုံးပြုကြသည်။ လိုအပ်သောလျှပ်စစ်ပမာဏတိုင်းတာသည့်အခါဤသည်ဘုံဖြစ်ပါတယ်။

နှိုငျးယှဉျ - ပထမနဲ့နှိုင်းယှဉ်တဲ့အခါမှာနှစ်ကြိမ်စမ်းသပ်ချက်လိုအပ်နည်းလမ်း, ဒုတိယအဆင့်တွင်အဆိုပါသတင်းရပ်ကွက်ကဆန့်ကျင်ဘက်ရလဒ်အပေါ်ပြုမူ။ အနုတ်လက္ခဏာနှင့်, တိကျတဲ့တန်ဖိုးတစ်ခုနှစ်ခုတိုင်းတာ၏ရလဒ်များကိုနှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်တွက်ချက်သည် - အနီးကပ်ဒီနည်းလမ်းကိုဂျ၏ယုတ္တိဗေဒငှါ, အရေအတွက်အခြားများတွင်အပြုသဘောဆောင်သူဖြစ်ရမည်သည့်အခါတဦးတည်းစမ်းသပ်မှုများတွင် "လျော်ကြေး၏လက္ခဏာသက်သေ" အဖြစ်ရည်ညွှန်း။