কেবলমাত্র খরচের সাথে সংস্থান সম্পদ সম্পর্কিত নয়, তবে সংস্থান সম্পদের ব্যয় ব্যয়ের পিছনেও বিবেচনা করা বুদ্ধিমানের কাজ। সাধারণ চ্যালেঞ্জটি হ'ল সেই রিটার্নগুলি প্রায় সবসময়ই ক্রমযুক্ত বা বিলম্বিত হয়। সংশ্লেষের একটি ক্ষেত্রে যখন সংস্থানটি ক্রমাগত সুরকরণ বা কোনও প্রক্রিয়াটির উন্নতি হয় যার অনুপস্থিতি উপার্জনের উত্পাদনকে ধীর করে দেয়। বিলম্বের একটি ঘটনা যখন গবেষণার সংস্থানগুলি সময়কালের জন্য রাজস্ব প্রভাব ছাড়াই ব্যয় করে তবে গবেষণাটি যদি উত্পাদনশীল ফলাফল সরবরাহ করে তবে বিতরণ করা ফলাফলের মোট ব্যয়ের চেয়ে যথেষ্ট পরিমাণে হতে পারে এমন রাজস্ব উত্সাহ শুরু হয়।
ব্যয়ের উপাত্ত নিজে থেকে ক্ষতিকারক নেটওয়ার্ক শেখার দিকে পরিচালিত করতে পারে কারণ হ'ল বিপণন ব্যয়গুলি তাদের শূন্য করে দেবে এমন একটি নেটওয়ার্ক যা হ্রাস করার প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত। এটি ব্যবসায়ের ভাঁজ না হওয়া পর্যন্ত সাধারণত বিক্রয় সীসা প্রবণতা হ্রাস করে। প্রশিক্ষণের তথ্যগুলিতে রিটার্ন অন্তর্ভুক্ত না করে কোনও কার্যকর শিখন হতে পারে না।
একটি মৌলিক এমএলপি (মাল্টি-লেয়ার পারসেপেট্রন) ডেটাগুলির অস্থায়ী বৈশিষ্ট্যগুলি, জমা এবং বিলম্বের দিকগুলি শিখবে না। আপনার একটি রাষ্ট্রীয় নেটওয়ার্কের প্রয়োজন হবে। এই লেখার মতো এই ধরণের শেখার জন্য সর্বাধিক ধারাবাহিকভাবে সফল নেটওয়ার্ক টাইপ হ'ল এলএসটিএম (দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি) নেটওয়ার্ক টাইপ বা এর একটি ডেরাইভেটিভ ভেরিয়েন্ট। প্রস্তাবিত রিসোর্স ব্যস্ততার (প্রদত্ত সম্পদ সংক্রান্ত ব্যস্ততার কোনও সম্পূর্ণ ক্রম) পুরো ফলাফলের জন্য ব্যবসায়িক ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যয় উপাত্তের সাথে একত্রে রাজস্ব এবং ভারসাম্য ডেটা ব্যবহার করতে হবে।
ক্ষতির ফাংশনটি অবশ্যই মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী আর্থিক উদ্দেশ্যগুলির সাথে বাছাইয়ের মেয়াদ যথাযথভাবে ব্যালেন্স করতে হবে। Gণাত্মক উপলভ্য নগদ লোকসানের কার্যক্রমে একটি সুস্পষ্ট বৃদ্ধি ঘটানো উচিত যাতে খ্যাতির ক্ষেত্রে মৌলিক ঝুঁকির এড়ানো এবং creditণের ব্যয় শিখে নেওয়া যায়।
আপনার ডেটাতে কোন কলামগুলির বিনিয়োগের ফেরতের সাথে দৃ strong় সম্পর্ক রয়েছে তা আগে থেকেই নির্ধারণ করা কঠিন determine আপনি অবিলম্বে কলামগুলি বাদ দিতে পারেন যা নীচের যে কোনও একটি মানদণ্ডের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।
- সর্বদা খালি
- অন্যান্য ধ্রুবক, প্রতি সারির একই মান রয়েছে
- এগুলি সর্বদা অন্যান্য কলামগুলি থেকে নেওয়া যেতে পারে
অন্যান্য উপায়ে ডেটা হ্রাস করা যায়
- প্রবণতাগুলি সহজ উপায়ে চিহ্নিত করে পুরোপুরি ডেটা বর্ণনা করে describ
- প্রতিটি স্ট্রিংয়ের জন্য একটি নম্বর নির্ধারণ করে 100% নির্ভুলতার সাথে দীর্ঘ স্ট্রিং নির্দিষ্ট করতে সূচকগুলি ব্যবহার করে
- সঙ্কোচন
- অন্যথায় তথ্যগুলিতে অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করা
আরবিএমগুলি (সীমাবদ্ধ বোল্টজম্যান মেশিন) ডেটা থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারে এবং পিসিএরা কম তথ্যের বিষয়বস্তু কলামগুলি আলোকিত করতে পারে, তবে আয়ের সাথে তাদের সম্পর্কের ক্ষেত্রে কলামগুলির তাত্পর্যটি তাদের ডিভাইসগুলি তাদের মৌলিক আকারে ব্যবহার করে চিহ্নিত করা যাবে না।