কম্পিউটেশনাল লার্নিং, আরও দৃ concrete়ভাবে সম্ভবত প্রায় সঠিক ( পিএসি ) কাঠামো, এর মতো প্রশ্নের উত্তর দেয়: উচ্চ সম্ভাবনার একটি ভাল অনুমানের সাথে শেখার জন্য একজন প্রশিক্ষণার্থীর জন্য কত প্রশিক্ষণের উদাহরণ প্রয়োজন? উচ্চ সম্ভাবনা যেমন হাইপোথিসিস দিয়ে আমার কতটা গণ্য প্রচেষ্টা প্রয়োজন? এটি আপনি যে কংক্রিটের শ্রেণিবদ্ধের সাথে কাজ করছেন তা মোকাবেলা করে না। এটি হ'ল কয়েকটি নমুনা নিয়ে আপনি কী শিখতে পারবেন এবং শিখতে পারবেন না সে সম্পর্কে।
স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিং থিওরিতে আপনি বরং সাজানোর প্রশ্নের উত্তর দিন: শ্রেণিভুক্তকারী কতটা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি একটি ভাল অনুমানের রূপান্তরিত হওয়ার আগেই তাকে শ্রেণিবদ্ধ করবে? উদাহরণস্বরূপ, শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেওয়া কতটা কঠিন এবং এর অভিনয় সম্পর্কে আমার কী ওয়্যারেন্টি রয়েছে?
দুঃখজনকভাবে আমি এমন কোনও উত্স জানি না যেখানে এই দুটি ক্ষেত্রকে একীভূত উপায়ে বর্ণনা / তুলনা করা হয়। তবুও, যদিও খুব বেশি আশা করে না এটি সাহায্য করে