Deterministic noise
(ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ) ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯುವಾಗ, ದತ್ತಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸಂದರ್ಭಗಳಿವೆ. ಮಾದರಿಯಾಗಿರದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಏರಿಳಿತಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಪನ ದೋಷಗಳಿದ್ದರೆ ಇದು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯ ಶಬ್ದ ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು; ಅಥವಾ, ಮಾದರಿಯಾಗುತ್ತಿರುವ ವಿದ್ಯಮಾನವು (ಅಥವಾ ಕಲಿತಿದ್ದು) ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದಾಗ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವು ಮಾದರಿಯಾಗಿರದ ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶಬ್ದ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಶಬ್ದಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರಣಗಳಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸಿದರೂ, ಕಲಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ಮಾದರಿಯಾಗಬಹುದಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಆ ಭಾಗವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ) ಶಬ್ದಕ್ಕೆ (ಅದು ಮಾದರಿಯಾಗಿರದ ದತ್ತಾಂಶದ ಆ ಭಾಗ) ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದರಿಂದ ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ರೀತಿಯ ಶಬ್ದಗಳು ಇದ್ದಾಗ, ಮಾದರಿಯು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಗದ್ದಲದ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಶಬ್ದದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು. ಗದ್ದಲದ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಹಲವಾರು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಮೊದಲು ಶಂಕಿತ ಗದ್ದಲದ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿರ್ಣಯವಾದ