Deterministic noise
(তত্ত্বাবধানে) মেশিন লার্নিংয়ে, বিশেষত যখন ডেটা থেকে শেখা হয়, এমন পরিস্থিতি থাকে যখন ডেটা মানগুলি মডেল করা যায় না। এটি দেখা দিতে পারে যদি তথ্যগুলিতে এলোমেলো ওঠানামা বা পরিমাপের ত্রুটি থাকে যা মডেল করা হয় না, এবং যথাযথভাবে স্টোকাস্টিক নয়েজ বলা যেতে পারে; অথবা, যখন মডেল করা হচ্ছে (বা শেখা) ঘটনাটি খুব জটিল, এবং তাই তথ্যটিতে এই অতিরিক্ত জটিলতা রয়েছে যা মডেল করা হয় না। তথ্যের এই অতিরিক্ত জটিলতাকে নির্ধারণমূলক গোলমাল বলা হয়। যদিও এই দুই ধরনের গোলমাল বিভিন্ন কারণে উদ্ভূত হয়, তবে শেখার উপর তাদের বিরূপ প্রভাব একই রকম। ওভারফিটিং ঘটে কারণ মডেলটি ডেটার সেই অংশটি ফিট করার ব্যয়ে (স্টোকাস্টিক বা নির্ধারক) শব্দ (ডেটার সেই অংশটি যা এটি মডেল করতে পারে না) ফিট করার চেষ্টা করে যা এটি মডেল করতে পারে। যখন যে কোনও ধরনের গোলমাল উপস্থিত থাকে, তখন সাধারণত লার্নিং অ্যালগরিদমকে নিয়মিত করার পরামর্শ দেওয়া হয় যাতে মডেলটিকে ডেটার সাথে অতিরিক্ত ফিট করা এবং নিকৃষ্ট কর্মক্ষমতা পাওয়া রোধ করা যায়। নিয়মিতকরণের ফলে সাধারণত পক্ষপাতের ব্যয়ে কম বৈচিত্র্য মডেল তৈরি হয়। তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের আগে কোলাহল প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলি সনাক্ত এবং অপসারণ করে গোলমালের প্রভাবগুলি হ্রাস করার চেষ্টা করা যেতে পারে। বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম রয়েছে যা গোলমাল প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলি চিহ্নিত করে এবং প্রশিক্ষণের আগে সন্দেহজনক গোলমাল প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলি সরিয়ে ফেললে সাধারণত কর্মক্ষমতা উন্নত হয়। তথ্যসূত্র র্যান্ডমনেস ডিটারমিনিজম