নীচের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করুন.
নিম্নলিখিত মডেলগুলির মধ্যে কোনটি প্রতিক্রিয়া লুপের জন্য সংবেদনশীল?
একটি ট্র্যাফিক-পূর্বাভাস মডেল যা হাইওয়েতে যানজটের পূর্বাভাস দেয় সমুদ্র সৈকতের কাছাকাছি প্রস্থান করে, সৈকতের ভিড়ের আকারকে এর বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হিসাবে ব্যবহার করে।
কিছু সমুদ্র সৈকতগামীরা ট্রাফিক পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে তাদের পরিকল্পনা তৈরি করতে পারে। যদি সমুদ্র সৈকতে একটি বড় ভিড় থাকে এবং যানজট ভারী হওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হয়, তবে অনেকেই বিকল্প পরিকল্পনা করতে পারেন। এটি সমুদ্র সৈকতে ভোটারদের হ্রাস করতে পারে, যার ফলে একটি হালকা ট্র্যাফিক পূর্বাভাস হতে পারে, যা পরে উপস্থিতি বাড়াতে পারে এবং চক্রটি পুনরাবৃত্তি করতে পারে।
একটি বই-সুপারিশ মডেল যা তার ব্যবহারকারীদের জনপ্রিয়তার উপর ভিত্তি করে (অর্থাৎ, বইগুলি কতবার কেনা হয়েছে) এর উপর ভিত্তি করে উপন্যাসের পরামর্শ দেয়।
বইয়ের সুপারিশগুলি কেনাকাটা চালাতে পারে এবং এই অতিরিক্ত বিক্রয়গুলিকে ইনপুট হিসাবে মডেলে ফেরত দেওয়া হবে, যা ভবিষ্যতে এই একই বইগুলির সুপারিশ করার সম্ভাবনা আরও বেশি করে তোলে৷
একটি ইউনিভার্সিটি-র্যাঙ্কিং মডেল যা স্কুলগুলিকে তাদের পছন্দের দ্বারা আংশিকভাবে রেট দেয় - ভর্তি করা হয়েছে এমন ছাত্রদের শতাংশ।
মডেলের র্যাঙ্কিং শীর্ষস্থানীয় স্কুলগুলির প্রতি অতিরিক্ত আগ্রহ তৈরি করতে পারে, তারা প্রাপ্ত অ্যাপ্লিকেশনের সংখ্যা বাড়িয়ে তুলতে পারে। যদি এই বিদ্যালয়গুলি একই সংখ্যক শিক্ষার্থী ভর্তি করা অব্যাহত থাকে তবে নির্বাচনীতা বাড়বে (ভর্তিকৃত শিক্ষার্থীদের শতাংশ হ্রাস পাবে)। এটি এই স্কুলগুলির র্যাঙ্কিংকে বাড়িয়ে তুলবে, যা সম্ভাব্য ছাত্রদের আগ্রহকে আরও বাড়িয়ে তুলবে, এবং তাই…
একটি নির্বাচন-ফলাফল মডেল যা ভোট বন্ধ হওয়ার পরে 2% ভোটারদের জরিপ করে মেয়র পদে বিজয়ীর পূর্বাভাস দেয়।
ভোট বন্ধ না হওয়া পর্যন্ত মডেলটি যদি তার পূর্বাভাস প্রকাশ না করে, তাহলে ভোটারদের আচরণকে প্রভাবিত করা তার ভবিষ্যদ্বাণীর পক্ষে সম্ভব নয়।
একটি আবাসন-মূল্যের মডেল যা বাড়ির দামের ভবিষ্যদ্বাণী করে, আকার (বর্গ মিটারে এলাকা), শয়নকক্ষের সংখ্যা এবং বৈশিষ্ট্য হিসাবে ভৌগলিক অবস্থান ব্যবহার করে।
দামের পূর্বাভাসের প্রতিক্রিয়া হিসাবে একটি বাড়ির অবস্থান, আকার বা বেডরুমের সংখ্যা দ্রুত পরিবর্তন করা সম্ভব নয়, একটি প্রতিক্রিয়া লুপ অসম্ভাব্য করে তোলে। যাইহোক, বেডরুমের আকার এবং সংখ্যার মধ্যে সম্ভাব্য একটি সম্পর্ক রয়েছে (বড় বাড়িতে আরও কক্ষ থাকতে পারে) যা আলাদা করা প্রয়োজন হতে পারে।
একটি ফেস-এট্রিবিউট মডেল যা শনাক্ত করে যে একজন ব্যক্তি একটি ফটোতে হাসছেন কিনা, যা নিয়মিতভাবে স্টক ফটোগ্রাফির একটি ডাটাবেসে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত হয় যা প্রতি মাসে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়।
এখানে কোন ফিডব্যাক লুপ নেই, কারণ মডেল ভবিষ্যদ্বাণী আমাদের ফটো ডাটাবেসের উপর কোন প্রভাব ফেলে না। যাইহোক, আমাদের ইনপুট ডেটার সংস্করণ এখানে একটি উদ্বেগের বিষয়, কারণ এই মাসিক আপডেটগুলি মডেলের উপর সম্ভাব্য অপ্রত্যাশিত প্রভাব ফেলতে পারে।