การ เข้าใจ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร: คู่มือ ที่ ใช้ ได้ จริง สําหรับ อัล กอ ทรัม และ ใช้ กรณี

การ เรียน รู้ ของ เครื่อง เป็น สาขา หนึ่ง ของ ปัญญาประดิษฐ์ ที่ ช่วย ให้ คอมพิวเตอร์ สามารถ เรียน รู้ จาก ข้อมูล และ ปรับ ปรุง ความ สามารถ ของ มัน ได้ ใน เวลา ต่อ มา บทความ นี้ ใช้ อย่าง กว้าง ขวาง ใน หลาย อุตสาหกรรม เพื่อ ทํา งาน อัตโนมัติ, วิเคราะห์ ข้อมูล, และ ทํานาย บทความ นี้ จะ ช่วย ให้ รู้ ว่า มี การ ใช้ อัลกอริทึม ทั่ว ไป และ การ ใช้ โปรแกรม ใน โลก จริง ๆ ของ พวก เขา

อัล กอ ทิก

อัลกอริทึม หลาย อย่าง ประกอบ กัน เป็น พื้น ฐาน ของ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร.

• [FLT: 0] การหดตัวของ Linar: ใช้ทํานายค่าต่อเนื่องตามองค์ประกอบการป้อนข้อมูล (inary access).
• [FLT: 0] ต้นไม้ detisions: มีประโยชน์ต่อการจําแนกประเภทและการทํางานแบบถดถอย ทําให้ผลที่ตีความได้ (FLT:1).
• [FLT: 0] เครื่องวิกิร มีประสิทธิภาพสําหรับการจําแนกประเภทงาน โดยมีขอบที่ชัดเจนของการแยกแยกทาง
• [FLT: 0]. เครือข่ายเชิงเทคนิค: เหมาะกับรูปแบบที่ซับซ้อน เช่น การจดจําภาพและการพูด.
• [FLT: 0].K-NArest Enternations: อัลกอริทึมง่ายๆ สําหรับการจัดประเภทตามพื้นฐานการสอนข้อมูล

ใช้ตัวพิมพ์ธรรมดา

การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ถูก นํา มา ใช้ ใน หลาย ส่วน เพื่อ แก้ ปัญหา ที่ ใช้ ได้ จริง.

• [FLT: 0]. ตรวจจับ Fraud : ระบุการค้าขายที่น่าสงสัยในธนาคารและการเงิน.
• [FLT: 0].Customer Seckmentation: จัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมของตลาดเป้าหมาย.
• [FLT: 0] การเปิดเผย : การจดจําใบหน้าและวัตถุ ตรวจพบในระบบความปลอดภัย
• [FLT: 0] การบํารุงรักษาแบบชั่วคราว : การจัดวางอุปกรณ์ล้มเหลวในการลดเวลา
• [FLT: 0] ประมวลภาษานาตาล: กําลังพาเจ้าแชทบอทและเครื่องมือแปลภาษา (พ.ศ.

ปัญหา และ การ พิจารณา

การ หา ข้อมูล และ การ คํานวณ ข้อมูล อย่าง ละเอียด จะ ช่วย ให้ คุณ มี ความ รู้ ที่ ถูก ต้อง ยิ่ง ขึ้น นอก จาก นั้น การ เข้าใจ ข้อ จํากัด ของ ตัว อย่าง เปรียบ เทียบ จะ ช่วย ให้ ตัดสิน ใจ อย่าง ที่ ได้ รับ ข้อมูล ที่ ถูก ต้อง