การ ทํา ให้ เครื่อง ยนต์ สามารถ ปรับ ตัว ได้ และ มี ความ สามารถ ใน การ เรียน รู้

การ ทํา อย่าง นี้ จะ ช่วย ให้ คุณ มี ความ สมดุล ใน การ ทํา งาน ของ คุณ ได้ อย่าง ไร?

การ เข้าใจ ความ ถูก ต้อง ใน การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร

ความ เที่ยง ตรง ของ เครื่อง จําลอง การ เรียน รู้ ของ เรา จะ เป็น ประโยชน์ ต่อ เรา อย่าง ไร?

การ พิจารณา อย่าง เหมาะ สม

ความเหมาะสมหมายถึงการบริโภคความเร็วและทรัพยากรของอัลกอริทึม โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้กระบวนการประมวลผลแบบเรียลไทม์นั้นจําเป็น อัลกอริทแกรมที่ช้าหรือทรัพยากรมากเกินไป อาจจะไม่เหมาะสมสําหรับการนําไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่มีพลังงานการคํานวณจํากัด

การ วาง แผน สําหรับ การ บรรลุ ความ สมดุล และ ความ เป็น กลาง

• [FLT: 0] ปรับรูปแบบ: ใช้แบบจําลองที่ง่ายกว่าเช่นต้นไม้ตัดสินใจ หรือความถดถอยเชิงเส้น เมื่อความเร็วจัดลําดับ
• [FLT: 0] การเลือกแบบคัดเลือก: ลดจํานวนคุณสมบัติการป้อนข้อมูลเพื่อลดการคํานวณโดยไม่ส่งผลกระทบอย่างมหาศาล
• [FLT: 0] วิธีการ eptember: จัดเรียงแบบจําลองหลาย ๆ ตัวเพื่อปรับปรุงความถูกต้องระหว่างการจัดการค่าใช้จ่ายการคํานวณ
• [FLT: 0] Hyperparater Tooting : ตัวแปรต้นแบบเพื่อหาการแลกเปลี่ยนที่ดีระหว่างความแม่นยําและความมีประสิทธิภาพ