การ เรียน รู้ ที่ มี ประโยชน์ มาก ที่ สุด เป็น วิธี เรียน รู้ ที่ พบ ทั่ว ไป ใน การ เรียน รู้ ของ เครื่อง ซึ่ง มี การ ฝึก อบรม โดย ใช้ ข้อมูล ที่ ติด ป้าย ไว้.

ชุดสะสมข้อมูลและการเตรียม

ขั้น ตอน แรก คือ การ รวบ รวม ข้อมูล ที่ เกี่ยว ข้อง กับ การ ทํา งาน ซึ่ง หมาย ถึง โดเมน ของ ปัญหา อย่าง ถูก ต้อง ควร ทํา การ เก็บ ข้อมูล ที่ ถูก ต้อง เพื่อ ขจัด ความ ผิด พลาด, ข้อมูล ที่ ผิด พลาด, และ ข้อมูล ที่ ไม่ เกี่ยว ข้อง.

ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

การประมวลผลก่อน จะแปลงข้อมูลดิบ ให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสําหรับการจําลอง ทั้งการจัดการค่าต่างๆ ที่ขาดไป, ตัวแปรการเข้ารหัส, และคุณสมบัติ การปรับขนาด ขั้นเหล่านี้จะทําให้ความแม่นยําในโมเดลดีขึ้น และมีการรวมเข้าด้วยกัน

เลือกแบบคุณภาพและวิศวกรรม

การ เลือก ลักษณะ ที่ เกี่ยว ข้อง กัน ช่วย ลด ความ ซับ ซ้อน และ เสริม ประสิทธิภาพ ของ ตัว อย่าง.

การ ฝึก อบรม แบบ และ การ ปรับ ปรุง ตัว

การ เลือก วิธี การ ที่ เหมาะ สม ขึ้น อยู่ กับ ชนิด ของ ปัญหา และ ลักษณะ เฉพาะ ของ ข้อมูล.

  • การไล่ระดับสี
  • การปรับความถี่ของกล้อง
  • การตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล
  • การวิเคราะห์เมตริกผล