for example, traffic patterns at a

for example, traffic patterns at a busy intersection (task T), you can run it through a machine learning algorithm with data about past traffic patterns (experience E) and, if it has successfully “learned”, it will then do better at predicting future traffic patterns (performance measure P).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่าง รูปแบบการจราจรที่สี่แยก (งาน T), คุณสามารถเรียกใช้ผ่านอัลกอริทึมเครื่องเรียนรู้ข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการจราจรผ่านมา (ประสบการณ์ E) แล้ว ถ้ามันได้สำเร็จ "เรียนรู้" มันจะแล้วทำดีกว่าที่คาดการณ์รูปแบบการจราจรในอนาคต (วัดประสิทธิภาพ P)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างเช่นรูปแบบการจราจรที่สี่แยกที่วุ่นวาย (งาน T) คุณสามารถเรียกใช้มันผ่านขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครื่องที่มีข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการจราจรที่ผ่านมา (E ประสบการณ์) และถ้ามีประสบความสำเร็จ "เรียนรู้" ก็จะทำดีกว่าที่คาดการณ์ รูปแบบการจราจรในอนาคต (ประสิทธิภาพมาตรการ P)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างเช่นรูปแบบการจราจรที่แยกไม่ว่าง ( งาน ) คุณสามารถเรียกใช้ผ่านอัลกอริทึมที่มีข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการจราจรที่ผ่านมา ( ประสบการณ์ E ) และถ้ามันได้ " เรียนรู้ " มันจะดีกว่าที่คาดการณ์รูปแบบการจราจรในอนาคต ( ประสิทธิภาพวัด P )