The inherent variability in thevisu

The inherent variability in the
visual appearance of fruit and its quality-determining features,
contributes to it often being a challenging classification task
with much potential for improving the predictive accuracies
for many fruit varieties. Additionally, the usability of many
sophisticated machine learning algorithms in the form of
tunable parameters and interpretable outputs is low, thus
presenting a real barrier for the uninitiated

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความแปรปรวนโดยธรรมชาติในการลักษณะที่ปรากฏของผลไม้และคุณสมบัติการกำหนดคุณภาพมันมักจะมีการจำแนกงานท้าทายก่อให้เกิดมีศักยภาพในการปรับปรุงการทำนายแม่นมากสำหรับผลไม้หลายสายพันธุ์ นอกจากนี้ การใช้งานของหลายทันสมัยเครื่องเรียนรู้อัลกอริทึมในรูปของพารามิเตอร์ที่ปรับแต่งได้และผล interpretable จึงต่ำนำเสนออุปสรรคจริงการชงชา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความแปรปรวนโดยธรรมชาติใน
ลักษณะที่ปรากฏของผลไม้และคุณสมบัติที่มีคุณภาพการกำหนดของมัน
ก่อให้เกิดก็มักจะเป็นงานที่ท้าทายการจัดหมวดหมู่
ที่มีศักยภาพมากสำหรับการปรับปรุงความถูกต้องทำนาย
พันธุ์ผลไม้จำนวนมาก นอกจากนี้การใช้งานของหลาย
ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่มีความซับซ้อนในรูปแบบของ
พารามิเตอร์พริ้งและผล interpretable อยู่ในระดับต่ำจึง
นำเสนอเป็นอุปสรรคที่แท้จริงสำหรับมือใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงในลักษณะที่มองเห็นของผลและคุณภาพการกำหนดคุณลักษณะซึ่งมันมักจะถูกท้าทายการจำแนกงานที่มีศักยภาพมากสำหรับการปรับปรุงความถูกต้องพยากรณ์สำหรับพันธุ์ผลไม้มากมาย นอกจากนี้ ความสามารถในการใช้งานหลายความซับซ้อนอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร ในรูปแบบของและพารามิเตอร์วงจร interpretable ผลผลิตต่ำ ดังนั้นนำเสนออุปสรรคที่แท้จริงสำหรับมือใหม่