We explore different methods of da

We explore different methods of data mining in the field of aviation and their eeffectiveness. The field of aviation is always searching for new ways to improve safety. However, due to the large amounts of aviation data collected daily, parsing through it all by hand would be impossible. Because of this, problems are often found by investigating accidents. With the relatively new field of data mining we are able to parse through an otherwise unmanageable amount of data to find patterns and anomalies that indicate potential incidents before they happen. The data mining methods outlined in this paper include Multiple Kernel Learning algorithms, Hidden Markov Models, Hidden Semi-Markov Models, and Natural
Language Processing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราสำรวจวิธีต่าง ๆ ในการทำเหมืองข้อมูลในด้านการบินและประสิทธิภาพ e ฟิลด์ของการบินมักจะหาวิธีการใหม่ ๆ เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการเก็บรวบรวมข้อมูลการบินจำนวนมาก ทุกวัน แยกวิเคราะห์ผ่านมันทั้งหมด ด้วยมือจะเป็นไปไม่ ด้วยเหตุนี้ ปัญหามักจะพบ โดยการตรวจสอบอุบัติเหตุ มีโรคค่อนข้างใหม่ของการทำเหมืองข้อมูล เราจะสามารถแยกวิเคราะห์ผ่านจำนวนมิฉะนั้นไม่สามารถจัดการข้อมูลการค้นหารูปแบบและความผิดปกติที่บ่งชี้เหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น วิธีการทำเหมืองข้อมูลที่ระบุไว้ในเอกสารนี้ได้แก่เรียนเคอร์เนลหลายอัลกอริทึม รุ่น Markov ซ่อน ซ่อนรุ่นกึ่ง Markov และธรรมชาติการประมวลผลภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราสำรวจ? วิธีการที่แตกต่างกันของการทำเหมืองข้อมูลในด้านการบินและ e พวกเขา? ประสิทธิผล ด้านการบินมักจะมองหาวิธีการใหม่ ๆ เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย แต่เนื่องจากจำนวนมากของข้อมูลการบินเก็บเป็นรายวันแยกผ่านมันทั้งหมดด้วยมือจะเป็นไปไม่ได้ ด้วยเหตุนี้ปัญหาที่เกิดขึ้นมักจะพบโดยการตรวจสอบอุบัติเหตุ ด้วย ELD Fi ที่ค่อนข้างใหม่ของการทำเหมืองข้อมูลที่เราสามารถที่จะแยกผ่านในปริมาณที่ไม่สามารถจัดการได้มิฉะนั้นข้อมูลเพื่อหารูปแบบและความผิดปกติที่บ่งบอกถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นอาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น วิธีการทำเหมืองข้อมูลที่ระบุไว้ในบทความนี้รวมถึงขั้นตอนวิธีการหลาย Kernel การเรียนรู้ที่ซ่อนมาร์คอฟรุ่นซ่อนกึ่งมาร์คอฟรุ่นและเป็นธรรมชาติ
การประมวลผลภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราสำรวจวิธีการที่แตกต่างกันของการทำเหมืองข้อมูลในด้านการบินและ eeffectiveness ของพวกเขา ด้านการบินอยู่เสมอมองหาวิธีการใหม่เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการจำนวนมากของข้อมูลการบินรวบรวมรายวัน , แยกวิเคราะห์ผ่านมันทั้งหมดโดยมือคงเป็นไปไม่ได้ ด้วยเหตุนี้ ปัญหาที่มักพบโดยการตรวจสอบอุบัติเหตุ กับสนามที่ค่อนข้างใหม่ของข้อมูลเหมืองแร่เราสามารถแยกผ่านยอดเงินอื่นไม่สามารถจัดการข้อมูลเพื่อหารูปแบบและความผิดปกติที่ระบุเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น การทําเหมืองข้อมูลวิธีการอธิบายไว้ในบทความนี้รวมหลายโปรแกรมการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟโมเดลกึ่งมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่ , และธรรมชาติการประมวลผลภาษา