As the data keeps getting bigger, d

As the data keeps getting bigger, deep learning is coming to
play a key role in providing big data predictive analytics solutions.
In [12], a brief overview of deep learning was provided, and
highlight current research efforts and the challenges to big data, as
well as the future trends. Applications involving large-scale dictionary
learning tasks motivate well online optimization algorithms
for generally non-convex and non-smooth problems. In this
big data context, the authors in [13] developed an online learning
framework by jointly leveraging the stochastic approximation
paradigm with first-order acceleration schemes. As a consequence,
authors in [14] proposed a new model for large-scale adaptive
service composition, which integrated the knowledge of reinforcement
learning aiming at the problem of adaptability in a highly
dynamic environment and game theory used to coordinate agents'
behavior for a common task. In particular, a multi-agent Q-learning
algorithm for service composition based on this model was
also proposed. Authors in [15] presented a learning automatabased
adaptive uniform fractional guard channel algorithm, and
authors in [16] concentrated on the reinforcement learning technique
application to the agent state occurrence frequency with
analysis of knowledge sharing on the agent's learning process in
multi-agent environments, and [17] applied reinforcement learning
to large state spaces.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นข้อมูลเก็บได้รับใหญ่ เรียนรู้ลึกมามีบทบาทสำคัญในการให้บริการโซลูชั่นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่ใน [12], อธิบายภาพรวมของการเรียนรู้ลึกมีให้ และเน้นวิจัยปัจจุบันและความท้าทายที่จะข้อมูล เป็นตลอดจนแนวโน้มในอนาคต โปรแกรมประยุกต์ที่เกี่ยวข้องกับพจนานุกรมขนาดใหญ่เรียนรู้งานจูงใจดีออนไลน์ปรับอัลกอริทึมสำหรับปัญหาที่ไม่นูน และไม่เรียบ ในที่นี้ข้อมูลบริบท การเรียนออนไลน์ได้พัฒนาผู้เขียนใน [13]กรอบด้วยกิจการประมาณ stochasticกระบวนทัศน์โดยเร่งสั่งครั้งแรก เป็นผลผู้เขียน [14] การนำเสนอรูปแบบใหม่สำหรับขนาดใหญ่เหมาะสมบริการองค์ประกอบ ซึ่งรวมความรู้ของการเสริมแรงเล็งไปที่ปัญหาในการเรียนรู้สูงสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและทฤษฎีเกมที่ใช้ประสานงานตัวแทนลักษณะการทำงานสำหรับงานทั่วไป โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Q แทนหลายเรียนรู้เป็นอัลกอริทึมสำหรับบริการองค์ประกอบตามโมเดลนี้นอกจากนี้ยัง นำเสนอ ผู้เขียนใน [15] แสดง automatabased เรียนรู้ยามเศษเหมือนกันปรับช่องอัลกอริทึม และผู้เขียนใน [16] ที่เข้มข้นในการเรียนรู้เทคนิคการเสริมแรงโปรแกรมความถี่การเกิดสถานะแทนด้วยวิเคราะห์ความรู้ร่วมกันของตัวแทนกระบวนการเรียนรู้ในสภาพแวดล้อมหลายแทน และเรียนรู้การใช้การเสริมแรง [17]พื้นที่รัฐขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นข้อมูลที่ช่วยให้การเดินทางที่ใหญ่กว่าการเรียนรู้ลึกจะมา
มีบทบาทสำคัญในการให้ข้อมูลขนาดใหญ่โซลูชั่นการวิเคราะห์การทำนาย.
ใน [12], ภาพรวมคร่าวๆของการเรียนรู้ลึกให้และ
เน้นความพยายามของการวิจัยในปัจจุบันและความท้าทายในการข้อมูลขนาดใหญ่ ในฐานะ
เดียวกับแนวโน้มในอนาคต การประยุกต์ใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการขนาดใหญ่พจนานุกรม
งานการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการสร้างแรงจูงใจการเพิ่มประสิทธิภาพดีออนไลน์
สำหรับปัญหาทั่วไปที่ไม่ใช่นูนและไม่เรียบเนียน ในการนี้
บริบทข้อมูลขนาดใหญ่ผู้เขียนใน [13] การพัฒนาการเรียนรู้ออนไลน์
กรอบโดยร่วมกันใช้ประโยชน์จากการสุ่มประมาณ
กระบวนทัศน์กับการสั่งซื้อครั้งแรกรูปแบบการเร่งความเร็ว เป็นผลให้
ผู้เขียนใน [14] เสนอรูปแบบใหม่สำหรับขนาดใหญ่ปรับตัว
องค์ประกอบบริการแบบบูรณาการความรู้ในการเสริม
การเรียนรู้มุ่งที่ปัญหาของการปรับตัวในสูง
สภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและทฤษฎีเกมที่ใช้ในการประสานงานตัวแทน '
พฤติกรรมสำหรับ งานทั่วไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลายตัวแทน Q-การเรียนรู้
ขั้นตอนวิธีสำหรับองค์ประกอบบริการตามรูปแบบนี้
ยังเสนอ ผู้เขียนใน [15] นำเสนอการเรียนรู้ automatabased
เครื่องแบบอัลกอริทึมช่องยามปรับตัวเศษและ
ผู้เขียนใน [16] ความเข้มข้นในการเสริมสร้างการเรียนรู้เทคนิค
การประยุกต์ใช้กับความถี่ในการเกิดรัฐตัวแทนที่มี
การวิเคราะห์ของการแบ่งปันความรู้เกี่ยวกับกระบวนการเรียนรู้ของตัวแทนใน
สภาพแวดล้อมที่มีตัวแทนหลาย และ [17] นำมาใช้เสริมแรงการเรียนรู้
ไปที่ช่องว่างขนาดใหญ่ของรัฐ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นข้อมูลที่ช่วยให้ใหญ่ขึ้น เรียนลึกมามีบทบาทสำคัญในการให้ข้อมูลแบบใหญ่ Analytics โซลูชั่นใน [ 12 ] อธิบายภาพรวมของการเรียนรู้ที่ลึกและมีให้เน้นความพยายามในการวิจัยในปัจจุบันและความท้าทายข้อมูลใหญ่รวมทั้งแนวโน้มในอนาคต การใช้งานที่เกี่ยวข้องกับพจนานุกรมขนาดใหญ่การเรียนรู้งานจูงดีออนไลน์เพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมสำหรับปัญหาทั่วไปไม่นูนและไม่ราบรื่น ในนี้บริบทข้อมูลใหญ่ ผู้เขียนใน [ 13 ] พัฒนาการเรียนการสอนออนไลน์กรอบโดยร่วมกันใช้สุ่มประมาณกระบวนทัศน์ที่มีความเร่งแผน อย่างไรก็ดีผู้เขียน [ 14 ] การนำเสนอรูปแบบใหม่ เพื่อปรับขนาดใหญ่องค์ประกอบของบริการ ซึ่งผสมผสานความรู้เสริมการเรียนรู้มีปัญหาการปรับตัวในสูงสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและทฤษฎีที่ใช้ในการประสานงานของตัวแทนเกมพฤติกรรมสำหรับงานทั่วไป โดยเฉพาะแบบจำลองชนิดหลายตัวแทน q-learningขั้นตอนวิธีสำหรับองค์ประกอบบริการตามรูปแบบนี้นำเสนอ ผู้เขียนนำเสนอการเรียนรู้ automatabased [ 15 ]ปรับเครื่องแบบยามเป็นช่องทางและขั้นตอนวิธีผู้เขียน [ 16 ] เน้นเสริมการเรียนรู้เทคนิคใบสมัครเจ้าหน้าที่รัฐเกิดความถี่ด้วยการวิเคราะห์ร่วมกันในกระบวนการเรียนรู้ของตัวแทนในความรู้สภาพแวดล้อมแบบจำลองชนิดหลายตัวแทน และเสริมการเรียนรู้ประยุกต์ [ 17 ]การเป็นรัฐขนาดใหญ่