Machine learning is a branch of Art

Machine learning is a branch of Artificial Intelligence
(AI) defined (by Arthur Samuel one of the pioneers of AI) as
the field of study that gives to computers the ability to learn without
being explicitly programmed or in other words systems that can learn
from data. During the last ten years, SVMs have been showing a great
potential for data classification also in satellite data processing
(Mountrakis et al., 2011) and for these reasons has been adopted in
this study. It is expected that the use of SVMs in remote sensing should
enable us to successfully handle small training data sets and outperform
other more traditional classifiers (Mountrakis et al., 2011).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครื่องเรียนเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์(AI) กำหนด Samuel Arthur หนึ่งในผู้บุกเบิกของ AI) เป็นวุฒิการศึกษาที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้โดยการตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจน หรืออีกนัยหนึ่งระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูล ในช่วงสิบปีสุดท้าย SVMs มีการแสดงดีศักยภาพการจัดข้อมูลในการประมวลผลข้อมูลดาวเทียมยัง(Mountrakis et al., 2011) และเหตุผลเหล่านี้ได้รับการรับรองในการศึกษานี้ คาดว่าจะใช้ของ SVMs ในแชมพูควรช่วยให้เราสามารถจัดการกับชุดข้อมูลขนาดเล็กฝึกประสบความสำเร็จ และมีประสิทธิภาพสูงกว่าอื่น ๆ มากกว่าคำนามภาษา (Mountrakis et al., 2011)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเรียนรู้เครื่องเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์
(AI) กำหนด (โดยอาร์เธอร์ซามูเอลหนึ่งในผู้บุกเบิกของ AI)
เป็นสาขาวิชาที่ให้กับคอมพิวเตอร์ความสามารถในการเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องถูกตั้งโปรแกรมชัดเจนหรือในระบบคำอื่น
ๆ
ที่สามารถเรียนรู้ได้จากข้อมูล. ในช่วงสิบปีที่ผ่าน SVMs
ได้รับการแสดงที่ดีมีศักยภาพสำหรับการจำแนกข้อมูลในการประมวลผลข้อมูลดาวเทียม
(Mountrakis et al., 2011)
และด้วยเหตุผลเหล่านี้ได้รับการรับรองในการศึกษาครั้งนี้ มันเป็นที่คาดว่าการใช้จำแนกในระยะไกลควรจะช่วยให้เราประสบความสำเร็จในการจัดการฝึกอบรมชุดข้อมูลขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพสูงกว่าคนอื่นๆ จําแนกแบบดั้งเดิมมากขึ้น (Mountrakis et al., 2011)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาของ
ปัญญาประดิษฐ์ ( AI ) ที่กำหนด ( โดยอาร์เธอร์ซามูเอล หนึ่งในผู้บุกเบิกของ AI )
เขตข้อมูลการศึกษาที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้โดยการตั้งโปรแกรมหรืออย่างชัดเจน
กล่าวอีกนัยหนึ่ง ระบบที่สามารถเรียนรู้
จากข้อมูล ในช่วงสิบปีที่ผ่านมาแบบได้แสดงศักยภาพในการจำแนกข้อมูลดาวเทียมด้วย

ในการประมวลผลข้อมูล( mountrakis et al . , 2011 ) และด้วยเหตุผลเหล่านี้ได้ถูกนำมาใช้ในการศึกษานี้
. คาดว่าใช้แบบในการรับรู้จากระยะไกลจะช่วยให้เราจัดการเรียบร้อยแล้ว

ชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดเล็กและแสดงคำดั้งเดิมอื่น ๆ ( mountrakis et al . , 2011 ) .