The small data sets in the OEM make

The small data sets in the OEM make possible to iterate the steps many times during a learning session and the users have an immediate view how their choices with classification affect to the outcome of the data mining algorithm. The OME also provides functionalities for “replaying” previously collected and saved data. This feature was built for analyzing learning data
subsequently. This approach could be utilized if real-time learning settings, such as educational robotics classes, would not be
available. The OME is not fixed to work in educational robotics classes only, but any technology-based learning environment that

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชุดข้อมูลขนาดเล็กใน OEM ทำให้สามารถทำซ้ำในขั้นตอนหลายครั้งระหว่างเซสชันการเรียนรู้ และผู้มีมุมมองในทันทีเป็นวิธีเลือกของพวกเขากับการจัดประเภทที่มีผลต่อการผลของอัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูล OME ยังมีฟังก์ชันสำหรับ "replaying" รวบรวม และบันทึกข้อมูลไว้ก่อนหน้านี้ คุณลักษณะนี้ถูกสร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้ต่อมา วิธีการนี้อาจใช้ได้ถ้าไม่ต้องการตั้งค่าการเรียนรู้แบบเรียลไทม์ เช่นเรียนรู้หุ่นยนต์พร้อมใช้งาน OME ไม่คงที่จะทำงานในชั้นเรียนการศึกษาหุ่นยนต์เท่านั้น แต่การใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ชุดข้อมูลขนาดเล็กใน OEM ให้เป็นไปตามขั้นตอนเพื่อย้ำหลายครั้งในช่วงการเรียนรู้และผู้ใช้มีมุมมองทันทีวิธีการเลือกของพวกเขากับการจัดส่งผลกระทบต่อผลของขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูล โอมนอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันสำหรับข้อมูล "การเล่น" ที่รวบรวมและบันทึกไว้ก่อนหน้านี้ คุณลักษณะนี้ถูกสร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้
ในภายหลัง วิธีการนี้สามารถนำไปใช้ในการเรียนรู้ว่าการตั้งค่าแบบ real-time เช่นการเรียนหุ่นยนต์การศึกษาจะไม่
สามารถใช้ได้ โอมไม่คงที่ในการทำงานในชั้นเรียนหุ่นยนต์การศึกษาเท่านั้น แต่สภาพแวดล้อมการเรียนรู้ใด ๆ ที่ใช้เทคโนโลยีที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชุดข้อมูลขนาดเล็กใน OEM ทำให้เป็นไปได้ที่จะย้ำขั้นตอนหลายครั้งในระหว่างเซสชั่นการเรียนรู้และผู้ใช้มีมุมมองอย่างไรกับการเลือกของพวกเขาทันทีจะส่งผลกระทบต่อผลของเหมืองข้อมูลขั้นตอนวิธี ที่โอมยังมีฟังก์ชัน " ทบทวน " ก่อนหน้านี้เก็บและบันทึกข้อมูล คุณลักษณะนี้จะถูกสร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้ในภายหลัง วิธีนี้อาจจะใช้ ถ้า เวลา เรียนรู้การตั้งค่าเช่นเรียนหุ่นยนต์เพื่อการศึกษา จะไม่พร้อมใช้งาน ที่โอมไม่คงที่ทำงานในชั้นเรียนและการศึกษาเท่านั้น แต่สภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่ใช้เทคโนโลยีใด ๆ