We present and analyze a theoretica

We present and analyze a theoretical model
designed to understand and explain the effectiveness
of ontologies for learning multiple
related tasks from primarily unlabeled
data. We present both information-theoretic
results as well as efficient algorithms

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอ และวิเคราะห์แบบจำลองทางทฤษฎีออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจ และอธิบายประสิทธิผลของ ontologies สำหรับการเรียนรู้หลายงานที่เกี่ยวข้องจากหลักไม่มีป้ายชื่อข้อมูล เรานำเสนอทั้งข้อมูลสดผลลัพธ์เป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอและวิเคราะห์รูปแบบทฤษฎี
การออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและอธิบายประสิทธิภาพ
ของจีสำหรับการเรียนรู้หลาย
งานที่เกี่ยวข้องจากที่ไม่มีป้ายกำกับหลัก
ข้อมูล เรานำเสนอข้อมูลทั้งทฤษฎี
ผลเช่นเดียวกับกลไกที่มีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรานำเสนอและวิเคราะห์แบบจำลองเชิงทฤษฎีออกแบบมาเพื่อเข้าใจและอธิบายประสิทธิผลของการเรียนรู้หลาย นโทโลจีงานที่เกี่ยวข้องจากใกล้เคียงเป็นหลักข้อมูล เรานำเสนอข้อมูลทั้งทฤษฎีผลลัพธ์เช่นเดียวกับขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพ