Some issues related to AL have alre

Some issues related to AL have already been well studied in Statistics; this is
not the case in Computer Science, where research is still wanting. Recommender
Systems are changing at a rapid pace and becoming more and more complex. An
example of this is the system that won the NetFlix Recommendation Challenge,
which combined multiple predictive methods in an ensemble manner (see Chapter
5). Given the high rate of change in predictive methods of RSs, and their complex
interaction with AL, there is an ever increasing need for new approaches.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บางประเด็นที่เกี่ยวข้องกับ AL มีแล้วถูกดีเรียนสถิติ นี่คือไม่ใช่ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ที่งานวิจัยจะยังคงไว้ซึ่งการ ผู้แนะนำระบบมีการเปลี่ยนแปลงที่ก้าวอย่างรวดเร็ว และกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้น มีอย่างนี้เป็นระบบที่ชนะความท้าทายแนะนำ NetFlixซึ่งรวมวิธีหลายงานในลักษณะเป็นวงดนตรี (ดูบท5) กำหนดอัตราสูงของการเปลี่ยนแปลงในวิธีการคาดการณ์ของ RSs และซับซ้อนของพวกเขาโต้ตอบกับ AL เคยเพิ่มขึ้นจำเป็นใหม่ ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บางประเด็นที่เกี่ยวข้องกับอัลได้รับการศึกษาดีในสถิติ; นี้เป็น
กรณีที่ไม่วิทยาการคอมพิวเตอร์ที่การวิจัยยังคงต้องการ recommender
ระบบที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้น
นี่คือตัวอย่างของระบบที่ได้รับรางวัลท้าทายคำแนะนำ Netflix,
ซึ่งรวมวิธีการทำนายหลายในลักษณะชุด (ดูบทที่
5) ได้รับอัตราที่สูงของการเปลี่ยนแปลงในวิธีการทำนายของ RSS และซับซ้อนของพวกเขา
มีปฏิสัมพันธ์กับอัลมีความจำเป็นที่เพิ่มขึ้นสำหรับแนวทางใหม่ ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาบางประการที่เกี่ยวข้องกับอัลได้ศึกษาดีใน สถิติ นี้
ไม่กรณี ในสาขาวิทยาศาสตร์ที่งานวิจัยยังอยาก แนะนำระบบ
เปลี่ยนที่ก้าวอย่างรวดเร็วและกลายเป็นมากขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น เป็น
ตัวอย่างนี้เป็นระบบที่ได้รับการแนะนำความท้าทาย
ซึ่งรวมวิธีพยากรณ์หลายคนในชุดลักษณะ ( ดูบทที่
5 )ได้รับอัตราสูงของการเปลี่ยนแปลงในวิธีการพยากรณ์ของ RSS , และซับซ้อน
ปฏิสัมพันธ์กับอัล มีเพิ่มขึ้นตลอดเวลา ต้องการแนวทางใหม่
.