With the sheer size of data availab

With the sheer size of data available today, big data brings big
opportunities and transformative potential for various sectors; on
the other hand, it also presents unprecedented challenges to harnessing
data and information. Many of the most advanced big data
applications involve the mining of heterogeneous datasets for
otherwise-obscured knowledge, patterns, and relationships.
Applying advanced machine learning algorithms and techniques
from the field of artificial intelligence. However, the current
algorithms do not scale well for big data network learning. Deep
learning is currently an extremely active research area in machine
learning and pattern recognition society. It has gained huge successes
in a broad area of applications such as speech recognition,
computer vision, and natural language processing. A novel elastic
extreme learning machine based on MapReduce framework was
proposed to cover the shortage whose learning ability was weak to
the updated large-scale training dataset [10]. Authors in [11]
proposed a novel parallel Bayesian network learning algorithm
called parallel based Bayesian network learning

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้วยความกว้างใหญ่ของข้อมูล วันนี้ ข้อมูลนำใหญ่โอกาสและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงสำหรับภาคต่าง ๆ บนมืออื่น ๆ มันยังท้าทายอย่างการควบคุมข้อมูลและข้อมูล ของข้อมูลขนาดใหญ่สูงสุดโปรแกรมประยุกต์ที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองแร่ของชุดข้อมูลที่แตกต่างกันสำหรับอื่น ๆ บดบังความรู้ รูปแบบ และความสัมพันธ์ใช้ขั้นสูงเครื่องเรียนรู้อัลกอริทึมและเทคนิคจากฟิลด์ของปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบันไม่ส่วนอัลกอริทึมสำหรับข้อมูลเครือข่ายเรียนรู้ ลึกเรียนอยู่พื้นที่วิจัยมากใช้งานในเครื่องสังคมการเรียนรู้และรูปแบบ จะได้รับความสำเร็จอย่างมากในพื้นที่กว้าง ๆ ของการใช้งานเช่นการรู้จำเสียงคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และประมวลผลภาษาธรรมชาติ นวนิยายที่ยืดหยุ่นเครื่องจักรที่ใช้ในการเรียนรู้มากใน MapReduce กรอบได้เสนอการการขาดแคลนที่มีความสามารถเรียนรู้ได้อ่อนในชุดข้อมูลฝึกอบรมขนาดใหญ่ปรับปรุง [10] ผู้เขียนใน [11]นำเสนอนวนิยายขนานทฤษฎีเครือข่ายอัลกอริทึมการเรียนรู้เรียกว่าขนานตามทฤษฎีเครือข่ายเรียนรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ด้วยขนาดที่แท้จริงของข้อมูลที่มีอยู่ในวันนี้จะนำข้อมูลขนาดใหญ่ใหญ่
โอกาสและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงสำหรับภาคต่างๆ บน
มืออื่น ๆ ก็ยังมีความท้าทายประวัติการณ์เพื่อควบคุม
ข้อมูลและสารสนเทศ หลายคนที่ทันสมัยที่สุดข้อมูลขนาดใหญ่
การใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองแร่ของชุดข้อมูลที่แตกต่างกันสำหรับ
ความรู้มิฉะนั้นบดบังรูปแบบและความสัมพันธ์.
การประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ทันสมัยและเทคนิค
จากสนามปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตามในปัจจุบัน
ขั้นตอนวิธีการไม่ได้ดีขนาดใหญ่สำหรับการเรียนรู้เครือข่ายข้อมูล ลึก
การเรียนรู้ในปัจจุบันเป็นพื้นที่ใช้งานวิจัยอย่างมากในเครื่อง
การเรียนรู้และการจดจำรูปแบบสังคม จะได้รับความสำเร็จอย่างมาก
ในบริเวณกว้างของการใช้งานเช่นการรู้จำเสียง
คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ นวนิยายยืดหยุ่น
เครื่องการเรียนรู้มากขึ้นอยู่กับกรอบ MapReduce ได้รับการ
เสนอให้ครอบคลุมถึงปัญหาการขาดแคลนที่มีความสามารถในการเรียนรู้ที่จะอ่อนแอ
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ที่อัปเดต [10] ผู้เขียนใน [11]
เสนอขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครือข่ายคชกรรมขนานนวนิยาย
เรียกขนานตามเครือข่ายการเรียนรู้แบบเบย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กับขนาดที่แท้จริงของข้อมูลพร้อมใช้งานวันนี้ ข้อมูลใหญ่หอบใหญ่โอกาสและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงในภาคต่าง ๆได้มืออื่น ๆ , นอกจากนี้ยังนำเสนอความท้าทายประวัติการณ์เพื่อการควบคุมข้อมูลและสารสนเทศ หลายของขนาดใหญ่ที่ทันสมัยที่สุดข้อมูลโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับเหมืองแร่ของบริษัทข้อมูลสำหรับมิฉะนั้น แฝงความรู้ รูปแบบ และความสัมพันธ์การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรและเทคนิคขั้นสูงทางด้านปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันขั้นตอนวิธีทำไม่ขนาดก็ใหญ่ข้อมูลเครือข่ายการเรียนรู้ ลึกการเรียนรู้ในปัจจุบันพื้นที่แสนปราดเปรียวการวิจัยในเครื่องการเรียนรู้ และสังคม การรู้จำรูปแบบ มันได้รับความสำเร็จมากในพื้นที่กว้างของการใช้งาน เช่น การพูด การรับรู้วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ นวนิยายที่ยืดหยุ่นสุดยอดเครื่องเรียนรู้ตาม mapreduce กรอบคือเสนอเพื่อให้ครอบคลุมปัญหาที่มีความสามารถในการเรียนรู้ก็อ่อนอัพเดทข้อมูลและฝึกอบรม [ 10 ] ผู้เขียน [ 11 ]เสนอนวนิยายคชกรรมเครือข่ายการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีแบบขนานเรียกใช้เครือข่ายการเรียนรู้แบบขนาน