Some successful applications of mac

Some successful applications of machine learning algorithms have produced interesting results. However, there is much open research due to the many challenges that arise for this kind of problem. First of all, data gathered at universities were not initially planned for decision making analysis and this gives rise to several different data formats or schemas which are hard to handle and process with existing mining techniques. Therefore, it is of critical importance to perform data engineering and preprocessing such that the data input is appropriate for machine learning methods. In addition, operations such as data cleaning and missing values completion are essential in order to produce accurate and meaningful models of the student’s performance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โปรแกรมประยุกต์บางโปรแกรมที่ประสบความสำเร็จของเครื่องเรียนรู้อัลกอริทึมได้ผลิตผลที่น่าสนใจ อย่างไรก็ตาม มีการวิจัยที่ดีมากเปิดเนื่องจากความท้าทายมากมายที่เกิดขึ้นสำหรับชนิดของปัญหานี้ แรกของทั้งหมด ข้อมูลที่รวบรวมที่มหาวิทยาลัยไม่ตอนแรกวางแผนไว้สำหรับการวิเคราะห์ตัดสินใจ และนี้ก่อให้หลายรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกันหรือแบบแผนซึ่งยากที่จะจัดการ และดำเนินการ ด้วยเทคนิคการทำเหมืองแร่ที่มีอยู่ จึง มันเป็นความสำคัญการทำวิศวกรรมข้อมูลและประมวลผลเบื้องต้นเช่นที่ป้อนข้อมูลเหมาะสมกับวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ การดำเนินงานเช่นข้อมูลหายไปค่าเสร็จสมบูรณ์ และทำความสะอาดเป็นสำคัญเพื่อผลิตรุ่นที่ถูกต้อง และมีความหมายของประสิทธิภาพการทำงานของนักเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บางโปรแกรมที่ประสบความสำเร็จของขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครื่องได้มีการผลิตผลลัพธ์ที่น่าสนใจ อย่างไรก็ตามมีงานวิจัยที่เปิดมากเนื่องจากความท้าทายหลายอย่างที่เกิดขึ้นสำหรับชนิดของปัญหานี้ แรกของทุกข้อมูลที่รวบรวมที่มหาวิทยาลัยไม่ได้เริ่มวางแผนการตัดสินใจและการวิเคราะห์นี้จะทำให้เกิดหลายรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกันหรือสกีมาซึ่งยากที่จะจัดการและกระบวนการที่มีเทคนิคการทำเหมืองที่มีอยู่ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งที่สำคัญในการดำเนินการด้านวิศวกรรมและข้อมูล preprocessing ดังกล่าวว่าการป้อนข้อมูลที่มีความเหมาะสมสำหรับวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้การดำเนินงานเช่นการทำความสะอาดข้อมูลและค่าที่ขาดหายเสร็จสิ้นมีความจำเป็นในการที่จะผลิตรุ่นที่ถูกต้องและมีความหมายของการปฏิบัติงานของนักเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บางโปรแกรมที่ประสบความสำเร็จของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้มีการผลิตผลลัพธ์ที่น่าสนใจ อย่างไรก็ตาม มีงานวิจัยมากเปิดเนื่องจากความท้าทายต่างๆ ที่เกิดขึ้น สำหรับปัญหานี้ แรกของทั้งหมด , ข้อมูลรวบรวมในมหาวิทยาลัยได้เริ่มวางแผนสำหรับการวิเคราะห์การตัดสินใจและนี้ให้สูงขึ้นเพื่อหลายรูปแบบข้อมูลหรือ schema ซึ่งยากที่จะจัดการ และกระบวนการ ด้วยเทคนิคการทำเหมืองที่มีอยู่ ดังนั้น จึงมีความสําคัญสําคัญแสดงวิศวกรรมข้อมูลและการเตรียมข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับเครื่องเรียนรู้วิธีการ นอกจากนี้ การดำเนินงาน เช่น การทำความสะอาดข้อมูลและหายไปเมื่อค่าความสําคัญในการผลิตที่ถูกต้องและมีความหมายรูปแบบของการปฏิบัติงานของนักเรียน