for many applications is the ability to induce models fromdata. This a การแปล - for many applications is the ability to induce models fromdata. This a ไทย วิธีการพูด

for many applications is the abilit

for many applications is the ability to induce models from
data. This ability allows to complement expert knowledge
with data to improve performance of a system.
In the last decade there has been an active research effort to
develop the theory and algorithms for learning of Bayesian
networks from data. This includes methods for parameter
learning [1, 19, 27] and structure learning [3, 6, 16, 26].
Using structure learning procedures we can learn about the
structure of interactions between variables in an unknown
domain.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
สำหรับโปรแกรมประยุกต์จำนวนมากจะสามารถก่อให้เกิดรูปแบบจากข้อมูล ความสามารถนี้ช่วยให้การเติมเต็มความรู้มีข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบในทศวรรษ ได้มีความพยายามที่จะใช้งานวิจัยพัฒนาทฤษฎีและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของทฤษฎีเครือข่ายข้อมูล รวมถึงวิธีการสำหรับพารามิเตอร์การเรียนรู้ [1, 19, 27] และโครงสร้างการเรียนรู้ [3, 6, 16, 26]ใช้โครงสร้างกระบวนการเรียนรู้เราสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับการโครงสร้างของการโต้ตอบระหว่างตัวแปรในโนเนมโดเมน
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!

สำหรับการใช้งานจำนวนมากก็คือความสามารถในการที่จะทำให้เกิดรุ่นจากข้อมูล
ความสามารถนี้จะช่วยให้เพื่อเติมเต็มความรู้จากผู้เชี่ยวชาญที่มีข้อมูลในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของระบบ. ในทศวรรษที่ผ่านมาได้มีการพยายามใช้งานวิจัยเพื่อพัฒนาทฤษฎีและอัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้ของคชกรรมเครือข่ายจากข้อมูล ซึ่งรวมถึงวิธีการในการพารามิเตอร์การเรียนรู้ [1, 19, 27] และโครงสร้างการเรียนรู้ [3, 6, 16, 26]. การใช้วิธีการเรียนรู้โครงสร้างที่เราสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับโครงสร้างของการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในที่ไม่รู้จักโดเมน






การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
สำหรับการใช้งานมากคือความสามารถในการจูงนางแบบจาก
ข้อมูล ความสามารถนี้จะช่วยให้เพื่อเติมเต็ม
ความรู้ความเชี่ยวชาญกับข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ .
ในทศวรรษที่ผ่านมามีการใช้ความพยายาม

เพื่อพัฒนาทฤษฎีและขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครือข่ายคชกรรม
จากข้อมูล นี้รวมถึงวิธีการสำหรับพารามิเตอร์
การเรียนรู้ [ 1 , 19 , 27 ] และโครงสร้างการเรียนรู้ [ 3 , 6 , 16 , 26 ]
โดยใช้โครงสร้างการเรียนรู้ขั้นตอน เราสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับ
โครงสร้างของปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในการ โดเมน ที่ไม่รู้จัก

การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: