★★★빅데이터 시대의 예측도구, 머신러닝의 올바른 활용법,

★★★빅데이터 시대의 예측도구, 머신러닝의 올바른 활용법,

예측을 위한 모델링,

머신러닝,-빅데이터시대의 축약형 접근법,

변수예측,

이 리포트만으로는 개념을 이해하기 어렵다, 나름 전문적인 공부를 해야할 분야이다,

머신러닝은 귀납적 러닝,

모델설계자의 통찰력 필요,

연역적 사고도 모델링에 중요한 통찰력을 제공,

인공지능도 아직까지 설계자의 직관을 필요로 함,

★ ★ ★ herramientas de predicción de la era de Big Data, el uso correcto del aprendizaje automático,

Modelado para la predicción,

Aprendizaje automático, - un acercamiento acortado a la era de Big Data,

Predicción variable,

Este informe solo es difícil de entender el concepto, es un campo de estudio profesional,

El aprendizaje automático implica la ejecución inductiva,

Los diseñadores de modelos necesitan visión,

Proporciona información valiosa para modelar el pensamiento deductivo,

La inteligencia artificial todavía requiere la intuición del diseñador,

★ ★ ★ Công cụ dự đoán thời đại dữ liệu lớn, sử dụng đúng máy học,

Mô hình hóa cho dự đoán,

Học máy, - một cách tiếp cận rút ngắn trong kỷ nguyên Dữ liệu lớn,

Dự đoán biến,

Báo cáo này là khó hiểu khái niệm, nó là một lĩnh vực nghiên cứu chuyên nghiệp,

Học máy liên quan đến chạy quy nạp,

Nhà thiết kế mô hình cần cái nhìn sâu sắc,

Cung cấp những hiểu biết có giá trị về mô hình suy nghĩ suy diễn,

Trí tuệ nhân tạo vẫn đòi hỏi trực giác của người thiết kế,

★ ★ ★ Big data era prediction tools, the correct use of machine learning,

Modeling for prediction,

Machine learning, - a shortened approach to the Big Data era,

Variable prediction,

This report alone is hard to understand the concept, it is a field of professional study,

Machine learning involves inductive running,

Model designers need insight,

Provides valuable insights into modeling deductive thinking,

Artificial intelligence still requires the designer's intuition,