คืออะไร การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)?

ประสิทธิภาพลดลงเมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากเงื่อนไขในโลกแห่งความเป็นจริงแตกต่างจากสมมติฐานในการฝึกอบรม

การเปลี่ยนแปลงของข้อมูลอินพุตในโลกแห่งความเป็นจริงเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งอาจทำให้ประสิทธิภาพของโมเดลลดลง

รูปแบบการเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับโดยไม่มีเอาต์พุตเป้าหมายที่ชัดเจน

แนวทางการฝึกอบรมที่ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่โดยไม่ลืมความรู้เดิม

เทคนิคที่สร้างตัวอย่างการฝึกอบรมที่ปรับเปลี่ยนเพื่อปรับปรุงการวางนัยทั่วไปของโมเดล

ผสมผสานการคาดการณ์จากหลายแบบจำลองเพื่อปรับปรุงความคงทนหรือความแม่นยำ