ML Glossary

A

• Activation function: ฟังก์ชันกระตุ้น
• Annotation: การกำกับข้อมูล

B

• Backpropagation: การแพร่ย้อนกลับ
• Backpropagation learning: การเรียนรู้ด้วยวิธีแพร่ย้อนกลับ
• Bias: อคติ

C

• Convolution Neural Network: โครงข่ายประสาทเทียมสังวัฒนาการ

D

• Decision Tree: ต้นไม้ตัดสินใจ
• Deep Learning: การเรียนรู้เชิงลึก

G

• Gated Recurrent Unit: หน่วยเวียนเกิดแบบมีประตูสัญญาณ

L

• LSTM: ความจำระยะสั้นแบบระยะยาว

M

• Machine Learning: การเรียนรู้ของเครื่อง
• Multi-layer Perceptron: เปอร์เซปตรอนแบบหลายชั้น

N

• Naive Bayes: เบยส์แบบไร้เดียงสา
• Neural Network: โครงข่ายประสาทเทียม
• No Free Lunch Theorem: ทฤษฎีบทไม่มีข้าวกลางวันฟรี

R

• Random Forest: ป่าสุ่ม
• Recurrent Neural Network: โครงข่ายประสาทเทียมเวียนซ้ำ
• Regression: การถดถอย

S

• Support Vector Machine: เครื่องเวกเตอร์ค้ำยัน

T

• Tripet Loss: ฟังก์ชันสูญเสียแฝดสาม

U

• Universal Approximation Theorem: ทฤษฎีการประมาณครอบจักรวาล
• Universal Function Approximator: ตัวประมาณฟังก์ชันครอบจักรวาล

W

• Weight: น้ำหนัก
• Weights: ชุดน้ำหนัก