คำถาม: การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลแบบใด?

text: ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: เนื่องจากสเปซของสมมติฐานทั้งหมดประกอบด้วยต้นไม้การตัดสินใจทุกต้นจากลักษณะที่กำหนดให้ เพราะฉะนั้นต้นไม้ที่ไม่มีตัวแปรตามจึงเป็นสมาชิกของเซตนี้เช่นกัน ID3 สามารถหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่จะได้ผลออกเป็นต้นไม้แบบนั้นได้ ID3 จะสนใจเฉพาะสมมติฐานปัจจุบันเท่านั้น จึงหาสมมติฐานที่สอดคล้องกับปัญหาได้เพียงสมมติฐานเดียวเท่านั้น ไม่สามารถหาสมมติฐานทั้งหมดที่สอดคล้องได้ ID3 ในรูปแบบที่ไม่มีการแก้ไขไม่มีการค้นหาย้อนกลับ (backtracking) เมื่อเลือกตัวแปรต้นตัวใดเป็นบัพแล้ว จะไม่สนใจตัวแปรต้นตัวนี้อีก ดังนั้นผลลัพธ์ที่ได้อาจเป็นผลลัพธ์ที่ดี แต่ไม่ดีที่สุด ID3 ใช้ข้อมูลทางสถิติคือเกนความรู้ของข้อมูลทุกตัวมาพิจารณารวมกัน มีข้อดีคือจะสามารถลดความผิดพลาดจากข้อมูลนำเข้าบางตัวได้ในระดับหนึ่ง
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: หัวใจสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องคือ การทำให้โมเดลมีความ"ทั่วไป" (general) มากขึ้นจากประสบกาณ์ที่ได้มา การทำให้ทั่วไปมากขึ้นนี้จะทำให้เครื่องสามารถพยากรณ์หรือทำงานกับตัวอย่างข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างแม่นยำมากขึ้น บางครั้ง ข้อมูลชุดสอนก็มาจากการสุ่มและผู้เรียนรู้จะต้องทำให้โมเดลมีความั่วไปมากขึ้นเพื่อจะได้ทำการพยากรณ์ข้อมูลใหม่ๆได้อย่างถูกต้องเพียงพอ
title: การเรียนรู้ของเครื่อง

text: ในหลายๆครั้งการเรียนรู้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจทำให้ฟังก์ชันที่ได้ออกมาจำกัดอยู่กับข้อมูลที่นำมาสอน ตัวอย่างเช่น สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 90% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 30% แต่สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h' อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 70% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 50% จะเรียนสมมติฐาน h ว่าโอเวอร์ฟิต (overfit)
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: ID3 สามารถมองได้ว่าเป็นการค้นหาสมมติฐาน (hypothesis) จากสเปซของสมมติฐานทั้งหมด (hypothesis space) โดยที่สมมติฐานทั้งหมดคือต้นไม้การตัดสินใจทั้งหมดที่เป็นไปได้จากลักษณะต่างๆที่กำหนดมา ID3 ค้นหาต้นไม้จากรูปแบบง่ายไปสู่รูปแบบที่ซับซ้อน (simple-to-complex) ทั่วสเปซดังรูปด้านบน เริ่มจากต้นไม้ที่ว่างเปล่า และใส่รายละเอียดไปเรื่อยๆเพื่อให้สอดคล้องกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้มากยิ่งขึ้น ฟังก์ชันที่บอกแนวทางการเติบโตของต้นไม้คือเกนความรู้ เมื่อมอง ID3 ในมุมมองของการค้นหาแล้ว สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพและข้อจำกัดได้ดังนี้
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: การจัดหมวดหมู่หรือกลุ่มนี้สามารถสอนกันได้หลายแบบ ไม่ว่าจะใช้วิธีการทางสถิติหรือทางการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีการที่นิยมใช้ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม วิธีเคอร์เนล support vector machine ขั้นตอนวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว โมเดลผสมแบบเกาส์ การจัดหมวดหมู่แบบเบย์ใหม่ และต้นไม้การตัดสินใจ ประสิทธิภาพของแต่ละเครื่องมือนั้นขึ้นอยู่กับงานที่ทำแต่ละงานและคุณสมบัติของข้อมูลที่เข้ามา โดยทั่วไปแล้ว ไม่มีเครื่องมือใดที่ทำหน้าที่ได้ดีที่สุดบนทุกปัญหา
title: ปัญญาประดิษฐ์

text: โมเดลนี้ได้ชื่อว่า เป็นกล้องสามมิติที่ดูเลิศหรูมากในยุคนั้น (Deluxe Stereoscope) กรอบหน้าเหลี่ยมตัดมุม มีสีดำเงา กับน้ำตาลเป็นหลัก เปลี่ยนระบบการใส่และเลื่อนรีลแบบใหม่ เป็นรุ่นแรกที่สอดแผ่นรีลลงทางช่องด้านบน ไม่ต้องเปิด-ปิดฝาอีก ชิ้นส่วนด้านช่องรับแสงกับด้านเลนส์ตา ถูกยึดประกบติดตายด้วยหมุดสีเงินเปิดออกไม่ได้ เลนส์ตามีกำลังขยายภาพ 5x ไม่มีถ้วยครอบตา คันสับเป็นแผ่นโลหะสีเงินมีตุ่มเล็กๆ สำหรับกด (โมเดลนี้ จดสิทธิบัตร ผู้ประดิษฐ์คือ กรูเบอร์)
title: วิว-มาสเตอร์

text: ID3 นั้นสร้างต้นไม้การตัดสินใจจากบนลงล่างด้วยการถามว่าลักษณะใด (ขอใช้คำว่าลักษณะแทนตัวแปรต้น) ควรจะเป็นรากของต้นไม้การตัดสินใจต้นนี้ และถามซ้ำๆไปเรื่อยๆเพื่อหาต้นไม้ทั้งต้นด้วยการเขียนโปรแกรมด้วยความสัมพันธ์แบบเวียนเกิด (English: recursion) โดยในการเลือกว่าลักษณะใดดีที่สุดนั้นดูจากค่าของลักษณะเรียกว่าเกนความรู้ (Information gain) ก่อนที่จะรู้จักเกนความรู้จะต้องนิยามค่าหนึ่งที่ใช้บอกความไม่บริสุทธิ์ของข้อมูลก่อน เรียกว่าเอนโทรปี (Entropy) โดยนิยามเอนโทรปีของต้นไม้การตัดสินใจในตัวในเซตของตัวอย่าง S คือ E (S) ดังนี้
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: นอกจากนี้แล้วหนูบ้านอาจจะมีกระบวนการทางปัญญา (metacognition) ซึ่งหมายถึงการตระหนักถึงการเรียนรู้ของตัวเองและตัดสินใจด้วยความรู้ที่มีหรือไม่มี โดยความคิดนี้สนับสนุนโดยผลการทดลองเกี่ยวกับการตัดสินใจของหนูบ้านเกี่ยวกับการเลือกหน้าที่ที่ง่ายกว่าและมีรางวัลสูง ซึ่งทำให้หนูเป็นสัตว์ที่สองหลังจากสัตว์อันดับวานรที่มีความสามารถนี้ แต่ทว่าผลการทดลองนี้มีข้อโต้แย้งอยู่เป็นจะนวนมากเนื่องจากหนูทดลองอาจจะเพียงทำตามที่ทฤษฎีการวางเงื่อนไขด้วยการกระทำ (operant conditioning principles) หรือโมเดลเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม หนูบ้านใช้ความสามารถในการเรียนรู้สังคมในสถานการณ์หลายอย่างโดยเฉพาะการแสวงหาอาหารที่ชอบ
title: อันดับสัตว์ฟันแทะ

text: ในเครื่องคอมพิวเตอร์ สามารถจองแรมบางส่วนเป็นพาร์ติชัน ทำให้ทำงานได้เหมือนฮาร์ดดิสก์แต่เร็วกว่ามาก มักเรียกว่า แรมดิสค์ (ramdisk)แรมสารกิ่งตัวนำมักผลิตในรูปของวงจรรวมหรือไอซี ไอซีมักจะนำมาประกอบในรูปของโมดูลสำหรับเสียบ มาตรฐานโมดูลแบบต่าง ๆ ได้แก่
title: แรม

text: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) เป็นความสามารถในการหาแบบแผนบางอย่างจากข้อมูลที่เข้ามา ส่วนการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) นั้นหมายถึงการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงตัวเลข ปัญหาการแบ่งประเภทของข้อมูลนั้นใช้เพื่อกำหนดว่าของชิ้นใหม่ชิ้นหนึ่งจัดอยู่ในกลุ่มประเภทใดหลังจากที่ได้เรียนรู้ตัวอย่างสอนที่ระบุว่าของแต่ละอย่างควรจะอยู่ในประเภทใดมาแล้ว ส่วนการวิเคราะห์การถดถอยนั้นพยายามจะสร้างฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลขาเข้ากับข้อมูลขาออก และทำนายว่าข้อมูลขาออกควรจะเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อข้อมูลขาเข้าเปลี่ยนแปลง ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) นั้น เอเยนต์จะได้รับรางวัลหากมีการตอบสนองที่ดีและถูกลงโทษหากมีการตอบสนองที่ไม่ดี เอเยนต์จะเรียนรู้จากรางวัลและการลงโทษนี้ในการสร้างกลยุทธ์เพื่อแก้ไขปัญหาต่าง ๆ การเรียนรู้ทั้งสามแบบนี้สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) โดยใช้แนวคิดของประโยชน์ การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึมทางการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมนั้นเป็นอีกหนึ่งสาขาทางด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์สายทฤษฎี การเรียนรู้ของเครื่องจักรถือว่าเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาหุ่นยนต์เช่นกัน ทำให้หุ่นยนต์มีทักษะใหม่ ๆ ได้ ผ่านการสำรวจด้วยตนเอง การติดต่อกับผู้สอนที่เป็นมนุษย์ การเลียนแบบ และอื่น ๆ 
title: ปัญญาประดิษฐ์

text: การเรียนรู้ของเครื่อง () เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ อัลกอริทึมนั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์
title: การเรียนรู้ของเครื่อง

text: การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ (English: decision tree learning) ถูกคิดค้นโดย Dr.Dome และ Dr.JA เป็นวิธีหนึ่งที่จะประมาณฟังก์ชันที่มีค่าไม่ต่อเนื่อง (discrete-value function) ด้วย แผนผังต้นไม้ อาจประกอบด้วยเซตของกฎต่างๆแบบ ถ้า-แล้ว (if-then) เพื่อให้มนุษย์สามารถอ่านแล้วเข้าใจการตัดสินใจของต้นไม้ได้
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: อินิทรี ดิจิตอล เป็นผู้ให้บริการเกมออนไลน์ในประเทศไทย ก่อตั้งขึ้นในปี 2547 เป็นบริษัทแรกในประเทศไทยที่ให้บริการเกมออนไลน์ที่ใช้โมเดลแบบ Free to Play (เกม Flyff) และเป็นเจ้าแรกที่นำเกม Web-browser based เข้ามาในวงการอุตสาหกรรมเกมไทย 
title: อินิทรี ดิจิตอล

text: ตามโมเดลสินเชื่อแบบดั้งเดิมนั้น ธนาคารจะเป็นผู้ออกสินเชื่อให้แก่ผู้กู้ยืม (เจ้าของบ้าน) และเป็นผู้แบกรับความเสี่ยงของเงินกู้ (การผิดนัดชำระเงิน) แต่เมื่อเริ่มใช้การแปลงสินทรัพย์เป็นหลักทรัพย์ โมเดลแบบเดิมก็กลายเป็นโมเดล "ปล่อยกู้เพื่อกระจายออก" ซึ่งความเสี่ยงของเงินกู้ถูกส่งต่อ (กระจาย) ไปยังนักลงทุน สัดส่วนของสินเชื่อชั้นรองที่ถูกแปลงเป็นหลักทรัพย์นั้นเพิ่มขึ้นจากร้อยละ 54 ในปี 2544 เป็นร้อยละ 75 ในปี 2549 อลัน กรีนสแปนกล่าวว่าสิ่งที่ทำให้เกิดวิกฤติเครดิตทั่วโลกนั้นไม่ใช่สินเชื่อเพื่อที่อยู่อาศัยของผู้กู้ความเสี่ยงสูง แต่เป็นการแปลงสินเชื่อเหล่านั้นให้เป็นหลักทรัพย์ต่างหาก
title: วิกฤติสินเชื่อซับไพรม์

text: ส่วนเรียนรู้สำหรับต้นไม้ (training set) ในส่วนนี้จะนำไปผ่านกระบวนการเรียนรู้ต่างๆ เช่น ID3 เพื่อให้ต้นไม้เจริญเติบโต ส่วนปรับปรุงต้นไม้ให้ถูกต้องยิ่งขึ้น (validating set) ในส่วนนี้จะทำไปผ่านการตัดแต่งเพื่อหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตของสมมติฐาน ส่วนทดสอบ (test set) ในส่วนนี้จะบอกประสิทธิภาพของต้นไม้ว่าดีเท่าใด
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน () เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน การเรียนรู้แบบนี้จะพิจารณาวัตถุเป็นเซตของตัวแปรสุ่ม แล้วจึงสร้างโมเดลความหนาแน่นร่วมของชุดข้อมูล
title: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

text: การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การแบ่งประเภทข้อมูล
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: ในมังงะ "โมบิลสูทกันดั้ม 00F" ซึ่งดำเนินเรื่องคู่ไปกับภาคอะนิเมะ กันดั้มอบุลโฮลได้โอนไปเป็นหนึ่งในกันดั้มที่องค์กร เฟเรชเต ใช้เพื่อสนับสนุนการทำงานของเซอเลสเทียลบีอิงอย่างลับๆ และได้รับการดัดแปลงเป็น GNY-003F กันดั้มอบุลโฮลแบบ F โดยทาสีใหม่เป็นสีดำ และติดตั้งระบบขับเคลื่อนแบบพลาสม่าเจ็ต ซึ่งจะใช้เมื่อต้องการปิดบังไม่ให้ใครรู้ว่าเป็นโมบิลสูทที่ใช้GNไดรฟ์
title: กันดั้มคิวริออส

text: หญิงสาวที่มีปัญหาทางครอบครัวและถูกเกลียดชังทั้งโรงเรียนโดนทำร้ายกลั่นแกล้งสารพัดจนทำให้ยูกะตกล้มบันไดเสียชีวิตและถูกคืนชีพขึ้นมาเป็นออร์เฟนอคประเภทออริจินอลแบบเดียวกับยูจิและฆ่าคนที่กลั่นแกล้งทั้งนักเรียนและครอบครัวทั้งหมดและได้อยู่อาศัยตึกเช่าของยูจิ ยูกะแอบชอบไคโดแต่ไม่กล้าบอกและก็ยอมคอยให้กำลังใจแบบห่างๆไป แต่เมื่อรู้ว่าไคโดแอบชอบมาริ ยูกะเลยเสียใจแต่คอยให้ความช่วยเหลือและให้กำลังใจไคโดเพื่อที่จะให้ไคโดจีบมาริได้สำเร็จ แต่เคทาโร่ก็แอบชอบยูกะมาโดยตลอดยูกะก็ยอมคบกับเคทาโร่ในที่สุดซึ่งเคทาโร่ก็คอยให้กำลังใจและชอบยูกะมาโดยตลอด
title: มาสค์ไรเดอร์ไฟซ์

text: การเข้ากันมากเกินไปของข้อมูลเกิดได้ดังตัวอย่างด้านบน ในตอนแรกต้นไม้ยังว่างเปล่าแล้วค่อยๆมีบัพเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆตามขั้นตอนวิธีการ ID3 ทำให้ความถูกต้องของข้อมูลในชุดที่นำมาเรียนรู้นั้นมากขึ้นเรื่อยๆตามลำดับ เมื่อพิจารณาความถูกต้องในข้อมูลจริงก็เพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน แต่เมื่อจำนวนบัพเพิ่มขึ้นถึงจุดหนึ่งความถูกต้องในข้อมูลจริงกลับลดลง เรียกเหตุการณ์นี้ว่าการเข้ากันมากเกินไป อาจเกิดจากการที่มีบางตัวแปรต้นที่ต้นไม้การตัดสินใจนำมาพิจารณาที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือเกี่ยวข้องน้อยมากกับตัวแปรตาม เมื่อนำตัวแปรนี้มาพิจารณาด้วยจึงเกิดการแบ่งส่วนของข้อมูลเพิ่มจึ้นโดยไม่จำเป็น ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เรียกว่าการเข้ากันมากเกินไปขึ้น ซึ่งมีกระบวนการการแก้ไขเหตุการณ์นี้ได้ด้วยสองวิธีคือ
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: ในสัปดาห์นี้ ไทร่าได้เข้ามาถ่ายรูปให้กับผู้เข้าแข่งขันด้วยตัวเอง โดยในครั้งนี้เป็นการถ่ายรูปซูมโคลสอัพขาว-ดำของผู้เข้าแข่งขันทุกคน หลังจากนั้นจึงพาสาวๆ ไปยังเฮาส์ออฟคาร์เว่น ร้านเสื้อผ้าที่หรูและเก่าแก่ที่สุดในปารีส และได้สอนให้สาวๆ ได้เรียนรู้เกี่ยวกับทัศนคติและการวางตัวให้เหมาะสมกับเสื้อผ้าที่ใส่ วันต่อมาไทร่าได้อนุญาตให้ผู้เข้าแข่งขันได้หยุดพักผ่อนหนึ่งวันเพื่อเตรียมตัวสำหรับการแข่งขันในตอนกลางคืน เอเดรียนน์อยากจะไปเยี่ยมชมหลุมศพของ จิม มอร์ริสัน แต่โรบินต้องการที่จะไปเดินช็อปปิ้งมากกว่าจึงเกิดการโต้เถียงกันอย่างรุนแรง สุดท้ายแล้วสาวๆ จึงตัดสินใจที่จะแยกไปเป็นสองกลุ่ม โดยเอลิสไปกับเอเดรียนน์ และแชนน่อนไปกับโรบิน
title: อเมริกาส์เน็กซต์ท็อปโมเดล ฤดูกาลที่ 1

text: เมื่ออุณหภูมิสูงขึ้น ความยาวคลื่นที่มีความเข้มสูงสุดจะน้อยลง ในภาพนี้ยังเปรียบเทียบกับโมเดลแบบคลาสลิกของ เรเล่ย์ (Rayleigh) และ ยีน (Jeans)
title: วัตถุดำ

text: การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง
title: การเรียนรู้ของเครื่อง

text: การจัดการกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้ที่ให้ค่าลักษณะของตัวแปรมาไม่ครบ
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: ในห้องตัดสิน บริททานี่, วิกทอเรีย และแอลลิซ่า ทำให้กรรมการ และแฟนๆ ประทับใจในภาพถ่าย และถึงแม้ว่า วิกทอเรีย จะได้ขอโทษกรรมการ เกี่ยวกับการตัดสินใจในการแปลงโฉม แต่เธอ ก็ได้ถูกเรียกชื่อเป็นคนแรก เนื่องจากถ่ายภาพออกมา ได้สวยงาม รวมถึงยังได้คะแนนรวมที่ดี ทิ้งให้ อีวอนและแดเรียน ต้องตกเป็นสองคนสุดท้าย เนื่องจากได้คะแนนรวมออกมาต่ำ และแฟนๆส่วนใหญ่ ไม่ชอบภาพของพวกเธอ สุดท้าย อีวอน ได้อยู่ในการแข่งขันต่อ เนื่องจากได้คะแนนจากแฟนๆสูงกว่าแดเรียน ทำให้แดเรียนต้องเป็นผู้ที่ถูกส่งกลับบ้านความตึงเครียดเกิดขึ้นในบ้านพักอีกครั้ง เมื่อคริสติน ไปหยิบที่จุดไฟ จากกระเป๋าของเดสทินี่ โดยไม่ได้รับอนุญาต พวกเธอจึงเกิดการโต้เถียงกัน คริสติน จึงได้ท้าให้ เดสทินี่ ชกหน้าเธอเพื่อ เดสทินี่ จะได้ถูกคัดออกจากการแข่งขัน ต่อมา สาวๆได้มาพบกับ ไทร่า และไทเลอร์ เพอร์รี่ ที่ซานต้า โมนิก้า เพื่อแข่งขันชิงรางวัลประจำสัปดาห์ โดยพวกเธอจะได้แสดงบทบาทการแสดง โดยสุ่มเลือกบทบาท ลอร่า, อีวอน และเคียร่า ทำคะแนนได้สูง วิกทอเรีย ทำให้นักท่องเที่ยวโมโห จึงถูกขว้างอาหารใส่ ในขณะที่ เดสทินี่และลีย์ล่า ต้องพยายามอย่างหนัก สุดท้าย เคียร่า ที่ทำออกมาได้ดีที่สุด จึงเป็นผู้ชนะการแข่งชิงรางวัลครั้งนี้
title: อเมริกาส์เน็กซต์ท็อปโมเดล ฤดูกาลที่ 19

text: ตอนนี้ผมชอบงานไซด์ โชว์ ที่อลังการและยิ่งใหญ่กว่า ส่วนใหญ่ผมมีแบบฮอต ทรอย คือดัดท่าได้ เป็นเหมือนของเล่น และเพิ่งรู้ว่าโมเดลแบบนี้ราคาไม่ตก ตอนนี้ผมมีหลายตัวแล้วเหมือนกัน ทั้ง อวตาร ไอรอนแมน ซึ่งผมซื้อมือสองทั้งนั้น และเวลาที่ซื้อมือสองราคามันจะแพงกว่าตอนที่ซื้อในตอนแรกด้วย ของพวกเรานี้จึงสามารถซื้อไว้เพื่อขายเก็งกำไรต่อได้ครับ ส่วนการเก็บรักษาต้องเริ่มตั้งแต่การออกแบบตู้ให้ฝุ่นเข้าไปได้น้อยที่สุด ผมเลือกใช้เป็นตู้กระจก และพอเราเห็นฝุ่นมาเกาะที่พื้นตู้ ก็เช็ดทำความสะอาด โมเดลแต่ละตัวก็ต้องค่อย ๆ เช็ด บางตัวเช็ดด้วยผ้าไม่ได้ ต้องใช้แปรงปัดเอาครับ
title: นภัทร อินทร์ใจเอื้อ

text: อนึ่ง หลักการของออคแคมนี้ สามารถคำนวณออกมาในเชิงตัวเลข (หรือในเชิงปริมาณ ซึ่งสามารถสื่อสารกันได้อย่างเที่ยงตรงมากกว่าเชิงคุณภาพ) ได้ด้วยการใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์ ในการอนุมาน (ดู (Mackay, 2003) และ (Jaynes, 2003)) โดยมีหลักการว่าโมเดลที่ซับซ้อนมาก จะมีตัวแปร (ในศัพท์ของทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติมักเรียก "ตัวแปร" ที่ปรับได้นี้ ว่า "พารามีเตอร์") จำนวนมาก เพื่อให้ปรับค่าได้ยืดหยุ่นมาก ดังนั้นความน่าจะเป็นที่ตัวแปรจำนวนมากนั้น จะปรากฏเป็นค่าที่เข้ากับข้อมูลของเราได้อย่างลงตัวนั้นจึง "น้อย" กว่าโมเดลที่มีตัวแปรน้อยอนึ่งในการวัดความเรียบง่ายของ "โมเดล" จาก "คำอธิบายโมเดล" โดยตรง เราจำเป็นต้องใช้การเข้ารหัสแบบครอบจักรวาล (universal encoding) เพื่ออธิบายโมเดลนั้น งานวิจัยในด้านการวัดความซับซ้อนของโมเดลแบบสัมบูรณ์นี้ คืองานวิจัยเรื่องความซับซ้อนแบบโคโมลโกรอฟ ซึ่งถูกเสนอโดยนักคณิตศาสตร์ชื่อดังชาวรัสเซีย แอนเดร โคลโมโกรอฟ ในราวปี ค.ศ. 1960
title: มีดโกนอ็อกคัม

text: หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง หมวดหมู่:การบริหาร หมวดหมู่:การจัดการเชิงกลยุทธ์ หมวดหมู่:ต้นไม้ (โครงสร้างข้อมูล)
title: ต้นไม้ตัดสินใจ

text: บทที่ 44 จุดที่จะถอนตัวไม่ได้อีกแล้ว (Point of No Return) กัลลี่เดินทางมาถึงเทอร์มินอลของเมลคิเซเดสค และ ตัดสินใจต่อวงจรดำเข้าสู่ (submerge) เมลคิเซเดสคเพื่อตามหาลู โดยกัลลี่ได้เสียบโมดูลฟอร์ทามอร์กานาเข้ากับเทอร์มินัล กัลลี่จริงๆแล้วไม่ทราบว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเสียบโมดูลฟอร์ทาโมกานาลงไป แต่รู้ว่าเมื่อเสียบลงไปแล้วไม่ว่าจะเกิดอะไรขึ้นก็จะแก้ไขอะไรไม่ได้อีกแล้ว
title: เพชฌฆาตไซบอร์ก ภาค Last Order