머신러닝 비지도학습 예제

기계 학습은 본질적으로 데이터를 마이닝하는 것입니다. 교사들이 상세한 성적표에 의존해야 했던 시대는 지나갔습니다. 기계 학습을 통해 교사는 학생의 모든 데이터에 한 곳에서 액세스할 수 있습니다. 기계 학습은 행정 적 무게의 일부를 수행하는 것 외에도 교사가 학생들의 클러스터가 어려움을 겪고있는 곳을 식별하여 수업을 개선하는 데 도움이됩니다. 다른 회사들은 콘텐츠 전송, 실습, 실시간 피드백 및 평가를 갖춘 스마트 디지털 콘텐츠 플랫폼을 만들고 있습니다. 예를 들어, Netex Learning을 사용하면 교육자가 여러 장치에서 디지털 커리큘럼과 콘텐츠를 설계하고 비디오 및 오디오와 같은 리치 미디어를 통합하고 자체 또는 온라인 강사 평가를 통합할 수 있습니다. Nextex는 또한 고용주가 앱으로 사용자 정의 가능한 학습 시스템을 설계 할 수있는 현대적인 직장을 위해 설계된 개인화 된 학습 클라우드 플랫폼을 제공합니다. 게임화 및 시뮬레이션; 가상 코스; 자기 평가; 화상 회의; 및 기타 도구. 현대 업무 용 학습 플랫폼은 직원들이 추가 기술을 습득하고 지속적이고 자동화 된 피드백을받을 수 있도록 설계되었으며 전략적으로 사용될 때 성능을 개선하고 생산을 향상시킬 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

미래에는 교실 밖의 시각 및 동적 학습 채널이 더 널리 보급될 뿐만 아니라 다양한 학습 스타일을 지원할 수 있게 될 것입니다. 기계는 이제 지금까지 고급되어 단순히 응답 키로 시험을 채점하는 것보다 훨씬 더 많은 작업을 수행 할 수 있습니다. 학생들의 성과에 대한 데이터를 컴파일하고 에세이와 같은 추상적 평가를 채점할 수 있습니다. 개인화 된 학습의 전제는 각 학생의 학습 요구에 따라 사용자 정의 커리큘럼 및 학습 목표를 만드는 것입니다. 또한 머신 러닝을 통해 교실의 각 학생에 대해 학습을 사용자 지정할 수 있습니다. 교사는 데이터를 사용하여 추가 지원이 필요한 학생을 확인할 수 있으며, 이 기술은 각 학생에게 의미 있는 학습 도구를 제안할 수도 있습니다. 사회적 상호 작용을 통해 일어난 e-러닝 인스턴스에 참여한 적이 있습니까? 그런 다음 컴퓨터 지원 협업 학습 시스템, 약어 CSCLS의 개념에 이미 익숙합니다. CSCLS는 교육을 위한 사회적 상호 작용을 사용하는 도구입니다. CSCLS의 초기 증거 중 하나는 지능형 협업 학습 시스템 (ICLS)의 설계 및 구현이며, 인공 지능과 교육의 최신 교차점에 대한 경로를 형성했습니다. 등급. 이것은 틀림없이 가장 지루한 교육 작업 중 하나이며 수업 계획 및 전문성 개발과 같이 더 의미 있고 목적있는 추구에서 벗어나 시간을 내보입니다. 기계는 이제 지금까지 고급되어 단순히 응답 키로 시험을 채점하는 것보다 훨씬 더 많은 작업을 수행 할 수 있습니다.

학생들의 성과에 대한 데이터를 컴파일하고 에세이와 같은 추상적 평가를 채점할 수 있습니다. 데이터 과학은 통계로 시작하여 인공 지능, 기계 학습, 사물 인터넷 등의 개념을 포함하도록 발전했습니다. 인터넷, 사물 인터넷(IoT) 및 기업이 사용할 수 있는 데이터 볼륨의 기하급수적인 성장과 함께 정보가 넘쳐나고 있습니다. 혜택을 늘리고 더 나은 의사 결정을 내리고자 하는 기업들이 문을 열자 빅 데이터의 활용은 의학, 공학, 사회 과학 등 다양한 분야에 적용되기 시작했습니다. […] 기술. 그것은 학생들을위한 학습의 기준을 개선하면서 일상 업무에서 교사를 지원할 수 있습니다. 기계 학습은 그들이 더 에 얻을 수 있도록 menial 작업의 교사를 완화 할 수 있습니다 […] 개인화된 학습은 학습 속도와 교육 접근 방식이 각 학습자의 필요에 맞게 최적화된 교육을 말합니다.

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