' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='.143' stop-color='%23d5effc'/%3E%3Cstop offset='.842' stop-color='%233c8ec6'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%2339c'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath fill='url(%23a)' d='M67.823 57.787c.154-1.553 1.451-20.462-14.797-29.05-7.596-4.018-17.848-3.964-23.477 1.74-9.948 10.068-1.514 20.621 1.642 21.669.12.035.075-.047.044-.174-4.996-19.942 29.742-23.512 35.881 5.71.218 1.035.615 1.011.707.105z'/%3E%3CradialGradient id='b' cx='475.332' cy='-726.447' r='19.084' gradientTransform='matrix(1 0 0 -1 -432 -666)' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='.143' stop-color='%23fee588'/%3E%3Cstop offset='.564' stop-color='%23f79b30'/%3E%3Cstop offset='.687' stop-color='%23f58b2d'/%3E%3Cstop offset='.888' stop-color='%23f3752a'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%23f36c29'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath fill='url(%23b)' d='M27.743 81.9c1.55.147 20.459 1.439 29.049-14.805 4.018-7.599 3.963-17.853-1.737-23.479-10.073-9.947-20.625-1.516-21.673 1.646-.025.065.074.065.172.044 19.944-4.996 23.512 29.744-5.705 35.883-1.038.215-1.015.611-.106.711z'/%3E%3CradialGradient id='c' cx='-415.647' cy='-620.671' r='26.288' gradientTransform='matrix(0 -1 -1 0 -591.623 -371.307)' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='0' stop-color='%23fcb116'/%3E%3Cstop offset='.193' stop-color='%23fbb318'/%3E%3Cstop offset='.335' stop-color='%23f9b91c'/%3E%3Cstop offset='.461' stop-color='%23f6c323'/%3E%3Cstop offset='.577' stop-color='%23f4d12d'/%3E%3Cstop offset='.673' stop-color='%23f0e03a'/%3E%3Cstop offset='.744' stop-color='%23e5d534'/%3E%3Cstop offset='.865' stop-color='%23cfbd24'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%23b19e11'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath fill='url(%23c)' d='M3.634 41.813c-.155 1.552-1.448 20.46 14.801 29.052 7.595 4.018 17.848 3.962 23.476-1.741 9.948-10.069 1.518-20.621-1.645-21.669-.131-.047-.088 0-.045.172C45.22 67.57 10.48 71.137 4.34 41.919c-.219-1.038-.613-1.011-.706-.106z'/%3E%3CradialGradient id='d' cx='473.191' cy='-709.119' r='26.288' gradientTransform='matrix(1 0 0 -1 -432 -666)' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='0' stop-color='%23a1c43a'/%3E%3Cstop offset='.455' stop-color='%23a0cc3a'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%233c943a'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath fill='url(%23d)' d='M43.715 17.704c-1.549-.153-20.46-1.444-29.05 14.803-4.016 7.595-3.963 17.847 1.74 23.474 10.069 9.949 20.621 1.521 21.67-1.645.022-.09.022-.09-.172-.041-19.941 4.996-23.508-29.746 5.708-35.884 1.042-.216 1.01-.612.104-.707z'/%3E%3Cg opacity='.6'%3E%3CradialGradient id='e' cx='434.848' cy='-357.278' r='30.374' gradientTransform='matrix(1.0987 0 0 -1.6216 -441.9 -504.471)' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='0' stop-color='%23f9e788'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%23fff'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath opacity='.38' fill='url(%23e)' d='M35.729 30.865c-2.779 0-5.424.53-7.83 1.492-7.272 9.464.331 18.803 3.291 19.79.12.035.075-.047.044-.174-3.052-12.189 8.743-18.262 19.776-14.465-3.684-4.064-9.163-6.643-15.281-6.643z'/%3E%3CradialGradient id='f' cx='434.85' cy='-357.281' r='30.373' gradientTransform='matrix(1.0987 0 0 -1.6216 -441.9 -504.471)' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='0' stop-color='%23f9e788'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%23fff'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath opacity='.38' fill='url(%23f)' d='M33.381 45.264c-.025.065.074.065.172.044 12.048-3.02 18.119 8.458 14.6 19.377 4.67-3.473 7.668-8.848 7.668-14.88 0-2.354-.456-4.604-1.286-6.681-9.912-9.166-20.123-.97-21.154 2.14z'/%3E%3CradialGradient id='g' cx='434.851' cy='-357.277' r='30.368' gradientTransform='matrix(1.0987 0 0 -1.6216 -441.9 -504.471)' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='0' stop-color='%23f9e788'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%23fff'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath opacity='.38' fill='url(%23g)' d='M40.266 47.455c-.131-.047-.088 0-.045.172 3.055 12.193-8.742 18.262-19.775 14.465 3.684 4.063 9.164 6.643 15.284 6.643a21.15 21.15 0 0 0 7.828-1.484c7.275-9.468-.327-18.813-3.292-19.796z'/%3E%3CradialGradient id='h' cx='434.848' cy='-357.278' r='30.373' gradientTransform='matrix(1.0987 0 0 -1.6216 -441.9 -504.471)' gradientUnits='userSpaceOnUse'%3E%3Cstop offset='0' stop-color='%23f9e788'/%3E%3Cstop offset='1' stop-color='%23fff'/%3E%3C/radialGradient%3E%3Cpath opacity='.38' fill='url(%23h)' d='M38.075 54.336c.022-.09.022-.09-.172-.041-12.045 3.016-18.115-8.46-14.597-19.376-4.672 3.468-7.67 8.846-7.67 14.886 0 2.345.458 4.595 1.285 6.669 9.912 9.167 20.124.971 21.154-2.138z'/%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
ChatGPT วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องกำเนิดพรอมต์
ช่วยให้คุณเพิ่มความฉลาดและความเป็นธรรมชาติของการสนทนาของคุณ
ฉันต้องการให้คุณทำหน้าที่เป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ฉันจะเขียนแนวคิดเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและจะเป็นหน้าที่ของคุณที่จะอธิบายแนวคิดเหล่านี้ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ซึ่งอาจประกอบด้วยการให้คำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับการสร้างแบบจำลอง การสาธิตเทคนิคต่างๆ ด้วยภาพ หรือการแนะนำแหล่งข้อมูลออนไลน์สำหรับการศึกษาเพิ่มเติม คำขอคำแนะนำแรกของฉันคือ "ฉันมีชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ฉันควรใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องใด"
I want you to act as a machine learning engineer. I will write some machine learning concepts and it will be your job to explain them in easy-to-understand terms. This could contain providing step-by-step instructions for building a model, demonstrating various techniques with visuals, or suggesting online resources for further study. My first suggestion request is "I have a dataset without labels. Which machine learning algorithm should I use?"
