cr. Winn Voravuthikunchai
1. Logistic Regression: ทำนายผลลัพธ์ที่เป็นใช่/ไม่ใช่
2. Recurrent Neural Networks (RNN): เข้าใจลำดับเรื่องราว
3. K-Means Clustering: จัดกลุ่มไอเทมที่คล้ายกัน
4. Principal Component Analysis (PCA): บีบอัดข้อมูลสำคัญลงในพื้นที่ขนาดเล็ก
5. Autoencoders: บีบอัดและสร้างภาพขึ้นมาใหม่
6. Neural Networks: เรียนรู้จากตัวอย่างเหมือนเซลล์สมองของเรา
7. Reinforcement Learning: เรียนรู้ด้วยรางวัล เหมือนการฝึกสุนัข
8. Q-Learning: หาเส้นทางที่ดีที่สุดในเขาวงกต
9. Naive Bayes: ทำนายผลลัพธ์จากความรู้ก่อนหน้า
10. k-Nearest Neighbors (k-NN): หาไอเทมที่คล้ายกันโดยถามเพื่อน
11. Bayesian Networks: ทำนายโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ
12. Support Vector Machine (SVM): แยกไอเทมด้วยเส้นตรงที่ตรงที่สุด
13. Genetic Algorithms: ผสมลักษณะเพื่อสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด
14. Linear Regression: ทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลในอดีต
15. Random Forests: รวมคำตอบหลายๆ อย่างเพื่อความแม่นยำ
16. Convolutional Neural Networks (CNN): จดจำลวดลายเหมือนใบหน้า
17. Decision Trees: ตัดสินใจด้วยคำถามใช่/ไม่ใช่
18. Gradient Boosting: ปรับปรุงด้วยความผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ