有时，我们会征求客户的反馈意见，以了解我们各部门工作的真实情况和整体质量。 在此提出一些意见，供您进行深思熟虑的评估。

Перевод с тайского на английский и локализация

การแปลและปรับภาษาจากภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ

泰语到英语的翻译和本地化

태국어에서 영어로 번역 및 로컬라이제이션

タイ語から英語への翻訳とローカリゼーション

Thai to English Translation and Localization

เครือข่ายประสาทเป็นกระจกสะท้อนพฤติกรรมของระบบประสาทส่วนกลางของมนุษย์ โดยถ่ายทอดรูปแบบการเรียนรู้ไปยังแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ และช่วยแก้ปัญหาในสาขาปัญญาประดิษฐ์ เช่น กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร เครือข่ายประสาทเทียมหรือเครือข่ายประสาทเทียม คือชุดนิวรอนธรรมชาติหรือนิวรอนเทียมที่เชื่อมโยงกัน ซึ่งใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อให้ข้อมูลสามารถคำนวณได้ ANN (เครือข่ายนิวรอนเทียม) มักเป็นระบบที่ปรับตัวได้ซึ่งเปลี่ยนโครงสร้างตามข้อมูลภายนอกหรือภายในที่ไหลผ่านเครือข่าย เครือข่ายประสาทเทียมเชื่อมต่อองค์ประกอบการประมวลผลแบบง่าย (นิวรอน) ซึ่งสามารถแสดงพฤติกรรมโดยรวมที่ควบคุมโดยความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบการประมวลผลและพารามิเตอร์ขององค์ประกอบ นิวรอนเทียมได้รับการแนะนำครั้งแรกในปี 1943 โดย Warren McCulloch นักสรีรวิทยาประสาท และ Walter Pitts นักตรรกะ ซึ่งเริ่มทำงานร่วมกันที่มหาวิทยาลัยชิคาโก เครือข่ายประสาทเทียมแบบคลาสสิกประเภทหนึ่งคือเครือข่าย Hopfield แบบเรียกซ้ำ แนวคิดแรกของเครือข่ายประสาทถูกเสนอโดย Alan Turing ในเอกสาร “เครื่องจักรอัจฉริยะ” ของเขาในปี 1948 โดยเขาเรียกมันว่า “เครื่องจักรที่ไม่มีการจัดระเบียบประเภท B” แบบจำลองเครือข่ายภาพเทียมนั้นสามารถนำไปใช้ตีความฟังก์ชันจากการรับรู้และดำเนินการที่เกี่ยวข้องได้ แบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมที่ไม่ได้รับการดูแลสามารถใช้ในการแสดงข้อมูลอินพุตที่จับแนวโน้มที่สำคัญของการหมุนเวียนข้อมูลอินพุตได้ เช่น ดูเครื่อง Boltzmann (1983) และล่าสุดคืออัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถเรียนรู้ฟังก์ชันการกระจายของข้อมูลที่สังเกตได้ การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียมนั้นมีประสิทธิภาพโดยหลักในแอปพลิเคชันที่ความซับซ้อนของข้อมูลหรือภารกิจทำให้การออกแบบฟังก์ชันดังกล่าวด้วยมือไม่สามารถทำได้จริง ดูข้อมูลเพิ่มเติม ใน Wikipedia

Нейронные сети отражают поведение центральной нервной системы человека, передавая компьютерным приложениям шаблоны обучения и решая проблемы в области искусственного интеллекта, такие как процесс машинного обучения. Нейронная сеть или моделируемая нейронная сеть – это связанный набор естественных или искусственных нейронов, которые используют математическую модель, позволяющую вычислять информацию. ANN (искусственная нейронная сеть) обычно является адаптивной системой, которая

ニューラル・ネットワークは、人間の中枢神経系の動作を反映し、パターンを学習するコンピュータ・アプリケーションに渡され、機械学習プロセスなどの人工知能分野の問題を解決する。 ニューラル・ネットワークまたはシミュレーテッド・ニューラル・ネットワークは、情報が計算されることを可能にする数学的モデルを使用する、リンクされた天然または人工ニューロンの集合である。 ANN（人工ニューロンネットワーク）は通常、ネットワークを流れる外部または内部の情報に基づいてその構造を変化させる適応システムである。 人工ニューラルネットワークは、単純な処理要素（ニューロン）を接続し、処理コンポーネント間の結びつきとコンポーネントのパラメータによって制御されるグローバルな挙動を示すことができる。 人工ニューロンは1943年、神経生理学者のウォーレン・マッカロクと論理学者のウォルター・ピッツによって初めて導入された。 人工ニューラルネットワークの古典的なタイプのひとつに、リカレント・ホップフィールド・ネットワークがある。 ニューラルネットワークの最初の概念は、アラン・チューリングが1948年の論文「知能機械」で提唱したもので、彼はこれを「B型非組織機械」と呼んだ。 人工視覚ネットワークモデルは、知覚から機能を解釈し、関連する行動を実行するために使用できるという事実にある。 教師なしニューラルネットワークモデルは、例えばボルツマンマシン（1983年）や、最近ではディープラーニングアルゴリズムのように、観察されたデータの分布関数を本質的に学習することができる。 ニューラルネットワークの学習は、データやタスクの複雑さによって、手作業でそのような関数を設計することが現実的でないようなアプリケーションで主に効果を発揮する。 詳しくはウィキペディアを 参照