機器學習 - 日本語 への翻訳

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中国語 での 機器學習 の使用例とその 日本語 への翻訳

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DowJones持續專注在將機器學習整合到產品和服務,而AWS一直都是最佳的合作夥伴。
DowJonesでは、当社の製品やサービスに機械学習を統合することに継続的に重点を置いているため、AWSはすばらしいパートナーです。
Kaggle和GoogleCloud將繼續支援機器學習培訓和部署服務,同時為整個社群提供存儲和查詢大規模資料庫服務。
KaggleとGoogleCloudは今後も、大規模データセットの保存やクエリのサービスをコミュニティに提供するとともに、機械学習の訓練およびデプロイサービスのサポートも継続します。
如果您需要使用低階API將機器學習新增至遊戲、後端或類似的應用程式,請使用DirectMachineLearning。
機械学習をゲーム、バックエンド、または類似のアプリに追加するのに下位レベルのAPIが必要な場合は、DirectMachineLearningをご利用ください。
DlfinancewithrDeepLearningforFinance(withR)28小時機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機有能力學習而不被明確編程。
DlfinancewithrDeepLearningforFinance(withR)28hours機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。
企業和政府正急於這樣做,與此同時,有人對人工智慧和機器學習可能造成的意外和故意傷害表示擔憂。
政府と企業がそれを急ぐ昨今、AIと機械学習がもたらす偶発的な害や意図的な害について懸念する人々もいる。
MlfsasMachineLearningFundamentalswithScalaandApacheSpark14小時本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的基本能力。
MlfsasMachineLearningFundamentalswithScalaandApacheSpark14hoursこのコースの目的は、実際に機械学習の方法を適用するための基本的な能力を提供することです。
AmazonEC2P3執行個體可讓開發人員更快地訓練深度學習模型,以便更迅速地實現機器學習目標。
AmazonEC2P3インスタンスにより、開発者たちは深層学習モデルをさらに速くトレーニングし、機械学習の目標を迅速に達成できます。
MlfunpythonMachineLearningFundamentalswithPython14小時本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的基本能力。
MlfunpythonMachineLearningFundamentalswithPython14hoursこのコースの目的は、実際に機械学習の方法を適用するための基本的な能力を提供することです。
我們期待延續與NVIDIA的成功合作關係,並利用RAPIDS為我們的客戶提供新的機器學習工具。
NVIDIAとの良好なパートナーシップを拡大し、RAPIDSを活用して新たなマシンラーニングツールを当社顧客に提供できることを楽しみにしています」。
企業、應用人工智能(AI)-深度學習,機器學習,自然語言處理,電腦視覺,機器推理,「強的AI」:全球市場的分析與預測2016年09月06日.
エンタープライズ・アプリケーション向け人工知能(AI)-ディープラーニング、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、マシンリーズニング、「強いAI」:世界市場の分析と予測2016年09月06日発行。
這項功能協助客戶在將資料送回AWS之前,先在雲端開發機器學習和分析工具並進行測試,但在網路受限或沒有網路連線的地點操作。
この機能は、AWSにデータを返送する前にお客様がクラウド上で機械学習や分析ツールの開発やテストを行い、ネットワーク接続が限られている場所や、ネットワークにまったく接続できない場所で動作させるために役立ちます。
MliosMachineLearningoniOS14小時在這個有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何在iOS移動應用的創建和部署階段使用iOS機器學習(ML)技術堆棧。
MliosMachineLearningoniOS14hoursこのインストラクター主導のライブトレーニングでは、iosモバイルアプリの作成と展開をステップとして、iosマシンラーニング(ML)テクノロジスタックの使用方法について説明します。
過去12個月,亞太地區75%的公司2成為金融犯罪的受害者,金融機構面臨著依靠數據、分析、機器學習和AI技術來利用打擊金融犯罪所需資訊的壓力。
過去12カ月を見ても、アジア太平洋地域の企業の実に75%が金融犯罪の被害を受けており*2、データ、分析、機械学習、AIの技術を駆使し、金融犯罪対策に必要な情報を活用することは、金融機関の急務となっています。
根據調查顯示,那些未曾應用任何形式AI技術的受訪者中,84%人士表示會計劃在未來三年內應用機器學習及自然語言處理(NLP)。
今回の調査によると、いかなる形態のAIも利用したことのない回答者の84%は、次の3年間で機械学習と自然言語処理を活用することを計画している。
根據調查顯示,那些未曾應用任何形式AI技術的受訪者中,84%人士表示會計劃在未來三年內應用機器學習及自然語言處理(NLP)。
今回の調査によると、いかなる形態のAIも利用したことのない回答者の84%は、次の3年間で機械学習と自然言語処理を活用することを計画している。
MlbankingrMachineLearningforBanking(withR)28小時在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決銀行業的現實問題。
MlbankingrMachineLearningforBanking(withR)28hoursこのインストラクター主導のライブトレーニングでは、銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。
PythontextmlPython:MachineLearningwithText21小時在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用正確的機器學習和NLP(自然語言處理)技術從基于文本的數據中提取價值。
PythontextmlPython:MachineLearningwithText21hoursは、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習とNLP(自然言語処理)技術を使用する方法を学びます。
多倫多大學機器學習方面的助理教授DavidDuvenaud稱,許多研究人員認同上述觀點,正努力補充完善深度學習系統以克服局限性。
トロント大学のデービッド・デュベノー助教(機械学習)は、多くの研究者がこれに賛成し、深層学習システムの限界を克服するために、それを補完する取り組みを進めていると話す。
R機器學習程式實作.
R機械学習プログラミング。
AWSGreengrass新增機器學習推論功能.
AWSGreengrassに機械学習推論用の機能を追加。
結果: 334, 時間: 0.0228

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