大規模なデータ - 英語 への翻訳

• large data
• big data
• large-scale data
• massive data
• large scale data
• larger data
• extensive data

日本語 での 大規模なデータ の使用例とその 英語 への翻訳

この傾向の問題は、我々が今や大規模なデータ収穫の対象となっていることである。
The problem with this trend is that we are now subjects of wide-scale data harvesting.

一般的なサービスのよく知られた欠点は、大規模なデータ近似です。
The well-known drawback of popular services is large-scale data approximation.

UFlickerPCソフトウェアは、プロフェッショナルなフリッカー分析ソフトウェアです。大規模なデータ分析を処理し、約20個のフリッカーパラメータを測定できます。柔軟な設計でさまざまなオプションがあり、フリッカーとの戦いに役立ちます。
UFlicker PC Software is a professional Flicker analysis software, it allows you to process large data analysis and measure almost 20 Flicker parameters, its flexible design with variety options is going to help you to fight flicker.

あらゆるデジタル化プロジェクトでは、フロントエンドのビジネスプロセスへの新しいアプローチと、大規模なデータ、ソーシャル、モバイル、クラウドの活用を容易にするバックエンドの新しいツールの2つが必要です。
Any digital transformation project requires two things- new approaches to front-end business processes, and new tools on the back end that make it easier to leverage big data, social, mobile and cloud.

UFlickerPCソフトウェアは、プロフェッショナルなフリッカー分析ソフトウェアです。大規模なデータ分析を処理し、ほぼ20個のフリッカーパラメーターを測定できます。さまざまなオプションを備えた柔軟なデザインは、フリッカーと戦うのに役立ちます。
UFlicker PC Software is a professional Flicker analysis software, it allows you to process large data analysis and measure almost 20 Flicker parameters, its flexible design with variety options is going to help you to fight flicker.

大規模なデータプラットフォームは、洞察を得るためにユーザー検索と社会的行動を分析し、これらの洞察を探索し適用することから得られる利益を共有しません。
Large data platforms analyse user search and social behaviour to gain insights, and do not share the profit made from exploring and applying these insights.

このデータ量は、現在の「Facebookや大規模なデータ蓄積サイト全てを含む全世界のデジタルコンテンツ量」に匹敵すると、Lichtmanは説明する。
This amount of data will rival the entire digital content of today's world,“including Facebook and all the big data stores”, says Lichtman.

NASAとGoogleは、大規模なデータ管理や分散コンピューティング、バイオとナノテクノロジーの融合、宇宙産業の奨励などの分野で協力する旨を示す覚書を締結。
NASA and Google are planning to work together on a variety of areas, including large-scale data management, massively distributed computing, bio-info-nano convergence, and encouragement of the entrepreneurial space industry.

大規模なデータセンターにとって、このジャーナルは、コストと信頼性の両面で要求される最高品質の製品を提供するだけで、幸運な期間を過ごす企業はほとんどなくなります。
For the large data center, this journal to top-quality products having requirements for both costs and reliability, can just make few companies spend a lucky period for a long time.

また、大規模なデータ分析機関は、ブロックチェーンのデータ分析に基づいて、規制当局が産業リスクをより迅速に理解し、対応するのに役立ちます。
Big data analysis institutions will also be able to help the regulatory bodies understand and respond to industry risks more quickly based on blockchain data analysis.

Sparkは、Apacheエコシステムで提供されている人気のオープンソースプロジェクトで、大規模なデータ分析アプリケーションをメモリ内で処理する機能をサポートしています。
Spark is an open source project in the Apache ecosystem that has been gaining in popularity and support for its ability to handle large-scale data analytic applications in memory.

これは未来の出来事のようだが、それを達成するための基盤は、大規模なデータツールや自力トレーニングアルゴリズムのようなマシンラーニング技術によってすでに展開されている。
While this seems to be a futuristic vision, the foundation to achieve it is already being laid out through big data tools and machine learning techniques like unsupervised training algorithms.

SUSE®LinuxEnterpriseServer（SLES）:大規模なデータセンター環境からシングルサーバ環境までのワークロードを処理するために設計された、オープンソースのオペレーティングシステムです。
SUSE® Linux Enterprise Server(SLES) is an open source operating system designed to handle workloads running in large data center environments down to single-server environments.

ビッグデータ技術は、インターネットの大規模なデータ処理問題を解決し、異なるアプリケーションシナリオに対して異なるデータ処理技術を開発することができます。
Big data technology can solve the massive data processing problems of the Internet of Things, and develop different data processing technologies for different application scenarios.

ＭＩは一般に、大規模なデータ（ビッグデータ）に対して機械学習を行い、研究者の経験と勘の関与を減らすための手段です。
MI generally performs machine learning for a large-scale data(big data), and is a technique that reduces involvement of researchers' experience and intuition.

ストラグラーは、大規模なデータ処理システムで頻繁に発生する問題であり、その影響は数千コア（CloudDataflowでは非常に容易にアクセスできます）にスケーリングしたときに特に大きくなります。
Stragglers are a frequent issue in large scale data processing systems, and their impact is particularly significant when scaling to thousands of cores(something that Cloud Dataflow makes very accessible).

つまり、研究者は、大規模なデータソースの特徴（良きものと悪いもの両方）を理解し、それらから学ぶ方法を理解する必要があります。
That is, researchers need to understand the characteristics of big data sources- both good and bad- and then figure out how to learn from them.

ガーディアン紙が、国家安全保障局（NSA）による、PRISMと呼ばれる大規模なデータ収集プログラムをすっぱ抜いてから、1ヶ月と少しが経過した。
It's been just over a month since The Guardian broke the story about the National Security Agency's(NSA) massive data collection program known as PRISM.

SurveyMonkeyの国際的資源、インフラ拡大に関する知識、大規模なデータ収集システムの専門知識を活用することで、Wufooのサービスの範囲、パフォーマンス、信頼性を向上させることができるでしょう。
By leveraging SurveyMonkey's international resources, knowledge scaling infrastructure and expertise with large data collection systems, we will be able to increase the scope, performance and reliability of Wufoo's services.”.

これにより、仮想化環境における大規模なデータ統合が可能となり、設置スペース、消費電力を最大約70%削減（注5）できます。
This enables large-scale data integration in virtual environments, while installation space is reduced and power consumption can be cut by up to 70%.