LEARNING SYSTEMS - 日本語 への翻訳

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英語 での Learning systems の使用例とその 日本語 への翻訳

Our network of experts makes your AI and machine learning systems smarter.
当社の専門家のネットワークでは、お客様のAIやマシンラーニングシステムをより高度なものにすることができます。

With the Flow Designer, you can create data processing flows and machine learning systems by simply connecting on-screen BLOCKS.
フローデザイナーを使えば、さまざまなデータを処理する機械学習システムが簡単にデザインできます。

With regard to learning, we will see the rise of AI-powered digital learning systems that can assist with day-to-day tasks.
学習に関して言えば、日常のタスクを支援できるAI搭載のデジタル学習システムが登場するようになるでしょう。

Data from inexpensive cameras and cellphones is now widely available to train machine learning systems.
いまやカメラや携帯電話など廉価な機器から得られるデータが、機械学習システムのために広く利用可能となっている。

Because of its exceptional performance characteristics, Spark is particularly well-suited for use with machine learning systems.
その並外れたパフォーマンス特性により、Sparkは機械学習システムでの使用に最適です。

To avoid situations like these, we‘ve built machine learning systems robust enough to distinguish signal from noise.
このような状況を避けるために、弊社では十分に堅固で信号とノイズを区別できる機械学習システムを構築しました。

People may not realize it: Microsoft has more than twenty years of experience in creating machine learning systems and applying them to real problems.
あまり知られていないかもしれませんが、マイクロソフトには機械学習システム構築と本番環境での利用における20年以上の歴史があります。

IT and business decision makers need to ponder how they will deploy their digital workforce--an army of algorithms and machine learning systems that will automate many tasks--and find a role for humans.
ITとビジネスの意思決定者は、多くのタスクを自動化するアルゴリズムと機械学習システムの軍隊であるデジタル人材をどのように配備するのかを考え、人間の役割を探る必要があります。

Unlike other existing robotic programming learning systems for STEM education, this product uses a combination of computer vision technology and traditional building blocks to program robots directly, rather than with an iPad or PC.
既存のSTEM教育用ロボットのプログラミング学習システムとは異なり、コンピュータの視覚技術と従来の積木遊びを融合させて、直接ロボットにプログラミングをするのであり、iPadやPCに頼るものではない。

The learning systems allow electrical engineering students to learn to program controllers or implement safety functions for machines and systems in a practically orientated way.
電気工学を専攻する学生がこの学習システムを使用すれば、コントローラのプログラミングや、機械およびシステムの安全機能の実装について、実践的な形で学習できます。

Research interests Stochastic models for dependability analysis(availability, reliability, performability) Reliability evaluation for software systems Software rejuvenation and life-extension Dependability assurance for machine learning systems.
研究領域確率モデルによるシステムのディペンダビリティ分析(可用性・信頼性・性能可用性)ソフトウェアシステムの信頼性評価ソフトウェア若化・延命機械学習システムの品質評価性能・信頼性。

Thanks to technology, we are blending a history of academic excellence with our bold and pioneering learning systems to reshape the education system..
テクノロジーのおかげで、英国は、教育システムを改革するための大胆かつ先駆的な学習システムと学術的卓越性の歴史を融合させています。

He has been speaking to individuals as well as Fortune 500 companies for over 20 years and is the author of four books and an inventor of numerous learning systems.
彼は20年以上間幸運500の会社と同様、個人に話して、多数の学習システムの4冊の本そして発明家の著者である。

Well, like those machine learning systems, we recognized patterns: patterns of need across companies seeking translation services and AI training data.
これらのマシンラーニングシステムと同様に、ライオンブリッジは翻訳サービスとAIトレーニングデータを求める企業のニーズについて、そのパターンを熟知していることが挙げられます。

To begin an intellectually honest discussion about value creation using machine learning systems, you will need to assess your organization's data maturity as well as its readiness to accomplish its data-driven goals.
機械学習システムを使用した価値創造について知的に率直な議論を始めるには、組織のデータ成熟度を評価するのと同様に、データドリブンの目標達成の準備ができているかについても評価する必要がある。

By using a combination of docking simulation algorithms and machine learning systems, the researchers showed that their method was better able to predict on- and off-target candidates than the current methods in use.
シーン研究員らは、複数のドッキング・シミュレーション・アルゴリズムを機械学習システムを併用して組み合わせることで、既存の方法と比べて、オンターゲットおよびオフターゲット候補をより効率よく予測できることを示しました。

In using audio book learning systems for the purpose of education, parents, teachers, and educators are relieved that its benefits are numerous.
教育の目的のためのオーディオブックの学習システムを使用する際に、親、教師、教育者はその利点が数多くあることを安堵されています。

Human Interaction Some machine learning systems attempt to eliminate the need for human intuition in data analysis, while others adopt a collaborative approach between human and machine.
機械学習システムによっては、人間の直観によるデータ解析の必要性を排除しようとしているが、人間と機械の協調的相互作用を取り入れたものもある。

Some machine learning systems try to eradicate the need for human intuition in data analysis whereas others embrace a collective approach between humans and machines.
機械学習システムによっては、人間の直観によるデータ解析の必要性を排除しようとしているが、人間と機械の協調的相互作用を取り入れたものもある。

Transparency: When complex machine learning systems are used to make significant decisions, it may be difficult to unpick the causes behind a specific course of action.
透明性：複雑な機械学習システムを使用して重要な意思決定を行う場合、特定の行動に潜む問題の原因を解きほぐすことは困難となることも。