THE TRAINING DATA - 日本語 への翻訳

• トレーニングデータ
• 訓練データ
• 学習データ
• training data

英語 での The training data の使用例とその 日本語 への翻訳

The training data contains time series data for nine speakers.
学習データには、9人の話者の時系列データが含まれています。

After sufficient training(or supervision), the computer is able to use the training data to predict the outcome of new data it receives.
教師」によるトレーニングを十分に重ねると、コンピューターは、トレーニングデータに基づいて、新しい入力データの結果を予測できるようになります。

Fit is set to True(which is the default), the training data will be randomly shuffled at each epoch.
Fitの引数shuffleがTrueであればシャッフルされます（初期値はTrueです）．各epochで訓練データはランダムにシャッフルされます．。

This includes code, models, and the training data itself.
これらの成果物にはコード、モデル、トレーニング・データ自体が含まれます。

When we think about the generative model, it models the probability distribution which generates the training data.
生成モデルと言った時、モデル化の対象は訓練データを生成する確率分布である。

In the space of arbitrary functions G and D, a unique solution exists, with G recovering the training data distribution and D equal to 1/2 everywhere.
和訳：『任意の関数であるGやDの空間において、ユニークな解が存在し、Gはトレーニングデータの分布を復元し、Dは全てにおいて1/2の確率で正答するようになる。

For example, since many images of birds in the training data show birds sitting on tree branches, the AttnGAN usually draws birds sitting on branches unless the text specifies otherwise.
たとえば、訓練データ中の鳥の画像の多くは鳥が木の枝にとまっているため、AttnGANはテキストの記述と矛盾しない限り、鳥が木の上にとまっている画像を描く。

Once the following day's output was published, I grabbed that data, added it to the training data, and re-ran ten million times.”.
そして、翌日の出力が公開されたら、そのデータを取得してトレーニングデータに追加することを1000万回再実行しました」。

We have read the training data from disk, but would like to store it, along with the testing data, in a hierarchical data file. We use PyTables to do this.
訓練データを読み込んだのだが、検証データとともに一つの階層型ファイルにまとめるために、PyTablesというパッケージを利用する。

MaxAbsScaler works in a very similar fashion, but scales in a way that the training data lies within the range[-1, 1] by dividing through the largest maximum value in each feature.
MaxAbsScalerは非常によく似た働きをしますが、トレーニングデータが[-1,1]の範囲内にあるように、各特徴の最大値を分割してスケーリングします。

Note that, if there is a possibility that the training data might have missing categorical features, one has to explicitly set n_values.
トレーニングデータにカテゴリの特徴がない可能性がある場合は、明示的にn_valuesを設定する必要があることに注意してください。

Making sure the training data is diverse and includes different groups is essential, but segmentation in the model can be problematic unless the real data is similarly segmented.
トレーニングデータが多様であり、異なるグループを含むことを確認することは不可欠だが、実際のデータが同様にセグメント化されない限り、モデルのセグメンテーションは問題となる。

Amazon Comprehend is a fully managed and continuously trained service, so you don't have to manage the scaling of resources, maintenance of code, or maintaining the training data.
AmazonComprehendは完全に管理されて継続的に訓練されたサービスなので、リソースのスケーリング、コードのメンテナンス、トレーニングデータの管理は不要です。

VIEW: mdtree. rb Draw decision tree model by PMML Table 2.6 shows the training data for the construction of decision tree model with mbonsai command.
VIEW:mdtree.rbPMMLによる決定木モデルの描画Table2.6に示されるデータを訓練データとしてmbonsaiコマンドで決定木を構築する。

If you specified a Validation column or if you selected Holdback in the Validation Method panel, all model fits in the report are based on the training data.
検証列を指定するか、「検証法」で[保留]を選択した場合、レポートに含まれるモデルのあてはめは、すべて学習データに基づきます。

An overfitted model will be less accurate on new, similar data than a model which is more generally fitted, but the overfitted one will appear to have a higher accuracy when you apply it to the training data.
オーバーフィット状態のモデルは、より一般的にフィッティングされたモデルと比べ、新たな類似データでは予測の精度が低くなる可能性がありますが、その反面、トレーニングデータに適用した場合は精度がより高くなります。

In one example, if the transfer mapping is not seen at least twice in the training data, it is not used to build transfer mapping database 218,
Inoneexample,transfermappings,atleasttwiceinthetrainingdata,ifnotobserved,notusedtobuildtransfer

While filtering is optional, in one example, if the transfer mapping is not seen at least twice in the training data, it is not used to build transfer mapping database 218,
Inoneexample,transfermappings,atleasttwiceinthetrainingdata,ifnotobserved,notusedtobuildtransfer

For tree ensembles this preprocessed data is reused by all the trees. Additionally, the training data characteristics that are shared by all trees in the ensemble are stored here: variable types, the number of classes, class label compression map etc.
決定木集合の場合,この前処理されたデータは全ての木で再利用される.さらに,決定木集合の全ての木で共有される学習データの特徴もここに保存される:様々な型,クラス数,クラスラベル圧縮マップなど。

Shuffle: Boolean(whether to shuffle the training data before each epoch) or str(for'batch').'batch' is a special option for dealing with the limitations of HDF5 data; it shuffles in batch-sized chunks. Has no effect when steps_per_epoch is not None.
Shuffle:真理値（訓練データを各試行の前にシャッフルするかどうか）または文字列（'batch'の場合）．'batch'はHDF5データの限界を扱うための特別なオプションです．バッチサイズのチャンクでシャッフルします．steps_per_epochがNoneでない場合には効果がありません．。