在 中文 中使用 Learning 的示例及其翻译为 日语
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您拥有此临时数据副本的完整所有权，可以在AmazonMachineLearning操作完成后将其删除。
ユーザーは、この一時データのコピーに対して完全な所有権を持ち、AmazonMachineLearningのオペレーションが終わったら削除できます。有多種方法可以讓您開始使用AmazonMachineLearning。
AmazonMachineLearningのご利用を開始するための方法はいくつかあります。问：能否将已有的模型导入AmazonMachineLearning？?
Q:既存のモデルをAmazonMachineLearningにインポートできますか?目標屬性是訓練資料中的一項特殊屬性，訓練資料包含AmazonMachineLearning嘗試預測的資訊。
対象属性とはトレーニングデータの特殊な属性で、ここにはAmazonMachineLearningが予測を試みる情報が含まれます。为了帮助您开始使用VisualStudio2019，我们与Pluralsight和LinkedInLearning合作，为您带来新的培训内容。
VisualStudio2019の利用開始を支援するため、マイクロソフトではPluralsight了解如何透過Kaggle中公開可用的資料集，使用AmazonMachineLearning建置回歸模型。
一般的に利用可能なKaggleのデータセットを使用して、AmazonMachineLearningで回帰モデルを構築する方法について学習します。目标属性是训练数据中的一项特殊属性，训练数据包含了AmazonMachineLearning试图预测的信息。
対象属性とはトレーニングデータの特殊な属性で、ここにはAmazonMachineLearningが予測を試みる情報が含まれます。問：是否能將現有的模型匯入AmazonMachineLearning？?
Q:既存のモデルをAmazonMachineLearningにインポートできますか?MatlabdlMatlabforDeepLearning14小时在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用Matlab来设计，构建和可视化用于图像识别的卷积神经网络。
MatlabdlMatlabforDeepLearning14hoursこのインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、設計、構築、および画像認識のための畳み込みニューラルネットワークを視覚化するためにMatlabを使用する方法を学びます。新的DeepLearningToolbox取代了NeuralNetworkToolbox，为工程师和科学家提供了用于设计和实现深度神经网络的框架。
新規DeepLearningToolboxは、これまでのNeuralNetworkToolboxを置き換えるもので、深層ニューラルネットワークを設計し、実装するための枠組みを技術者や科学者へ提供する。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。Taylor编辑的MachineLearning,NeuralandStatisticalClassification，具体内容请参阅第6章。
ネットとの違いについては、『MachineLearning,NeuralandStatisticalClassification』(D.Michie、D.J.Spiegelhalter、C.C.Taylor編集)(第6章)をご覧ください。作为DeltaLab("DeepLearningTechnologiesAmsterdam")被熟知的该联盟的目的是促进定期专家交流和知识传播。
DeltaLab("DeepLearningTechnologiesAmsterdam")として知られるこのアライアンスは、定期的な専門家の交流と知識の伝達を促進することを目的としている。MachineLearningforz/OS可用于快速创建、部署及管理自学行为模型，安全地挖掘出企业数据中隐藏的价值.
IBMMachineLearningforz/OSにより、自己学習行動モデルを素早く作成して導入し、管理して、企業データから隠れた価値を安全に引き出すことができます。Mlbankingpython_MachineLearningforBanking(withPython)21小时机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机有能力学习而不被明确编程。
Mlbankingpython_MachineLearningforBanking(withPython)21hours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。奥托立夫(Autoliv)宣布将在美国拉斯维加斯举办的“CES2018”上公开最新研究车辆“LearningIntelligentVehicle(LIV)2.0”。
同社は、米ラスベガスで開催される「CES2018」で、最新の研究車両「LearningIntelligentVehicle(LIV)2.0」を公開すると発表した。这通常需要大量的存储和计算能力，从而使云成为了使用AmazonSageMaker和AWSDeepLearningAMI等服务训练ML作业的自然场所。
これには大量のストレージとコンピューティングパワーが必要なことが多く、クラウドはAmazonSageMakerやAWSDeepLearningAMIなどのサービスでMLジョブをトレーニングするためのうってつけな場所になります。作为一家初创公司，AdiMap使用AmazonMachineLearning，“通过大规模提供金融情报来为用户和客户提供竞争优势”。
スタートアップとして、AdiMapでは、AmazonMachineLearningを使用して「規模に応じたフィナンシャルインテリジェンスを提供して、ユーザーとお客様が競争力を得られる」ようにします。AzureMachineLearning包含三个组件（Workbench、ExperimentationService和ModelManagementService）、一个学习库，以及VisualStudioCodeToolsforAI。
AzureMachineLearningには3つのコンポーネント（Workbench、ExperimentationService、ModelManagementService）、学習ライブラリー、VisualStudioCodeToolsforAIが含まれています。AmazonMachineLearning将强大的机器学习算法和交互式视觉工具合二为一，带领您轻松创建、评估和部署机器学习模型。
AmazonMachineLearningでは、強力な機械学習アルゴリズムとインタラクティブな視覚ツールを併用して、機械学習モデルを簡単に、作成、評価およびデプロイする方法を説明します。
