在 日语 中使用 機械学習 的示例及其翻译为 中文
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年9月9日機械学習と予測解析におけるHadoopの強み。
年9月9日Hadoop在机器学习和预测分析方面的优势.DeepLearningを活用した機械学習型AIは，モンスターがプレイヤーと戦えば戦うほど手強くなる？
活用深度學習設計出的機械學習型人工智慧，將會讓怪物與玩家戰鬥越久就變得越強悍？これは初歩の機械学習による分類問題でよく使われる古典的なデータセットです。
这是一个在入门级机器学习分类问题中经常使用的经典数据集。機械学習クラスタのベイズって何？」という人へ──まずは『ベイズの定理』を学んでみよう。
对于那些说“什么是机器学习集群的贝叶斯？”的人来说，首先让我们学习“贝叶斯定理”.しかし機械学習の場合、すべては学習用サンプルのサイズ次第であり、サンプルは無限ではありません。
但是在机器学习中，一切都取决于学习样本的大小，而样本的数量是有限的。例えば、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションとして使用する挑戦の1つは、ゲノム配列に基づく細菌の識別です。
例如，将机器学习模型应用于基于基因组序列的细菌检测，就是一项具有挑战性的现实应用。Weka(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis)は、ニュージーランドのワイカト大学で開発した機械学習ソフトウェアで、Javaで書かれている。
WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis(Weka)是一个机器学习的平台开发，由新西兰的怀卡托大学用Java编写的。MNIST(手書き数字認識)は、機械学習界ではHelloWorld的な入門課題らしい。
MNIST是机器学习领域的HelloWorld任务。ソフトウェアシステムに関する私たちの研究の大部分は、機械学習モデルの構築、特にTensorFlowに関するものです。
我们在软件系统方面的大部分研究仍然与构建机器学习模型有关，特别是与TensorFlow有关。そして、Pythonは、科学の分野、特に機械学習やデータサイエンスの分野でよく使われます。
再者，在科学领域，特别是在机器学习、数据科学领域，Python也被大量使用。Pythonは機械学習リポジトリの中で最も使用されている言語であり、GitHub全体で3番目に使用されている言語です。
Python是机器学习库中最常用的语言，也是GitHub上第三种最常用的语言。AWSでは、ビジネス向けに、最も広範で高度な機械学習(ML)とAIのサービスを提供しています。
AWS为您的业务提供最广泛、最深入的机器学习和AI服务。AWSではビジネス向けに深く幅広い機械学習およびAIサービスを提供しています。
AWS为您的业务提供最广泛、最深入的机器学习和AI服务。この記事では、最も一般的に使用される機械学習アルゴリズムをいくつか紹介したいと思います。
本文将会分享几种最常使用的机器学习算法。深層学習とは、表現と抽象の複数のレベルを学習することに基づいた機械学習アルゴリズムを意味しています。
深度学习是基于对多层表征/抽象进行学习的机器学习算法.TensorFlowハブは、TensorFlowで機械学習モジュールの一部を公開、発見、再利用するためのプラットフォームです。
TensorFlowHub是一个发布、发现和重用TensorFlow中机器学习模块部分的平台。機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで。
機器學習入門：從玻爾茲曼機械學習到深度學習.AmazonEMRでApacheSparkを使用した機械学習についてのIntentMediaによるゲスト投稿記事(AWSビッグデータブログ)。
AWS大数据博客中IntentMedia发表的关于使用AmazonEMR上的ApacheSpark的机器学习的访客博文.GoogleCloudPredictionAPIは、機械学習モデルを構築するためのRESTfulAPIを提供します。
GoogleCloudPrediction：提供一种基于RESTfulAPI来构建机器学习模型的服务。この記事ではPythonプログラミング言語とPythonのNLTKライブラリーについて説明し、続いてそれらを機械学習プロジェクトに適用する方法について説明します。
本文将讨论Python编程语言和它的NLTK库，然后将它们应用于一个机器学习项目。
