A MACHINE LEARNING - 한국어로 번역

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• 머신러닝
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영어에서 A machine learning 을 사용하는 예와 한국어로 번역

More specifically, using the human classifications created by Galaxy Zoo, Banerji built a machine learning model that could predict the human classification of a galaxy based on the characteristics of the image.
더 구체적으로, 은하 동물원이 만든 인간 분류를 사용하여, Banerji는 이미지의 특성을 기반으로 인간의 은하 분류를 예측할 수있는 기계 학습 모델을 구축했습니다.

Queensland University of Technology(QUT) researchers have developed a machine learning system that can predict where three top male tennis players will hit the next ball at any point in a match.
QUT(Queensland University of Technology) 연구팀이 세계 최정상급 남성 테니스 선수들이 다음 볼을 어디로 칠지 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다.

These data will be use to train a machine learning model that will be applied to an in silico library of over a billion molecules to search for potential novel antiviral compounds.
이 데이터는 머신 러닝 모델을 훈련시키는 데 사용될 것입니다. 이 모델은 수십억 개의 물질을 담은 시뮬레이션 라이브러리에 적용되어 이 중 잠재적인 신항생물질을 찾아낼 것입니다.

To do this, we measured the"semantic signature" of each paper using a machine learning technique called word embeddings, and compared these signatures between papers with at least one female author and papers without any women authors.
이를 위해 “단어 임베딩”이라는 기계학습 기법을 이용해 각 논문의 '의미적 서명”을 측정했고 여성 저자가 없는 논문과 여성 저자가 적어도 한 명 이상 있는 논문의 서명을 비교했다.

AXA's R&D team in Japan initially developed a machine learning model to predict if a driver may cause a large-loss case during the insurance period.
일본에 있는 AXA의 R&D팀은 운전자가 보험 기간동안 큰 손실 사건을 일으킨 경우를 예견하기 위한 머신러닝의 사용 사례를 조사해왔습니다.

Give a machine learning system enough pictures of a cat, and it will eventually be able to spot a cat in a new picture by itself, without any hints from a human operator.
기계학습 시스템에 고양이에 대한 사진을 충분히 입력하면 인간 작업자의 어떤 암시없이 결국에는 스스로 새로운 사진에서 고양이를 포착할 수 있습니다.

neural networks, data architecture- and a Machine Learning conference with a lot of well-known professionals in the field.
이 분야의 많은 유명 전문가들과 함께 머신 러닝 컨퍼런스를 개최했습니다.

neural networks, data architecture-and a Machine Learning conference with a lot of well-known professionals in the field.
이 분야의 많은 유명 전문가들과 함께 머신 러닝 컨퍼런스를 개최했습니다.

Probabilistic Soft Logic is a machine learning framework for developing probabilistic models.
PSL(Probabilistic Soft Logic)은 확률론적 모델 개발을 위한 기계학습 프레임워크입니다.

Getting the best results out of a machine learning(ML) model requires that you truly understand your data.
기계 학습(ML) 모델에서 최상의 결과를 얻으려면 데이터를 진정으로 이해해야 합니다.

You're a machine learning specialist who makes neural networks but your cat seems to be better at it.
당신은 신경 네트워크를 만드는 머신 러닝 전문가지만, 당신의 고양이가 더 똑똑한 것 같군요.

No data scientist on Numerai has a machine learning model that is better than all the other models combined.
Numerai에있는 어떤 데이터 과학자도 다른 모든 모델보다 더 나은 기계 학습 모델을 가지고 있지 않습니다.

Hierarchical Temporal Memory(HTM) is a machine learning technology that seeks to capture the structural and algorithmic properties of the neocortex.
Hierarchical Temporal Memory (HTM)은 neocortex의 structural and algorithmic properties를 모방하고자 하는 machine learning 기술이다.

Even the initial exposure is calculated based on a machine learning engine that has been trained on thousands of sample scenes.
초기 노출조차도 수천 개의 샘플 장면에 대해 교육을받은 기계 학습 엔진을 기반으로 계산됩니다….

Hierarchical Temporal Memory(HTM) is a machine learning technology that aims to capture the structural and algorithmic properties of the neocortex.
Hierarchical Temporal Memory (HTM)은 neocortex의 structural and algorithmic properties를 모방하고자 하는 machine learning 기술이다.

Um, just so I have a sense before we get started, who here has taken a machine learning class?
음, 우리가 시작하기 전에 나는 감각이있다 누가 여기 컴퓨터 학습 수업을 들었습니까?

Before starting to build a machine learning application, selecting one technology from the many options out there can be a difficult task.
기계 학습 응용 프로그램을 구축 하기 전에 많은 옵션에서 하나의 기술을 선택 하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다.

If you are a machine learning beginner and looking to finally get started using Python,
튜토리얼의 시작 부분에서 당신은 쓴다: “당신이 기계 학습 초보자이고 마침내 파이썬을 사용하여 시작하고자하는 경우,

BAS is a machine learning embedded simulation model which secures both accuracy(reliability) of Data model and analysis diversity of Simulation model.
BAS는 기계학습 내장형 시뮬레이션 모델로서 Big Data의 기계 학습을 통한 데이터 모델의 정확도(신뢰성)뿐만 아니라 시뮬레이션 모델의 분석 다양성까지도 확보함.

They then combined this technology with a machine learning system that enabled the robot to learn much like a human would- through practice and self-evaluation.
그런 다음이 기술을 기계 학습 시스템과 결합 하 여, 로봇이 인간 처럼 연습과 자기 평가를 통해 많은 것을 배울 수 있게 했습니다.