LEARNING METHODS in Japanese translation

• 学習方法
• 学習法
• 学習手法
• 学習の技法を

Examples of using Learning methods in English and their translations into Japanese

In this multicenter study, we found that several machine learning methods more accurately predicted clinical deterioration than logistic regression.
この多施設共同研究では、いくつかの機械学習法がロジスティック回帰よりも一般病棟での臨床悪化をより正確に予測する可能性がある。

Have you thought about the most effective learning methods for yourself?
自分にとっての効率的な学習手段は何か？を考えてみました。

Deep learning and other machine learning methods could be powerful tools for making sense of these massive datasets.
深層学習やその他の機械学習の手法は、こうした膨大なデータを分析・理解するための強力なツールとなるだろう。

This is a column that appears in the Japan Times, designed to help develop kanji learning methods aimed at foreigners.
外国人向きの新しい漢字学習法を発展させる目的で作られたジャパンタイムズのコラム記事です。

Learning methods similar to overseas children learn speaking, reading and writing in a short period of time.
海外の子供たち同様の学習方法により、スピーキングや読み書きが短期間で習得。

On the previous page, he stated that there are various learning methods in the"genetic algorithm".
先ほどのページでは、「遺伝アルゴリズム」には、様々な学習方法があると述べました。

Trying out different behaviours is one of the classic learning methods.
別の行動を試すことは、従来からの学習方法の1つです。

Comparison of"Genetic Algorithm" On the previous page, he stated that there are various learning methods in the"genetic algorithm.
遺伝アルゴリズム」の比較先ほどのページでは、「遺伝アルゴリズム」には、様々な学習方法があると述べました。

I will introduce three of the methods of learning a language that I have developed and the learning methods of effective and innovative languages(actually I used).
私が編み出した言語の学習方法と効果的であり画期的な言語の学習方法（実際に私が使っている）を合わせて3つご紹介いたします！

In addition, Basic+ features machine learning methods(association rules, regression and classification trees and K-Nearest Neighbors), XLSTAT-R and RNotebook.
さらに、XLSTATBasic+は機械学習手法（アソシエーション・ルール、回帰木および分類木、K最近傍法、偏最小2乗回帰およびその他の機能も提供します。

Please click in the menu on the left side on: Further learning methods Now you can choose the lesson you would like to repeat.
決まったレッスンを選択するには、左側にあるメニューの《その他の学習方法》をクリックしてください。そうするとレッスンを選択できるドロップダウンメニューが開きます。

In addition, XLSTAT-Base features machine learning methods(association rules, regression and classification trees and K-Nearest Neighbors), partial least square regression and much more.
さらに、XLSTAT-Baseは機械学習手法（アソシエーション・ルール、回帰木および分類木、K最近傍法、偏最小2乗回帰およびその他の機能も提供します。

One of the themes of this year's Excellence Conference is this: learning doesn't have to occur in a classroom to be effective. Of the variety of learning methods, games are….
今年の優秀会議のテーマの一つがこれです:学習が有効であるために、教室で発生することはありません。.学習方法の種々の,ゲームはあります…。

Manually annotating each region of the ECG signal can be a tedious and time-consuming task with the potential of being automated by signal processing and machine learning methods.
手動でECG信号の各領域に注釈を付けると、手間と時間がかかるタスクになり、信号処理方法と機械学習方法によって自動化される可能性があります。

We have an in-house staff of about 40 full-time learning professionals, including professional teachers and learning designers, developing our learning methods, technologies, tools and services.
私たちは、専門の教師と学習デザイナーを含む約40名のフルタイムの学習プロである内勤スタッフを持ち、学習方法、技術、ツールおよびサービスを開発しています。

This is because the brain uses“… pre-existing knowledge with reinforcement learning methods for value function estimation in order to make learning faster… 9”.
これは、脳が「すでにある知識と、それをさらに強化する学習方法を用いて、価値関数を予測し学習のスピードを上げる」からである9。

Aside from advanced mathematics and machine learning methods, we have also implemented many quality assurance rules within these two deck-creation layers to make sure your deck simply makes sense.
高度な数学と機械学習メソッドの他にも、我々はこれら2つのデッキ作成レイヤーに、あなたのデッキがシンプルに意味を成すものになるよう、数多くの品質保証ルールを実装しています。

MLFWR1 Machine Learning Fundamentals with R 14 hours The aim of this course is to provide a basic proficiency in applying Machine Learning methods in practice.
MlfunpythonMachineLearningFundamentalswithPython14hours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。

There are two learning methods:“supervised learning” and“unsupervised learning”, as well as the topic“deep learning” since last year.
学習方法としては「教師あり学習」と「教師なし学習」、それと昨年から話題の「深層学習（ディープラーニング）」があります。

What has changed, however, is that the data environment in digital experiments has created new opportunities such as using machine learning methods to estimate heterogeneity of treatment effects(Imai and Ratkovic 2013).
しかし、変化したのは、デジタル実験のデータ環境が、機械学習手法を使用して治療効果の異質性を推定するなどの新しい機会を創出したことです(ImaiandRatkovic2013)。