MODEL SELECTION in Japanese translation

['mɒdl si'lekʃn]
['mɒdl si'lekʃn]
モデル選択
機種選定
型式の選択

Examples of using Model selection in English and their translations into Japanese

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This service automates the process of data transformation, model selection, and hyperparameter tuning.
このサービスは、データ変換、モデル選択、ハイパーパラメータチューニングといったプロセスを自動化する。
Effective Model Selection for DSDs When standard model selection methods are applied to DSDs, they can fail to identify active effects.
決定的スクリーニング計画の効果的モデル選択決定的スクリーニング計画のデータに標準的なモデル選択手法を適用すると、重要な効果を見落とす恐れがあります。
Model selection criteria for empirical studies: how to understand the structure of nature.
実証研究のためのモデル選択規準:自然の構造を理解する方法。
The service also includes automated model selection and tuning of hyperparameters to potentially eliminate some of the more tedious work in data modeling..
このサービスには、自動モデル選択とハイパーパラメータチューニングも含まれており、データモデリングにおける退屈な作業の一部を削減することができる。
We had seminars and I talked about the importance of the model selection of the phylogenetic inference.
また同時にセミナーを開催し、私は系統樹推定におけるモデル選択の重要性について講演を行った。
In there, we also had seminars and I talked about the importance of the model selection of the phylogenetic inference.
同時にワルシャワ科学アカデミーでもセミナーを開催し、モデル選択の重要性について講演した。
Our experts can help customer to make investment analysis, plant model selection, workshop programming.
私達の専門家は顧客がプログラミング投資分析、プラントモデルの選択、研修会のプログラミングををするのを助けることができます。
Model Selection and Deviance An important aspect of generalized linear modeling is the selection of explanatory variables in the model..
モデルの選択とデビアンス一般化線形モデルでも、説明変数の選択は重要です。
We support our customer from introduction to deployment and repair of photo-voltaic systems through field studies, model selection, placement, and energy monitoring.
現地調査から機種の選定、施工まで、トータルでお客様の太陽光システム導入をサポート致します。
Model Choice According to your requirement(like size and capacity), our engineer will help to make the model selection accordingly.
モデル選択あなたの条件に従って(サイズおよび容量のように)、私達のエンジニアはモデル選択をそれに応じて作るのを助けます。
According to your requirement(like size and capacity), our professional engineer will help to make the model selection accordingly.
あなたの条件に従って(サイズおよび容量のように)、私達の専門エンジニアはモデル選択をそれに応じて作るのを助けます。
GeneFlow is classified into three functions: Learning Processing, Execution Processing( Inference Processing), and Optimal Model Selection.
GeneFlowは、学習処理、実行処理(推論処理)、最適モデル選択の3機能に分類される。
We will see in this video just what these things are and how to use them to do model selection.
以上の事がいったいなんなのか、そしてそれらを使ってどうモデル選択をするかを見ていく。ここまでに何度も。
Recently, I focus on the researches about:(a) robust model selection for nonlinear time series models, and(b) system identification and predictive control for multi-rate systems.
最近では非線形時系列モデルに対するロバストなモデル選択法や、multi-rateシステムの同定と予測制御についての研究を行っています。
Overfitting is an important issue in SVM model selection and can be addressed in our framework by incorporating suitable prior distributions over the hyperparameters.
過剰適応は、SVMモデル選択における重要な問題だが、超パラメタに適した初期の分布を取り入れることによって我々のフレームワークの中で扱うことが出来る。
Inax aggressively supports the customer's overseas business development, not only Japanese domestic sales but also the proposals for new factory layout, model selection, and export to foreign country.
アイナックス稲本では、国内向け設備販売のみならず、海外に向けた新工場レイアウト提案、機種選定、設備輸出、また、お客様の海外進出に向けたサポートを積極的に行っています。
We provide a customized comprehensive solution for on wafer device modeling from TEG design assistance, on wafer measurement, optimal model selection to accurate device parameter extraction.
ご要求に合わせた抽出用TEG設計支援や最適なデバイスモデル選択に対するコンサルティング等、包括的にサービスをご提供しています。
Using Azure Machine Learning, you can automate model selection and tuning, increase productivity with DevOps for machine learning, and deploy models with one click.
AzureMachineLearningを使用すると、モデルの選択とチューニングを自動化し、機械学習のDevOpsによって生産性を高め、モデルをワンクリックでデプロイすることができます。
Using Azure Machine Learning, developers can automate model selection and tuning, increase productivity with DevOps for machine learning, and deploy models simply.
AzureMachineLearningを使用すると、モデルの選択とチューニングを自動化し、機械学習のDevOpsによって生産性を高め、モデルをワンクリックでデプロイすることができます。
Automated ML allows you to automate model selection and hyperparameter tuning, reducing the time it takes to build machine learning models from weeks or months to days, freeing up more time for them to focus on business problems.
自動化されたMLを使用すると、モデル選択とハイパーパラメータチューニングを自動化し、機械学習モデルを構築するのにかかる時間を数週間または数ヶ月から数日間に短縮し、ビジネス上の問題に集中できるようになります。
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