DEEP LEARNING на Русском - Русский перевод

• глубокого обучения
• глубинного обучения
• deep learning
• глубокого изучения
• глубокое обучение
• глубинное обучение
• глубинном обучении
• глубоким обучением
• глубокому обучению
• глубинному обучению

Примеры использования Deep learning на Английском языке и их переводы на Русский язык

Modern Face Recognition with Deep Learning.
Распознавание лиц с помощью глубокого обучения.

Deep Learning and Convolutional Neural Networks.
Глубокое обучение и сверточные нейронные сети.

Image Recognition Using Deep Learning.
Распознавание изображений методом глубокого изучения.

Deep learning is a quite resource-demanding technology.
Глубинное обучение- достаточно ресурсоемкая технология.

How to do Speech Recognition with Deep Learning.
Распознавание речи с помощью глубокого обучения.

Language Translation with Deep Learning and the Magic of Sequences.
Перевод языков с помощью глубокого обучения.

Specialization begins with a course on deep learning.
Специализация начинается с курса по глубинному обучению.

Thanks to Deep Learning, we're finally cresting that peak.
Благодаря глубокому обучению мы, наконец, достигли вершины.

It takes a long time to train deep learning networks.
Требует много времени для обучения сетей глубокого обучения.

From 2014, the deep learning market shows a continuous parabolic growth.
С 2014 года рынок глубокого обучения демонстрирует непрерывный рост.

Diversity between machine learning(ML) and deep learning DI.
Различия между машинным обучением( МО) и глубоким обучением ГО.

Machine Intelligence& Deep Learning Neural Network Training.
Искусственный интеллект и глубинное обучение нейронных сетей.

Let's learn how to do speech recognition with deep learning!
Давайте узнаем, как распознать речь с помощью глубокого обучения!

NMT models use deep learning and representation learning..
Модели NMT используют глубинное обучение и обучение признаков.

Second Summer School on Bayesian Methods in Deep Learning announced.
Объявлена вторая Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении.

A deep learning technology is based on artificial neural networks ANNs.
Технология глубокого обучения основана на искусственных нейронных сетях ИНС.

Restricted Boltzmann machines can also be used in deep learning networks.
Ограниченные машины Больцмана используются в сетях глубинного обучения.

They found a way to apply deep learning to build this black box system.
Она нашли способ применить глубокое обучение для создания системы« черного ящика».

Deep learning is a kind of traditional machine learning..
Глубокое обучение нейронных сетей- это тип традиционного машинного обучения..

What Is the Difference between Deep Learning and Machine Learning?.
В чем разница между глубоким обучением и машинным обучением?.

Therefore, deep learning algorithms can create new tasks to solve current ones.
Поэтому алгоритмы глубокого обучения могут создавать новые задачи для решения текущих.

How would you define the relationship between deep learning and big data?
Как бы вы охарактеризовали отношение между глубоким обучением и большими данными?

Using Deep Learning machines can not only speak but also understand what you are saying.
При помощи Deep Learning машины могут не только говорить, но и понимать, что вы говорите.

The answer lies in the set of advantages provided by a deep learning technology.
Ответ лежит в наборе преимуществ, предоставляемых технологией глубокого обучения.

But systems powered by deep learning algorithms should be safe from human interference, right?
Но ведь системы, прошедшие глубокое обучение, должны быть защищены от вмешательства человека,?

August, 26- 30, 2017: Summer School on Bayesian Methods in Deep Learning in Russian.
Августа- 30 августа 2017 г: Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении рус.

Deep learning technology is one of most demanded IT trends as it stands behind numerous of innovations.
Технология Глубинного обучения или Deep Learning сейчас стала одним из наиболее востребованных IТ- трендов.

Those are just a short list of opportunities offered by the Deep Learning technology.
Это всего лишь краткий перечень возможностей, которые открывает технология Deep Learning.

He specializes in deep learning, probabilistic graphical models, and large-scale optimization.
Он работает в области искусственного интеллекта, статистического глубокого обучения, графовых вероятностных моделей и крупномасштабной оптимизации.

Participants are expected to have a strong background in machine learning and deep learning.
От участников ожидается знание методов машинного обучения и глубинного обучения.