Примеры использования Maschinelles lernen на Немецком языке и их переводы на Русский язык
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Programming
Heute geht alles um maschinelles Lernen.
Maschinelles Lernen kann jetzt viel komplexere Arbeiten übernehmen.
Computergestütztes Sehen verwendet maschinelles Lernen, um Gesichter zu erkennen.
Maschinelles Lernen fand in den frühen 90er Jahren den Weg in die Industrie.
Die Strafverfolgung beginnt auch, maschinelles Lernen für Predictive Policing einzusetzen.
Combinations with other parts of speech
Использование с прилагательными
Maschinelles Lernen" meines Kollegen und Mitbegründers Andrew Ng.
Wir wissen nicht, wie man solche Programme schreibt, aber durch Maschinelles Lernen ist das jetzt möglich.
Wir haben maschinelles Lernen erforscht, um[Spracherkennung] zu verbessern.
Um aus diesen Daten Wissen zu generieren, also Informationen aus den Daten zu extrahieren, wird maschinelles Lernen verwendet.
Maschinelles Lernen ist die Technologie, die verantwortlich für diesen Bruch ist.
Firmen wie Amazon oder Netflix nutzen Maschinelles Lernen für Kaufempfehlungen oder Filmvorschläge.
Maschinelles Lernen stellt die bisherige Art der Wirkstoffentdeckung auf den Kopf.
Im Jahr 1997begann Yandex mit der Forschung in den Bereichen Sprachverarbeitung, Maschinelles Lernen und Empfehlungssysteme.
Wir haben maschinelles Lernen über YouTube laufen lassen. Die Maschine hat Katzen entdeckt, ganz von alleine.
Zur Verdeutlichung sehen Sie hier den Kurs"Maschinelles Lernen" meines Kollegen und Mitbegründers Andrew Ng.
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, die wiederum ein Zweig der Informatik ist.
Aus dieser Warte habe ich viel darüber gelernt, was Maschinelles Lernen früher konnte, was es heute kann und was es zukünftig vollbringen könnte.
Maschinelles Lernen wird für Gesichtserkennung, aber auch über den Bereich von computergestütztem Sehen hinaus verwendet.
In der Regel nutzen diese Lösungen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Biometrie, um die digitale Persona zu verifizieren.
Forschung über maschinelles Lernen der Theorie, Kernel-Methoden zur Textanalyse, Support-Vektor-Maschinen, Kernel-Theorie.
Dies bedeutet, dass jede Website hosten, Entwicklung von Anwendungen, maschinelles Lernen produzieren und führen Berechnungen SONM-Architektur.
Automatisiertes maschinelles Lernen(AutoML) ist der Prozess der Automatisierung des End-to-End-Prozesses des maschinellen Lernens. .
Daher werde ich euch in dieser Lektion die Grundlagen maschinellen Lernens näher bringen und anschließend wird Peter euch mehr über maschinelles Lernen erzählen.
Künstliche Intelligenz(AI) und Maschinelles Lernen(ML) bereits beliebt waren in 2017 und sie gehen Mainstream in der nächsten Zukunft werden.
Das liegt an den Anwendungen: Kommunikationstheorie, Informationstheorie, Spieltheorie,Komprimierte Erfassung, maschinelles Lernen, Graphentheorie, harmonische Analyse.
Das Unternehmen nutzt maschinelles Lernen und fortschrittliche datenwissenschaftliche Techniken, um den Zugang zu wettbewerbsfähigen Finanzdienstleistungen zu verbessern.
Eine zweite große Erkenntnisist, dass jetzt die Ära der"Big Data" und des maschinellen Lernens ist, und maschinelles Lernen verspricht unser Verstehen von allem zu revolutionieren, seien es soziale Netzwerke oder Epidemiologie.
Kürzlich nutzten wir maschinelles Lernen, um neue Antibiotika zu finden, die uns helfen könnten, Infektionen zu bekämpfen, die neben COVID-19 auftreten können.
Maschinelles Lernen ist ein wichtiges Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und neben der Robotik mein Favorit, weil ich glaube, dass es einen großen Einfluss auf die Gesellschaft hat und absolut notwendig ist, wenn wir vorankommen wollen.
Wir haben viel maschinelles Lernen eingesetzt, um Dinge schrittweise zu verbessern. Für mich ist dieses Beispiel spannend, weil es ein Programm ist, das viele verschiedene Dinge tun kann.