Що таке ALPHAGO Українською - Українська переклад

• alphago

Приклади вживання Alphago Англійська мовою та їх переклад на Українською

AlphaGo has no hands.
Ярослав не має рук.

Relation to AlphaGo Zero.
Стосунок до AlphaGo Zero.

AlphaGo(2017) Download subtitles.
Laerte-se(2017) Завантажити субтитри.

AlphaZero(AZ) is a more generalized variant of the AlphaGo Zero(AGZ) algorithm, and is able to play shogi and chess as well as Go.
AlphaZero(AZ)- це більш узагальнений варіант алгоритму AlphaGo Zero(AGZ), який крім ґо вміє також грати в Сьоґі і шахи.

AlphaGo is a Google DeepMind project.
AlphaGo є розробкою компанії Google DeepMind.

In games against the 2015 version, which famously beat Lee Sedol, the South Korean grandmaster, AlphaGo Zero won 100 to 0.
У іграх проти версії 2015 року, яка побила Лі Седола, південнокорейського гросмейстера, AlphaGo Zero виграв з результатом 100:0.

AlphaGo Zero learned just by playing itself.
AlphaGo Zero навчився, граючи сам з собою мільйони разів.

This moment came in October 2015, when DeepMind AlphaGo, trained with reinforcements, defeated the world champion in the ancient go game.
Цей момент настав в жовтні 2015 року, коли AlphaGo від DeepMind, навчений з підкріпленням, переміг чемпіона світу в стародавньої гри го.

AlphaGo taught itself to play by playing itself 30 million times.
AlphaGo Zero навчився, граючи сам з собою мільйони разів.

And then a couple of weeks ago, DeepMind's AlphaGo beats the world's best human at Go, which is the most difficult game that we have.
І декілька тижнів тому програма AlphaGo компанії DeepMind перемогла найкращого в світі гравця Go, найскладнішої гри, серед усіх, що ми маємо.

AlphaGo from Google is a milestone in the history of machine learning.
Alpha Go від Google є важливою віхою в історії машинного навчання.

Deep reinforcement training was used to study gaming strategies such as Atari and Go, including the famous AlphaGo program that won the man.
Навчання глибокому підкріпленню використовувалося для вивчення ігрових стратегій, таких як Atari і Go, включаючи відому програму AlphaGo, яка перемогла людину.

AlphaGo was developed by British computer company DeepMind which was acquired by Google in 2014.
Програма AlphaGo була створена британською комп'ютерною компанією DeepMind, яку в 2014 р. придбав гігант Google.

In the spring of 2016 artificial intelligence system called AlphaGo defeated the world champion in the game of go in the match at the Four Seasons hotel in Seoul.
Навесні 2016 року система штучного інтелекту під назвою AlphaGo перемогла чемпіона світу з гри в го в матчі в готелі Four Seasons в Сеулі.

In Hangzhou, the company has collected data from thousands of street cameras and used them to control traffic lights with AI, optimizing the traffic as well as AlphaGo optimized victorious moves on the go Board;
В місті Ханчжоу компанія вже збирала дані з тисяч вуличних камер і використовувала їх для управління світлофорами за допомогою ШІ, оптимізуючи дорожній рух так само, як AlphaGo оптимізував переможні ходи на дошці го;

Last year, I think the way AlphaGo played was pretty close to human beings, but today I think it plays like the God of Go,” Ke Jie said in a post-game interview.
Минулого року я вважав, що AlphaGo грає на рівних з людиною, але сьогодні я думаю, що програма грає просто як бог Го»,- пожартував Ке Цзе після завершення гри.

Atlas can not play go(it is embodied in the body of the robot, but not a supercomputer), and AlphaGo not able to run(but he is very smart, though disembodied).
Atlas не може грати в го(він втілений в тілі робота, але не є суперкомп'ютером), а AlphaGo не вміє бігати(зате він дуже розумний, хоч і безтілесний).

In March 2016, AlphaGo won 4 out of 5 games of Go in a match with Go champion Lee Sedol, becoming the first computer Go-playing system to beat a professional Go player without handicaps.
У березні 2016 AlphaGo виграв 4 з 5 ігор Go в матчі з чемпіоном Go Lee Sedol, ставши першою комп'ютерною системою Go-play, яка перемогла професійного гравця Go без гандикапів.

A few weeks after returning from California, I saw David Silver, the Google ­DeepMind researcher who designed AlphaGo, give a talk about the match against Sedol at an academic conference in New York.
Через кілька тижнів після мого повернення в Каліфорнії я слухав, як Девід Сільвер, дослідник з проекту Google DeepMind, який брав участь у розробці AlphaGo, розповідав про матч з Седолем на академічній конференції в Нью-Йорку.

Like Leela Zero and AlphaGo Zero, Leela Chess Zero only knows the basic rules and nothing more.[1] Leela Chess Zero is trained by a distributed computing network coordinated at the Leela Chess Zero website.
Подібно до Leela Zero і AlphaGo Zero, Leela Chess Zero задано лише базові правила гри в шахи.[1] Leela Chess Zero тренується зусиллями розподіленої обчислювальної мережі, яка координується сайтом Leela Chess Zero.

Already, in the city of Hangzhou, the company was soaking up data from thousands of street cameras and using it to control traffic lights with AI, optimizing traffic flow in much the way AlphaGo had optimized for winning moves on the Go board;
В місті Ханчжоу компанія вже збирала дані з тисяч вуличних камер і використовувала їх для управління світлофорами за допомогою ШІ, оптимізуючи дорожній рух так само, як AlphaGo оптимізував переможні ходи на дошці го;

Video showing ten training games with the two programs AlphaGo fighting against each other, it is already possible on the developers website, and closer to the end of the year they will spread and new materials.
Відео, що демонструють десять тренувальних ігор за участю двох програм AlphaGo, які боряться один проти одного, вже можна подивитись на сайті розробників, а ближче до кінця року вони викладуть нові матеріали.

Now I know."[5] Norwegian grandmaster Jon Ludvig Hammer characterized AlphaZero as"insane attacking chess" with profound positional play.[3] Former champion Garry Kasparov said"It's a remarkable achievement, even if we should have expected it after AlphaGo."[6][10].
Тепер я знаю".[5] норвезький гросмейстер Йон Людвіг Хаммер охарактеризував AlphaZero як"божевільні атакуючі шахи" з глибокою позиційною грою.[3] колишній чемпіон Гаррі Каспаров сказав:"це чудове досягнення, навіть попри те, що ми вже чекали на нього після AlphaGo."[6][10].

Leela Zero's algorithm is based on DeepMind's 2017 paper about AlphaGo Zero.[3][6] Unlike the original Leela, which has a lot of human knowledge and heuristics programmed into it, Leela Zero only knows the basic rules and nothing more.[7].
Алгоритм Leela Zero ґрунтується на паперах DeepMind 2017 року про AlphaGo нуль.[3][6] На відміну від попередньої програми Leela, яка має масу людських знань і евристики, запрограмованої в неї, Leela Zero знає лише основні правила і нічого більше.[7].

Currently, deep learning technologies that are the part of deep neural networks are applied in many fields, but they are best known for pattern recognition in Google search engine, machine translation systems(in particular, Google and Facebook are using AI while making translations), and, for instance, AlphaGo Zero-“program” that has become world's best Go player.
Сьогодні технології глибинного навчання, до яких належать глибинні нейронні мережі, застосовують у багатьох галузях, але найбільше вони відомі завдяки розпізнаванню образів у пошуковику Google, системам машинного перекладу(зокрема, Google і Facebook використовують у своїх перекладачах ШІ), а також, наприклад, AlphaGo Zero-«програмі», що стала найсильнішим гравцем у го на планеті.

Leela Chess Zero was adapted from the Leela Zero Go engine, which in turn was based on Google's AlphaGo Zero project, also to verify the methods in the AlphaZero paper as applied to the game of chess.
Leela Chess Zero- це адаптація до гри в шахи рушія Leela Zero, створеного для гри в ґо, який у свою чергу ґрунтувався на проекті AlphaGo Zero компанії Google, також для перевірки методів, описаних в документі команди DeepMind, щодо тренування методом глибинного навчання з підкріпленням рушія AlphaZero для гри в шахи.

From now on, the research team that built AlphaGo will focus on"developing advanced general algorithms that could one day help scientists as they tackle some of our most complex problems, such as finding new cures for diseases, dramatically reducing energy consumption, or inventing revolutionary new materials.".
Тепер команда дослідників, які займаються AlphaGo, спрямує свої сили на інші грандіозні виклики: розробку передових загальних алгоритмів, які одного разу допоможуть ученим розв'язати нові складні задачі, наприклад, знайти нові ліки, значно скоротити споживання енергії або винайти революційно новий матеріал.

About halfway through a particularly tense game of Go held in Seoul, South Korea, between Lee Sedol, one of the best players of all time, and AlphaGo, an artificial intelligence created by Google, the AI program made a mysterious move that demonstrated an unnerving edge over its human opponent.
Приблизно в середині вкрай напруженої гри Го, що проходила в південнокорейському Сеулі, учасниками якої були один з найкращих гравців усіх часів Чи Седоль і створений Google штучний інтелект під назвою AlphaGo, програма зробила загадковий крок, який продемонстрував лякає перевагу над своїм людським опонентом.

On 5 December 2017, DeepMind team released a preprint introducing AlphaZero, which achieved within 24 hours a superhuman level of play in chess, shogi, and Go by defeating world-champion programs, Stockfish, Elmo, and 3-day version of AlphaGo Zero in each case, using superior hardware in relation to its opponent.[1][2] AlphaZero defeated Stockfish after just 4 hours of self-play, with no access to opening books or endgame tables, but playing with superior hardware allocated to AlphaZero.[1][3][4].
Грудня 2017 року колектив DeepMind випустив препринтне введення AlphaZero, яке впродовж 24 годин досягнуло надлюдського рівня гри в шахи, сьоги, і йти, перемігши чемпіонів світу серед програм, в'ялена риба, Elmo і 3-денний варіант AlphaGo нуль в кожному випадку, використовуючи краще комп'ютерне обладнання відносно своїх опоненті.[1][2] AlphaZero переміг Stockfish через 4 години самостійної гри, без доступу до дебютних баз та ендшпільних таблиць, але граючи з кращим комп'ютерним обладнанням виділеним для AlphaZero.[1][3][4].