Що таке MACHINE LEARNING MODEL Українською - Українська переклад

• модель машинного навчання
• моделі машинного навчання

Приклади вживання Machine learning model Англійська мовою та їх переклад на Українською

The next step is to create feature vectors for our machine learning model.
Наступним кроком є створення функціональних векторів для нашої моделі машинного навчання.

Training and using a machine learning model using Windows ML and ONNX.
Навчання та використання моделі машинного навчання за допомогою Windows ML та ONNX.

Unleash Google's Cloud Platform to build, train and optimize machine learning models.
Впроваджуйте платформу Google Cloud для створення, тренування і оптимізації моделей машинного навчання.

Then, the team employed a machine learning model to predict the hardness of these carbon species.
Потім команда використовувала модель машинного навчання для прогнозування твердості цих матеріалів.

Then, for a subset of the images, the Galaxy Zoo labels are used to train a machine learning model.
Тоді, для підмножини зображень, ярлики Galaxy Zoo використовуються для навчання моделі машинного навчання.

The end result is a machine learning model that runs on Google's servers, accessible via an API.
Кінцевим результатом є модель машинного навчання, яка працює на серверах Google і доступна через API.

Engineers from Deutsche Bahn, the main German railway operator, developed a machine learning model for estimating electricity supply on the trains.
Інженери DB Systel розробили модель машинного навчання для основного залізничного оператора Німеччини- Deutsche Bahn.

Next, use that machine learning model to impute the survey answers of everyone in the digital trace data.
Далі використовуйте цю модель машинного навчання для поставлення опитування відповіді кожного в цифрових даних трасування.

(2010) used the Galaxy Zoo classifications to train a machine learning model to do galaxy classification.
(2010) Використовували класифікацію Галактичного зоопарку для підготовки моделі машинного навчання для класифікації галактик.

Machine learning models typically learn on fixed-size training examples, so we would need to retrain our model from scratch.
Моделі машинного навчання зазвичай навчаються на прикладах навчання фіксованого розміру, тому нам потрібно буде перевчити свою модель з нуля.

First, for the people in both data sources, build a machine learning model that uses digital trace data to predict survey answers.
По-перше, для людей в обох джерелах даних, побудувати модель машинного навчання, яка використовує цифрові дані трасування для прогнозування відповідей опитування.

Nvidia has published a blog post that goes into some detail on how inference testing works, and the differences between teaching a machine learning model and running inference tests.
Nvidia опублікувала блог, де детально розповідається про те, як працює тестування на висновки, і відмінності між навчанням моделі машинного навчання та тестами на виведення.

Finally, they used this machine learning model to estimate the sentiment of all 11 million posts.
І, нарешті, вони використовували цю модель машинного навчання, щоб оцінити настрої всіх 11 мільйонів повідомлень.

AutoML is part of what is considered as democratization of AI tools, enabling business users to develop machine learning models without deep programming.
AutoML є частиною того, що розглядається як демократизація інструментів AI, дозволяючи бізнес-користувачам розробляти моделі машинного навчання без глибокого програмування.

We have built a machine learning model that uses various engagement signals, including feedback from people on Facebook, to identify potentially false content.
Компанія створила модель машинного навчання, в якій використовуються різні сигнали взаємодії, включно із зворотнім зв'язком від людей на Facebook, для визначення потенційного неправдивого контенту.

You may be used to feeding thousands, millions, or billions of data points into a machine learning model, but this is not always the case with time series.
Можливо, програміст звик вводити тисячі, мільйони і мільярди точок даних у моделі машинного навчання, але це не потрібно для часових рядів.

For example, if you equip Bayesian machine learning model smartphones or laptops, they will not have to share personal data with large companies to determine the interests of users;
Наприклад, якщо оснастити байєсівською моделлю машинного навчання смартфони або ноутбуки, їм не доведеться ділитися особистими даними з великими компаніями, щоб визначати інтереси користувачів;

Researchers interested in creating what I have called computer-assisted human computation systems(e.g., systems that use human labels to train a machine learning model) might be interested in Shamir et al.
Дослідники, які зацікавлені у створенні того, що я назвав комп'ютерами системи обчислення людей(наприклад, системи, які використовують людські етикетки для навчання моделі машинного навчання), можуть бути зацікавлені в Shamir et al.

First, for the people in both data sources, build a machine learning model that uses the big data source to predict survey answers.
По-перше, для людей в обох джерелах даних, побудувати модель машинного навчання, яка використовує цифрові дані трасування для прогнозування відповідей опитування.

Researchers interested in creating what I have called second generation human computation systems(e.g., systems that use human labels to train a machine learning model) might be interested in Shamir et al.
Дослідники, зацікавлені в створенні того, що я назвав системи людського обчислень другого покоління(наприклад, системи, які використовують людські етикетки для навчання моделі машинного навчання) можуть бути зацікавлені в Shamir et al.

The company revealed that it has built a machine learning model that uses various engagement signals, including feedback from people on Facebook, to identify potentially false content.
Компанія створила модель машинного навчання, в якій використовуються різні сигнали взаємодії, включно із зворотнім зв'язком від людей на Facebook, для визначення потенційного неправдивого контенту.

At that point, researchers need to build a computer-assisted human computation system in which human classifications are used to train a machine learning model that can then be applied to virtually unlimited amounts of data.
На цьому етапі дослідникам потрібно побудувати комп'ютерну систему обчислень, в якій класифікація людей використовується для навчання моделі машинного навчання, яка потім може бути застосована до практично необмеженої кількості даних.

More specifically, they used their machine learning model, which was trained on their sample of about 1,000 people, to predict the wealth of all 1.5 million people in the call records.
Більш конкретно, вони використовували свою модель машинного навчання, який проходив підготовку по їх вибірці з близько 1000 чоловік, щоб передбачити добробут всього 1, 5 мільйона чоловік, у записах викликів.

Given the data matrix and the desired output(e.g., whether the image was classified by a human as an elliptical galaxy), the researcher creates a statistical or machine learning model- for example, logistic regression- that predicts the human classification based on the features of the image.
З урахуванням матриці даних та бажаного результату(наприклад, чи було зображення класифіковано людиною як еліптичну галактику), дослідник створює статистичну або машинну модель навчання, наприклад, логістичну регресію, яка передбачає класифікацію людини на основі функцій зображення.

They used the survey data to train a machine learning model to predict someone's wealth from their call data, and then they used this model to estimate the wealth of all 1.5 million customers.
Вони використовували дані обстеження для навчання моделі машинного навчання, щоб передбачити чиєсь багатство від своїх даних виклику, а потім вони використовували цю модель для оцінки багатства всіх 1, 5 млн клієнтів.

Then, King and colleagues used this hand-labeled data to estimate a machine learning model that could infer the sentiment of a post based on its characteristics.
Тоді король і його колеги використовували цю руку мічених дані для оцінки моделі машинного навчання, які могли б вивести настрою посади на основі його характеристик.

Building a machine learning model that can correctly reproduce the human classifications is itself a hard problem, but fortunately there are already excellent books dedicated to this topic(Hastie, Tibshirani, and Friedman 2009; Murphy 2012; James et al. 2013).
Побудова моделі машинного навчання, яка дозволяє правильно відтворити класифікацію людей, сама по собі є важкою проблемою, але, на щастя, вже є чудові книги, присвячені цій темі(Hastie, Tibshirani, and Friedman 2009; Murphy 2012; James et al. 2013).

More specifically, using the human classifications created by Galaxy Zoo, Banerji built a machine learning model that could predict the human classification of a galaxy based on the characteristics of the image.
Більш конкретно, використовуючи людські класифікації, створені Галактичним зоопарком, Банержи побудував модель машинного навчання, яка могла б передбачити класифікацію людини галактики на основі характеристик зображення.

The features in Banerji and colleagues' machine learning model were more complex than those in my toy example- for example, she used features like“de Vaucouleurs fit axial ratio”- and her model was not logistic regression, it was an artificial neural network.
Особливості моделі машинного навчання Банерджі та колег були більш складними, ніж ті, що містяться в прикладі моєї іграшки, наприклад, вона використовувала такі функції, як"де Ваукоулерс вписується в осьове співвідношення"- і її модель не логістична регресія, це була штучна нейронна мережа.