機器學習 日本語 意味 - 日本語訳 - 中国語の例文

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• マシンラーニング

中国語 での 機器學習 の使用例とその 日本語 への翻訳

機器學習能夠預測股票？
機械学習で株価は予測できるのか！？

機器學習（MachineLearning，ML）嗎?
機械学習は「ML」(MachineLearning)なのかな？

AzureMachineLearning也可以為您的實驗、機器學習管線和模型提供中央登錄。
AzureMachineLearningは、実験、機械学習パイプライン、モデルのための中央レジストリも提供します。

BigQuery為機器學習和人工智慧提供靈活且強大的基礎。
BigQueryは機械学習と人工知能（AI）の柔軟で強力な基盤を提供します。

Asaii成立於2016年，將機器學習應用於串流媒體音樂的聚合和分析。
年に創業されたAsaiiは機械学習を音楽ストリーミングの集計と分析に活用してきました。

機器學習是當代最重要的電腦運算發展項目之一。
機械学習は、最も重要なコンピューティングの発展のひとつです。

將機器學習應用在網路管理的相關技術研究，在近幾年內有巨大進步。
機械学習をネットワーク管理に応用する技術の研究は、この数年で大きく進展しています。

從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的系統。
簡単な機械学習の問題からスタートし、最終的には画像を高精度に認識するシステムを実装する。

機器學習嘅基本限制在於佢需要通過以前大量嘅數據嚟學習.
機械学習に根本的な限界があるのは大量の過去データから学ぶ必要があるという点です。

年的議程主旨是人工智慧(AI)與機器學習技術及電腦系統結構的課題。
年のプログラムの中心となるのは、人工知能(AI)と機械学習の技術およびアーキテクチャの課題です。

AmazonComprehendMedical利用機器學習大規模快速尋找非結構化醫學文字中的洞見和關係。
AmazonComprehendMedicalは機械学習を用いて、体系化されていない医療テキストのインサイトと関連性を迅速に見つけ出します。

機器學習基礎：機器學習與人工智慧的演變(2019年2月)PDF.
機械学習の基礎:機械学習と人工知能の進化(2019年2月)PDF。

EncogadvEncog:AdvancedMachineLearning14小時Encog是Java和Net的開源機器學習框架。
EncogadvEncog:AdvancedMachineLearning14 hoursEncogは、Javaと.netのためのオープンソースのマシン学習フレームワークです。

例如，在Netflix獎中，大多數認真的參與者都有多年的統計和機器學習培訓。
たとえば、Netflix賞では、深刻な参加者のほとんどが統計と機械学習で長年の訓練を受けていました。

在過去的幾年裡，我們一直在將機器學習應用到醫療領域。
過去数年間、私たちは医療分野に対して機械学習を適用してきました。

習得：以每小時50美元的報酬就有可能找到一個很好的機器學習領域的老師。
教訓：時給50米ドル前後で機械学習の優秀な先生が見つかる。

直觀（Intuition）：嶄新的網絡提供大規模機器學習能力。
直感：新しいネットワークは、大規模な機械学習を提供します。

Planet將與GISTDA合作，透過電腦視覺和機器學習為其每日影像增添價值。
PlanetはGISTDAと連携し、日々の画像にコンピューター・ビジョンや機械学習で付加価値を付ける。

認為，到2022年，人工智慧(AI)和機器學習將會普遍存在.
はAIと機械学習が2022年までに普及すると確信しています。

JetsonTX1模組為第一代的Jetson模組，專為機器學習和終端人工智慧而設計，可用於現今的許多系統。
JetsonTX1は、エッジデバイスにおける機械学習とAI向けに設計されたJetsonモジュールの第1世代であり、現在出荷されているさまざまなシステムで使用されています。

我們的目標是讓您能夠自信地理解和使用機器學習工具箱中最基本的工具,並避免資料科學應用的常見陷阱。
私たちの目標は、あなたに理解し、機械学習ツールボックスからの最も基本的なツールを自信を持って使用して、データサイエンスアプリケーションの共通の落とし穴を避けるためのスキルを与えることです。

整合並善用GoogleCloud的機器學習與資料分析解決方案，藉此建立新的商業模式並加深與客戶之間的關係。
GoogleCloudの機械学習ソリューションとデータ分析ソリューションを統合してさらに活用することで、新しいビジネスモデルを作成し、より深い顧客関係を構築できます。

機器學習(ML)是指能夠自己主動學習的系統，而不只是被動地接受需要處理的資訊。
機械学習（ML）とは、与えられた情報をただ受動的に処理するのではなく、自ら積極的に学ぶことができるシステムのことです。

透過這個簡單易用的互動式工具，在GoogleCloudPlatform上探索、分析、轉換及視覺化呈現資料，並建構機器學習模型。
この使いやすいインタラクティブツールを使用して、GoogleCloudPlatformでデータを探索、分析、変換、可視化したり、機械学習モデルを構築したりします。

同時，打造一個可以安全駕駛的人工智慧系統，是產業規模上最需解決的機器學習難題之一。
同時に、安全なドライバーになり得る人工知能（AI）システムの構築は、自動車産業全体で解決が求められる、最も要求の厳しい機械学習（ML）の問題の一つです。

Org資料科學團隊打定主意要尋找一個更靈活且可擴展的Web平台，因此決定將部分機器學習資源移到AmazonWebServices(AWS)。
Orgデータサイエンスチームは、より俊敏でスケーラブルなウェブプラットフォームを探すことにし、機械学習リソースの一部をアマゾンウェブサービス(AWS)に移行することを決定しました。

所有開發人員皆可使用訪客或免費的工作區，透過AzureMachineLearningStudio，訓練自己的機器學習模型來預測未來。
すべての開発者は、ゲストや無料のワークスペースを使用してAzureMachineLearningStudioで独自の機械学習モデルをトレーニングすることで、未来を予測できます。

CDC使用AmazonSageMaker為資料加上標籤並加以準備、選擇並訓練機器學習演算法、進行預測，以及採取行動。
CDCではAmazonSageMakerを用いてデータにラベル付け、準備をし、機械学習アルゴリズムを選択、トレーニングし、予測をし、行動を起こします。

接下來是一個GoogleMaps如何使用機器學習來解決，他們稱之為「模糊建築物」的例子。
Googleが「曖昧な建物」と呼んでいる問題を機械学習でどのように解決したのか、例を挙げて説明します。

去年，我對機器學習發展如此快速感到震驚，我擔心諾基亞（Nokia）和我對這方面的理解不夠。
しかし昨年、機械学習の急速な進歩にショックを受け、ノキアと自分がともに理解不足だったことに懸念を抱いた。