日本語 での 機械学習モデル の使用例とその 英語 への翻訳
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ローデータからインサイトを引き出す分析機能と機械学習モデル。
Kerasは、機械学習モデルの定義と訓練のための**API標準**です。
Keras is an API standard for defining and training machine learning models.学習データはあらゆる機械学習モデルの開発に必要不可欠なものです。
イベント処理、機械学習モデル、Lambda機能をエッジに導入することができます。
Deploy event processing, machine learning models and Lambda functions at the edge.モデルのアウトプットをLooker内で瞬時に洗い出し、機械学習モデルの価値をビジネス全体へ応用できるようにします。
Surface outputs of the 機械学習モデルの重要な特性は、継続的に進化することです。
An important characteristic of a machine learning model is that they continuously evolve.TuriCreateは、カスタム機械学習モデルの開発を簡素化します。
Turi Create: Turi Create simplifies the development of custom machine learning models.データセットの品質が高ければ高いほど、機械学習モデルの精度も向上します。
The better the quality of the datasets, the better the accuracy of the Machine Learning Model.これにより、このフレームワークを使用して、これらの基本的な機械学習モデルの性能をより複雑な機械学習モデルと比較できるようになります。
This framework can thenbe used to compare the performance of these basic machine learning models to more complex machine learning models.手順:1つ以上の機械学習モデル・ファイル(例えば.mlmodel)の.zipアーカイブを作成します。
Steps: Create an. zip archive of one or more machine learning model files e.g.. mlmodel.機械学習モデルの品質は、入力データの品質と、MLアルゴリズムへの入力前のデータの変換方法によって異なります。
The quality of your machine learning models depends on the quality of the input data and how the data is transformed before being input to the ML algorithm.次に、最も頻度の高い単語を主題別にグループ化し、機械学習モデル用に8つの特徴に絞り込みました。
We then grouped the words with the highest frequencies into thematic clusters,narrowing it down to eight features for our machine learning model:.これにより、データ変換に必要な手作業による手順の多くを自動化し、機械学習モデル構築におけるインテリジェントなプロセスを提供する。
It automates many of the steps required to transform data and build machine learning models.これまで、産業用IoTのお客様や、ストリーミングデータを監視するお客様は、カスタムの機械学習モデルに頼っていました。
Up to now, Industrial IoT customers, and others,who monitor streaming data relied on expensive custom machine learning models.例えば、アプリケーション開発用と、データサイエンスおよび機械学習モデル用といった具合にです。
You usually have several streams and pipelines in parallel, for example,one for the application development and one for the data science and machine learning models.ソフトウェアシステムに関する私たちの研究の大部分は、機械学習モデルの構築、特にTensorFlowに関するものです。
A large part of our research onsoftware systems continues to relate to building machine-learning models and to TensorFlow in particular.Godotには、機械学習モデルなどの追加のバイナリ形式を理解するために、新しい登録データ型が必要です。
Godot needs a new registered data type tounderstand additional binary formats such as machine learning models.同グループは、膨大な量の文章を巨大な機械学習モデルに入力し、単語の統計学的なパターンを抽出することを学ばせた。
They fed huge amounts of text into a large machine-learning model, which learned to pick up statistical patterns in those words.さらに、企業データを機械学習モデルで使用できる形式に変換することもできます。
It also means that their data is ready to beput in a format that can be used for machine learning models.AMARはハイパーパラメータスイープを用いた機械学習モデルのトレーニング、モデルの精度の比較、変数の重要度評価に使われる。
AMAR is used to train machine learning models with hyper-parameter sweeping, compare the accuracy of the アセット現在利用できるアセットは以下になります(その他にも、機械学習モデルなど対応予定のアセットがあります)。
Assets The currently available assets are asfollows there are also other assets, like machine learning models, planned to be supported.ロジック/データフローやデータの可視化やコントロールを行うダッシュボードのほかに機械学習モデルなどが含まれます。
This includes things like logic/ data flows, dashboards for data visualization and control,and also things such as machine learning models.機械学習モデルの利用で100個ほどの変数の分析が可能になり、GDPの伸びをモデル化する上で最重要の変数のみが保存される。
The use of machine learning models allows around hundred variables to be analyzed and only the most relevant variables to そのため、自然言語処理(NLP)のために機械学習モデルをゼロからトレーニングする必要はなく、言語知識をあらかじめ備えたモデルを使って学習を開始する事ができるのです。
So, rather than needing to train a machine-learning model for natural language processing(NLP) from scratch, one can start from a データに関して言うと、機械学習モデルの開発における最大の課題は、急激に変化するマルウェア環境を代表する適切なデータを収集することです。
Speaking of data, one of the biggest challenges in creating machine learning models is gathering data that is relevant and representative of the rapidly changing malware environment.Notonlythat,それだけでなく、DataRobotは常に機械学習モデルのライブラリを拡張およびテストし、利用可能な最良のオープンソース技術に基づいて新しいブループリントを作成しています。
Not only that,DataRobot is constantly growing and testing its library of machine learning models and creating new blueprints based on the best open source technology available.対象のKPIの動作が識別された後、その実際の値と機械学習モデルの予測値との差が異常に大きくなっていないかが自動的に監視されます。
Once a behavior has been identified,AIOps can monitor the difference between the actual value of the KPI of interest versus what the machine learning model predicts, and watch for significant deviations.インペリアル・カレッジ・ロンドンとルーヴァン・カトリック大学の研究者らは、匿名データセットの中から個人を再特定する容易さを正確に推測する機械学習モデルを作り出した。
Researchers from Imperial College London andthe University of Louvain have created a machine-learning model that estimates exactly how easy individuals are to reidentify from an anonymized data set.コンテンツをアップロードすれば、それが機械学習モデルのトレーニングに使われて、それ以降システムに取り込まれる新しいデータのタグ付けに使われるようになります。
The system is easy for customers to use- they simply upload their content,which is then used to train machine learning models.Masheyのデータ分析プラットフォームとコンサルティングサービスは、企業がデータの取り込み、保存、ビジュアリゼーション、カタログ作成、警告、機械学習モデル構築など、データ分析で成功するために必要なものすべてを確実に提供します。
Mashey's data analytics platform and consulting services ensure companies have everything they need to be successful with data analytics including data ingestion, storage, visualization, cataloging,alerting and machine learning model building.
