機器學習 印度尼西亚是什么意思 - 印度尼西亚翻译

• pembelajaran mesin
• machine learning

在 中文 中使用 機器學習 的示例及其翻译为 印度尼西亚

機器學習和人工智能PetrPikora.
Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan PetrPikora.

對許多人來說，機器學習是未來的技術。
Banyak yang mengatakan bahwa pembelajaran mesin merupakan masa depan dari teknologi.

得益於機器學習能力，智慧型HDR比以往更加聰明。
Berkat pembelajaran mesin, Smart HDR lebih cerdas dari sebelumnya.

全賴機器學習技術，智慧型HDR變得比以往聰明。
Berkat pembelajaran mesin, Smart HDR kini lebih cerdas dari sebelumnya.

由於技術的驚人進步,特別是在人工智能和機器學習領域,今天我們正處在一個….
Berkat kemajuan fenomenal dalam teknologi, terutama di bidang Artificial Intelligence dan Machine Learning, hari ini kita berada dalam.

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。
Misalnya, dalam Hadiah Netflix, sebagian besar peserta serius memiliki pelatihan bertahun-tahun dalam statistik dan pembelajaran mesin.

認為，到2022年，人工智能(AI)和機器學習將會普遍存在.
Yakin kecerdasan buatan( AI) dan machine learning akan umum digunakan pada 2022.

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。
Misalnya, dalam Prize Netflix sebagian besar peserta yang serius memiliki tahun pelatihan dalam statistik dan mesin belajar.

一方面，數據技術（大數據、數據科學、機器學習、人工智能）繼續發展，變得越來越高效，在世界各地企業也得到了廣泛的應用。
Di satu sisi, teknologi data( Big Data, ilmu data, pembelajaran mesin, AI) terus bergerak maju, menjadi semakin efisien, dan juga semakin banyak diadopsi dalam bisnis di seluruh dunia.

在過去幾週，我們運用機器學習幫助審核人員找到並中止了數百個帳戶活動，同時也關閉了數十萬條評論。
Dalam beberapa pekan terakhir, YouTube telah menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk membantu moderator manusia menemukan dan menutup ratusan akun dan ratusan ribu komentar.

現代的資料驅動應用程式需要機器學習迅速處理大量、多樣化和快速的資料，並自動做出決策。
Aplikasi digerakkan data yang modern memerlukan machine learning untuk secara cepat memproses data dengan volume besar, beragam, dan dengan kecepatan serta mengotomatiskan pengambilan keputusan.

相反，機器學習算法和AlphaGo等系統經常能夠實現優於人類專家通過關注特定的，局部化的問題，然後解決它們與人類完全不同。
Sebaliknya, algoritma dan sistem pembelajaran mesin seperti AlphaGo sering dapat mengatasi pakar manusia dengan memberi tumpuan kepada masalah tertentu, setempat, dan kemudian menyelesaikannya dengan agak berbeza daripada manusia.

Cerner是健康資訊技術(HIT)解決方案的領先供應商之一，他們選擇AWS作為其涵蓋全球的服務，包括機器學習和人工智慧。
Cerner, salah satu pemasok terkemuka dalam solusi health information technology( HIT), memilih AWS sebagai penjangkau dan ragam layanan global mereka, termasuk machine learning dan kecerdasan buatan.

這能使您享受尖端科技、大數據處理與分析以及機器學習的好處，帶進新的營運效率、顧客效益及服務。
Hal ini memungkinkan Anda memperoleh manfaat dari teknologi canggih, pengelolaan dan analitik data besar, dan pembelajaran mesin untuk memberikan efisiensi operasional yang baru, serta manfaat dan layanan pelanggan.

機器學習和AI人工智慧對Apple的未來非常重要，因為它們正從根本上改變人們與技術交互的方式，並且已經幫助我們的用戶過上更好的生活。
Pembelajaran mesin dan AI penting bagi masa depan Apple karena mereka secara mendasar mengubah cara orang berinteraksi dengan teknologi, dan sudah membantu pelanggan kami menjalani kehidupan yang lebih baik.

沃克威克斯解釋說，這意味著使用機器學習方法來查看任何一組沒有預先確定類別的數據，而不是讓這些數據集中到它們的“自然類別”中。
Walkowicz menjelaskan bahwa ini berarti menggunakan metode pembelajaran mesin untuk melihat set data apa pun tanpa kategori yang telah ditentukan dan sebagai gantinya membiarkan cluster data itu menjadi kategori alami.

有興趣創建我所謂的計算機輔助人類計算系統（例如，使用人類標籤來訓練機器學習模型的系統）的研究人員可能對Shamiretal.(2014)感興趣Shamiretal.
Peneliti tertarik untuk membuat apa yang saya sebut komputer sistem komputasi manusia-dibantu( misalnya, sistem yang menggunakan label manusia untuk melatih model pembelajaran mesin) mungkin tertarik pada Shamir et al.

Google希望使用這項安裝在加州NASA艾姆斯研究中心（AmesResearchCenter）的設備，找出量子運算可以如何提升機器學習與人工智慧技術，包括語音辨識。
Google ingin menggunakan fasilitas Ames Research Center milik NASA yang terletak di California, untuk mengetahui bagaimana komputasi kuantum bisa memajukan teknik belajar mesin dan kecerdasan buatan, termasuk untuk mengenali suara.

但是，我們已經看到足夠的證據表明，機器學習和大數據驅動著一場自動化革命，知道我們需要做好準備。
Tetapi kami telah melihat cukup bukti revolusi otomasi yang didorong oleh pembelajaran mesin dan data besar untuk mengetahui bahwa kami perlu dipersiapkan.

但是，我們已經看到足夠的證據表明，機器學習和大數據驅動著一場自動化革命，知道我們需要做好準備。
Tetapi kami telah melihat bukti yang cukup tentang revolusi automasi yang didorong oleh pembelajaran mesin dan data besar untuk mengetahui bahawa kami perlu bersedia.

今年的四場《藝術科學焦點》探索機器人技術、人工智能、機器學習和其他新科技發展，展示出藝術家和科學家如何幫助我們了解技術對周遭世界的影響。
Keempat pertunjukan ArtScience in Focus tahun ini akan menyelidiki pengembangan robotik, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pengembangan teknologi baru lainnya yang menampilkan cara seniman dan ilmuwan membantu kami melihat bagaimana teknologi mengubah dunia di sekitar kita.

這些子領域基於技術考慮，例如特定目標（例如“機器人”或“機器學習”），特定工具（“邏輯”或人工神經網絡）的使用，或深刻的哲學差異。
Sub-bidang ini didasarkan pada pertimbangan teknis, seperti tujuan tertentu( misalnya" robotik" atau" pembelajaran mesin"), penggunaan alat khusus(" logika" atau jaringan saraf tiruan), atau perbedaan filosofis yang mendalam.

過去12個月，亞太地區75%的公司2成為金融犯罪的受害者，金融機構面臨著依靠數據、分析、機器學習和AI技術來利用打擊金融犯罪所需資訊的壓力。
Dengan korban kejahatan finansial yang mencapai 75 persen perusahaan di wilayah Asia Pasifik dalam 12 bulan terakhir, ada tekanan terhadap institusi keuangan untuk mengandalkan data, analitik, machine learning dan teknologi AI untuk mengkapitalisasi informasi yang dibutuhkan demi memerangi kejahatan finansial.

機器學習掌握在每個開發人員和資料科學家手中。
Machine learning di tangan setiap pengembang dan ilmuwan data.

如需更多案例研究，請參閱AWS機器學習部落格和MXNet部落格。
Untuk studi kasus lainnya, lihat blog AWS machine learning dan blog MXNet.

為了改善地圖創建和質量，Grab計劃利用微軟機器學習功能的力量。
Untuk meningkatkan pembuatan dan kualitas peta, Grab berencana memanfaatkan kemampuan machine learning milik Microsoft.

例如，我們可以提出新問題或發現新問題我們結合解決與機器學習。
Misalnya, kita dapat mengajukan pertanyaan baru atau mengidentifikasi masalah baru yang kami pecahkan dalam kombinasi dengan pembelajaran mesin.

自動化（特別是與機器學習和翻譯相關）正在快速改變內容的生產方式。
Otomatisasi( terutama terkait dengan pembelajaran dan penerjemahan mesin) dengan cepat berubah bagaimana konten dihasilkan.

這是一個與機器學習相關的重要軟件項目，Jeff與Sanjay都擔心它的體積會無限膨脹；.
Ini adalah proyek perangkat lunak utama baru yang terkait dengan pembelajaran mesin, dan Jeff dan Sanjay khawatir bahwa itu besar;