Hvad Betyder MØNSTRE I DATA på Norsk - Dansk-Norsk Oversættelse

• mønstre i data

Eksempler på brug af Mønstre i data på Dansk og deres oversættelser til Norsk

Finde mønstre i data.
Å finne mønster i data.

Computere er ekstrem gode til at se mønstre i data.
Maskinlæringsmetoder er ekstremt gode til å finne mønstre i data.

Ved at finde mønstre i data, forudsiger kunstig intelligens fremtiden med ufattelig præcision.
Ved å finne mønstre i data, spår kunstig intelligens fremtiden med utrolig nøyaktighet.

Vi bruger også algoritmer til at genkende mønstre i data.
Vi bruker også algoritmer til trenfer gjenkjenne mønstre i data.

Algoritmer for maskinel indlæring identificerer mønstre i data og hjælper dataforskere med at løse problemer.
Maskinlæringsmodeller identifiserer mønstre i data, og hjelper datateknikere å løse problemer.

Manglen på opsummeringer eller struktur kan gøre det svært at genkende mønstre i dataene.
Denne uoverensstemmelsen i sammendrag eller struktur kan gjøre det vanskelig å se mønstre i dataene.

Man kan altid finde interessante mønstre i data, det handler om at finde de mønstre, der driver forretningerne.
Du kan alltid finne interessante mønstre i data, men det handler om å finne de mønstrene som er drivere for virksomheten.

Manglende opsummeringer eller struktur kan det være svært at registrere mønstre i dataene.
Denne uoverensstemmelsen i sammendrag eller struktur kan gjøre det vanskelig å se mønstre i dataene.

Det kan du gøre ved at identificere mønstre i data, oprette en analysemodel og bruge den til at foretage forudsigelser og beslutninger.
Dette er mulig ved å identifisere mønstre i data, bygge en analytisk modell og bruke den til å foreta prognoser og beslutninger.

Denne funktion ikke opsummeringer eller struktur kan gøre det vanskeligt at opdage mønstre i dataene.
Denne uoverensstemmelsen i sammendrag eller struktur kan gjøre det vanskelig å se mønstre i dataene.

Explainable AI: Algoritmer er gode til at finde mønstre i data og foretage anbefalinger, men de kan ikke forklare, hvordan de kom frem til en afgørelse.
Forklarlig kunstig intelligens: Algoritmer er gode i å finne mønstre i data og gjøre anbefalinger, men de kan ikke forklare hvordan de kom til en beslutning.

Analytics er placeret i sammenhæng mellem statistik, datalogi og matematik alle centreret om at finde, fortolke og præsentere meningsfulde mønstre i data.
Analytics ligger i sammenheng mellom statistikk, datavitenskap og matematikk, alle sentrert på å finne, tolke og presentere meningsfulle mønstre i data.

De måder, som systemdesigners mål kan introducere mønstre i data kaldes algoritmisk confounding.
Måter som systemdesigners mål kan introdusere mønstre i data kalles algoritmisk confounding.

Identifikation af trends, outliers og mønstre i data, som kan være med til at indikere risici for fejl i forbindelse med regnskabsaflæggelsen- dermed kan vi i højere grad fokusere vores revision på disse områder.
Identifisering av trender, avvik og mønstre i data som kan indikere risiko for feil i forbindelse med finansiell rapportering- dermed kan vi konsentrere oss nærmere om revisjonen av disse områdene.

De måder, at målene for system designere kan indføre mønstre i data kaldes algoritmisk confounding.
Måter som systemdesigners mål kan introdusere mønstre i data kalles algoritmisk confounding.

Årsagen er, at advanced analytics giver dig mulighed for at identificere mønstre i data og anticipere fremtidige scenarier(fx ud fra vejr- og vejrservices), ligesom du også får anbefalinger om de nødvendige handlinger for at opnå målet.
Årsaken er at avansert dataanalyse gir deg mulighet til å identifisere mønstre i data og forutse fremtidige scenarier(f. eks. basert på vær- og værtjenester), samt at du får anbefalt handlinger som er nødvendige for å nå målet.

De måder, at målene for system designere kan indføre mønstre i data kaldes algoritmisk confounding.
Måtene at målene for systemet designere kan innføre mønstre i data kalles algoritmisk forvirrende.

Machine learning er, når du lærer maskiner at genkende og forudsige mønstre i data, som de derefter reagerer og justerer efter.
Machine learing er når du lærer maskiner å gjenkjenne forutsigbare mønstre i data, som deretter reagerer og justerer etter denne kunnskapen.

Vi kan for eksempel bruge data til at bestemme, hvilke produkter der har brug for sikkerhedsrettelser eller analysere mønstre i data, der giver os mulighed for at udvikle yderligere sikkerhedsfunktioner.
Vi kan for eksempel bruke data for å bestemme hvilke produkter som trenger sikkerhetsoppdateringer, eller analysere mønstre i data, slik at vi kan utvikle flere sikkerhetsfunksjoner.

Digitale medarbejdere bør være i stand til hurtigt at identificere muligheder og løse problemer- samtidig med at de også ser efter mønstre i dataene og tager sig tid til at afprøve, hvordan løsninger påvirker forretningsmæssige resultater.
Digitale medarbeidere bør raskt kunne se muligheter og løse problemer- samtidig som de tar seg tid til å prøve ut hvordan løsninger påvirker resultater, og se etter mønstre i data.

Du kan gruppere forskellige komponenter i salgsrapporten og bruge dem til at vise en bestemt trend eller et mønster i dataene.
Du kan gruppere ulike komponenter i salgsrapporten og bruke dem til å vise en bestemt trend eller et mønster i dataene.

En måde at besvare årsagsspørgsmål på er at søge efter mønstre i eksisterende data.
En måte å svare på årsakssvar spørsmål er å lete etter mønstre i eksisterende data.

En måde at besvare årsag og virkning spørgsmål er at kigge efter mønstre i eksisterende data.
En måte å svare på årsak og virkning spørsmål er å se etter mønstre i eksisterende data.

Forestil dig, at for eksempel har et hospital detaljerede patientjournaler og forskere ønsker at forstå de mønstre i disse data.
Tenk deg at, for eksempel, har et sykehus detaljerte pasientjournaler og forskere ønsker å forstå mønstre i dataene.

Disse uimplementerede forskelle mellem elever kaldes confounders, og generelt kan muligheden for forstyrrelser ødelægge forskernes evne til at besvare årsagsspørgsmål ved at kigge efter mønstre i eksisterende data.
Disse uimplementerte forskjellene mellom elevene kalles forstyrrelser, og generelt kan muligheten for forstyrrelser ødelegge forskernes evne til å svare på årsak og effekt spørsmål ved å lete etter mønstre i eksisterende data.

Predictive Analytics dækker over en proces, hvor man udnytter- ofte komplekse- mønstre i historiske data til at forudsige fremtiden ved hjælp af avancerede metoder, kendt som Machine Learning.
Prediktiv analyse er en prosess hvor man utnytter(ofte komplekse) mønstre i historiske data til å forutsi fremtiden ved hjelp av avanserte metoder, også kjent som maskinlæring.

Disse ikke-målte forskelle mellem elever kaldes confoundere, og generelt muligheden for konfoundere skaber ravage på forskere evne til at besvare årsag og virkning spørgsmål ved at lede efter mønstre i eksisterende data.
Disse umålte forskjeller mellom elevene blir kalt confounders, og generelt, muligheten for confounders tærer på forskere muligheten til å svare på årsak og virkning spørsmål ved å se etter mønstre i eksisterende data.

Disse ikke-målte forskelle mellem elever kaldes confoundere, og generelt muligheden for konfoundere skaber ravage på forskere evne til at besvare årsag og virkning spørgsmål ved at lede efter mønstre i eksisterende data.
Disse uimplementerte forskjellene mellom elevene kalles forstyrrelser, og generelt kan muligheten for forstyrrelser ødelegge forskernes evne til å svare på årsak og effekt spørsmål ved å lete etter mønstre i eksisterende data.

Nej, det er ikke nødvendigt, at du har FreeStyle Libre-softwaren, for at du kan bruge dit FreeStyle Libre-system, men den kan gøre det nemmere for dig at se tendenser og mønstre i dine data.
Nei. Du må ikke ha programvaren til FreeStyle Libre for å bruke FreeStyle Libre-systemet, men det kan gjøre det lettere for deg å avlese trender og mønstre i dataene.

Og vi hjælper dig frigøre talent er nødvendig for at identificere mønstre i disse data, afslører klare, logiske forklaringer på disse mønstre, og flytte tættere på at afdække banebrydende svar…[-].
Og vi hjelper deg med å utnytte talentet som trengs for å identifisere mønstre i disse dataene, viser klare og logiske forklaringer på disse mønstrene, og flytte nærmere avdekke banebrytende svar…[-].

Hvordan man bruger "mønstre i data" i en Dansk sætning

Machine Learning er en overordnet betegnelse for algoritmer, der kan trænes i at finde mønstre i data.

HK Handel Sjælland Fødevareanalyse i mindre fødevarevirksomhed Rørvig Dessert Studiejob som Programmør ROI ONLINE ApS Kan du se mønstre i data?

Som navnet antyder handler mønstergenkendelse om at genkende mønstre i data.

Disse teknologier er groft sagt en måde at træne avancerede computerprogrammer til at genkende mønstre i data og finde måder at optimere mod et bestemt mål.

Arbejdet omfatter analyse af store datamængder, herunder anvendelse af statistisk modellering og machine learning teknikker, til at finde de stærkeste mønstre i data.

Det kan også bruges til ansigtsgenkendelse eller til at læse og forstå mønstre i data, som blandt andet kan bruges til at diagnosticere sygdomme.

Det behøver ikke være datalogi eller software-ingeniør, men du er tunet ind på at arbejde analytisk og se mønstre i data.

Visma lavede derfor en analyse, der viser hvordan det er muligt at finde mønstre i data, ved hjælp af Machine Learning algoritmer.

Simon Mæng, jobcenterchef Silkeborg Kommune og eventuelt en medarbejder EcoKnow-projektet - Big Data i beskæftigelsesindsatsen EcoKnow-projektet skal udvikle systemer, der aflæser mønstre i data fra tusindvis af sagsforløb.

Deskriptive metoder dækker groft sagt over metoder til eksplorativ kortlægning af mønstre i data (data-mining).

Hvordan man bruger "mønstre i data" i en Norsk sætning

Dette er for å se mønstre i data som gjør det enklere å fatte beslutninger.

Måter som systemdesigners mål kan introdusere mønstre i data kalles algoritmisk confounding .

Foto: Per-Ivar Nikolaisen Ser mønstre i data Eksemplene er flere.

I en eksperimentrapport er data og mønstre i data den viktigste kilden til begrunnelser.

Machine learning gjenkjenner mønstre i data og justerer programmets handlinger etter det.

Data bør være behandlet og presentert slik at usikkerheter og interessante mønstre i data fremkommer tydelig.

Analyser gjøres for å finne mønstre i data og trafikk i ulike medier og kampanjer.

Et eksempel er interaktive visualiseringer av mønstre i data fra pasientjournalen.

Måtene at målene for systemet designere kan innføre mønstre i data kalles algoritmisk forvirrende.

I tillegg finner Watson mønstre i data som mennesket selv har utfordringer med å se.