Сe înseamnă DEEP LEARNING în Engleză - Engleză Traducere

• deep learning

Exemple de utilizare a Deep learning în Română și traducerile lor în Engleză

La LF Deep Learning Foundation.
The IF Deep Learning Foundation.

Nikita este o persoană de științe experimentat și un inginer în deep learning în domeniul IT.
Nikita is an experienced Data Scientist and a Computer Vision Deep Learning Engineer.

Am lansat noi proiecte: AI, deep learning, realitate augmentată și multe altele.
Introducing new projects: AI, deep learning, augmented reality and more.

Deep Learning pentru descrierea automată a imaginilor în limbaj natural Image Captioning.
Deep Learning for automatically describing images in natural language Image Captioning.

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Deep Learning.
This course is intended for engineers seeking to use TensorFlow for their Deep Learning projects.

PROGRAMARE Deep learning În ultimii doi -trei ani a apărut un nou buzzword: deep learning.
ÎIn the last 2-3 years, a new buzzword has appeared: deep learning.

Sinoptic Acest curs este o imagine de ansamblu generală pentru Deep Learning fără a fi prea adânc în orice metodă specifică.
This course is general overview for Deep Learning without going too deep into any specific methods.

Ajută ca algoritmii deep learning să fie disponibili pentru pentru lumea programelor cu sursă deschisă.
Help make deep learning algorithms available to the open source world.

Cuvinte cheie: reţea neuronală(adâncă), reţea(neuronală) convoluţională, deep learning, big data, vedere artificială, recunoaşterea/ clasificarea de imagini.
Keywords:(deep) neural network, convolutional(neural) network, deep learning, big data, artificial vision, image recognition/ classification.

Deep Learning schimbă viața noastră, a tuturor și este una dintre tehnologiile din spatele conducerii autonome.
Deep Learning is changing our everyday lives and is one of the driving technologies behind autonomous driving.

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze Caffe ca cadru.
This course is suitable for Deep Learning researchers and engineers interested in utilizing Caffe as a framework.

Metodele de deep learning sunt, de asemenea, scalabile, ceea ce înseamnă mai multe date, mai multă putere de calcul și, prin urmare, performanță mai mare.
Deep learning methods are also scalable, which means more data, more computing power, and therefore more performance.

Partea a 3-a(40%) a instruirii ar fi bazată pe baza Tensorflow- API-ul a 2-a generație a bibliotecii software open source pentru Deep Learning lui Go ogle.
Part-3(40%) of the training would be extensively based on Tensorflow- 2nd Generation API of Google's open source software library for Deep Learning.

Curs: Introduction to Deep Learning Translated by Abordare foarte actualizată sau CPI(debit tensor, epoca, învățare) pentru a face învățarea în mașină.
Course: Introduction to Deep Learning Very updated approach or CPI(tensor flow, era, learn) to do machine learning..

În calitate de creier al sistemului Continental, NVIDIA DRIVE Xavier poate furniza 30 TOPS(trilioane de operațiuni de calcul pe secundă) pentru Deep Learning, cu un consum de energie de numai 30 de wați.
As the brain of the Continental system, NVIDIA DRIVE Xavier can deliver 30 TOPS(trillion operations per second) for deep learning, while consuming only 30 watts of energy.

Curs: Introduction to Deep Learning Translated by Exercițiile după fiecare subiect au fost cu adevărat utile, în ciuda faptului că au fost prea complicate la sfârșit.
Course: Introduction to Deep Learning Exercises after each topic were really helpful, despite there were too complicated at the end.

În cadrul acestei instruiri live, condusă de instructor, participanții vor învăța fundamentele învățării profunde de consolidare în timp ce trec prin crearea unui agent de Deep Learning.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.

După ce în articolul trecut am prezentat pe scurt istoria deep learning-ului și am enumerat câteva dintre tehnicile care se folosesc, acum voi oferi detalii despre părțile componente ale unui sistem de deep learning..
In the last article I presented a short history of deep learning and I listed some of the main techniques that are used.

Deși au subliniat faptul că nu se simt confortabil cu ideea de a preda controlul unui algoritm, mai mulți vorbitori participanţi la workshopul CERN au discutat felul în care tehnica deep learning ar putea fi aplicată în domeniul fizicii.
Although they emphasised that they would not be comfortable handing over control to an algorithm, several speakers at the CERN workshop discussed how deep learning could be applied to physics.

Sinoptic Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de Deep Learning și ingineri interesați să utilizeze instrumentele disponibile(în majoritate open source) pentru analiza imaginilor computerizate.
This course is suitable for Deep Learning researchers and engineers interested in utilizing available tools(mostly open source) for analyzing computer images.

Acest instructor-condus, de formare Live(la fața locului sau la distanță) este destinat persoanelor tehnice care doresc să construiască modele de învățare mașină folosind algoritmi, ar fi GLM, Deep learning și Random paduri.
This instructor-led, live training in South Africa(onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to build machine learning models using algorithms such as GLM, Deep Learning and Random Forests.

Curs: Machine Learning and Deep Learning Translated by Instruirea a oferit fundația potrivită care ne permite să extindem în continuare, arătând cum teoria și practica merg mână în mână.
Course: Machine Learning and Deep Learning The training provided the right foundation that allows us to further to expand on, by showing how theory and practice go hand in hand.

Din brevete se referă la algoritmi machine-learning de detectare a programelor malware și a altor amenințări online, tehnicile de detectare cu funcție de învățare avansată(deep learning) și de detecție pe bază de anomalii jucând un rol vital în combaterea proactivă a amenințărilor noi și necunoscute.
Of patents pertain to machine-learning algorithms for detecting malware and other online threats, deep learning and anomaly-based detection techniques playing a vital role in proactively fighting new and unknown threats.

Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze instrumentele disponibile(în cea mai mare parte open source) pentru analiza imaginilor computerizate Acest curs oferă exemple de lucru.
Overview Audience This course is suitable for Deep Learning researchers and engineers interested in utilizing available tools(mostly open source) for analyzing computer images.

Fără pretenţia de a acoperi complet subiectul, ne propunem în lucrarea de faţă o trecere în revistă, încercând să surprindem cât mai intuitiv posibil câteva elemente şi repere esenţiale asupra istoriei şi evoluţiei reţelelor neuronale artificiale, cu noua perspectivă oferită în ultima perioadă de disponibilitatea datelor masive(Big Data) utilizate în conjuncţie cu acestea, ca factor de importanţă majoră complementar, sinergic şi convergent alături de calitatea şi performanţele algoritmilor deep learning implicaţi.
Without claiming to completely cover the subject, in this paper we propose a review, trying to capture as much intuitively as possible some essential elements and milestones of the history and evolution of artificial neural networks, with the new perspective offered in the last period by the availability of massive data(Big Data) used in conjunction with them as a major complementary, synergistic and convergent factor along with the quality and performance of the deep learning algorithms involved.

RTX 2060 vine echipată cu o memorie de 6GB GDDR6 și 240 de nuclee Tensor, având o putere de procesare de deep learning de 52 teraflopi, care îmbunătățesc performanțele de gaming printr-o caracteristică cunoscută sub numele de Deep Learning Super Sampling(DLSS).
The RTX 2060 comes equipped with 6GB of GDDR6 memory and 240 Tensor Cores that can deliver 52 teraflops of deep learning horsepower, which can improve gaming performance through a feature known as Deep Learning Super Sampling(DLSS).

Conform unei vederi de ansamblu,[231] expresia Deep Learning a fost introdusă în comunitatea de învățare automată de către Rina Dechter(d) în 1986[232] și a căpătat anvergură după ce Igor Aizenberg si colegii săi au introdus-o în rețelele neurale artificiale în 2000.
According to one overview,[236] the expression"Deep Learning" was introduced to the machine learning community by Rina Dechter in 1986[237] and gained traction after Igor Aizenberg and colleagues introduced it to artificial neural networks in 2000.

Arhitectura utilizată de noi seamănă cu arhitectura standard Deep Learning pentru acest tip de activitate, anume segmentarea semantică(Semantic Segmentation), care este explicată într-o lucrare scrisă de Long et al, cu titlul"Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation".
The Architecture Our architecture resembles the standard Deep Learning architecture for the task at hand, namely Semantic Segmentation, which is detailed in a paper by Long et al named"Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation".

Prin retargetare personalizată, algoritmii bazați pe deep learning- o ramură inovatoare a inteligenței artificiale(IA) care imită creierul uman- pot recunoaște vârfurile de vânzări la fel ca oamenii, dar observă și modele greu de anticipat și reacționează rapid pentru a atinge mai bine obiectivele.
In custom retargeting, algorithms based on Deep Learning- a highly innovative branch of AI that mimics the human brain- can recognise sales peaks like humans, but they also notice patterns that are difficult to predict and react quickly to achieve better goals.

În luna mai din 2018, unitatea comercială Sisteme de asistență la condus, din cadrul Continental, a deschis la Budapesta(Ungaria) un centru de competențe pentru Deep Machine Learning.
In Budapest, Hungary, the Continental Advanced Driver Assistance Systems business unit opened a center of excellence for deep machine learning in May 2018.