What is the translation of " DEEP-LEARNING " in Hebrew?

• למידה עמוקה

Examples of using Deep-learning in English and their translations into Hebrew

Using deep-learning techniques to locate potential human activities in videos.
שימוש בטכניקות למידה עמוקה לאיתור פעילויות אנושיות פוטנציאליות בסרטונים.

And that's exactly the kind of intuition that our deep-learning systems are starting to develop right now.
וזה בדיוק סוג האינטואיציה שמערכות הלמידה העמוקה שלנו מתחילות לפתח ממש עכשיו.

When Ng's results became public in 2012, they sparked a race at Facebook, Microsoft, and other companies to invest in deep-learning research.
כשהתוצאות שהשיג נג התפרסמו ב-2012, הן הזניקו מרוץ מחקרי של למידה עמוקה בין פייסבוק, מיקרוסופט וחברות אחרות.

Researchers have created a deep-learning system that can teach a robot simply by observing a human's actions.
חוקרים הצליחו ליצור מערכת מבוססת למידה עמוקה, שמסוגלת ללמד רובוט באמצעות צפיה בפעולה אנושית.

Next came the ability to concoct faces that looked like real people, using deep-learning tools known as generative networks.
בשלב הבא הגיעה היכולת לרקוח פרצופים שנראו כמו אנשים אמיתיים, על ידי כלי למידה עמוקה המכונים"רשתות גנרטיביות"(Generative networks).

A deep-learning algorithm, which was originally designed for particle-physics experiments at the CERN laboratory in Geneva, does the heavy lifting.
אלגוריתם של למידה עמוקה, שבמקור פותח לשם ניסויים בפיזיקת חלקיקים במעבדות CERN שבז'נבה, מבצע את רוב העבודה.

And sensors throughout a city might feed deep-learning systems that could, for instance, predict where traffic jams might occur.
וחיישנים המונחים ברחבי עיר עשויים להזין מערכות למידה עמוקה שיוכלו, למשל, לחזות פקקי תנועה.

Deep-learning software tries to imitate the activity in layers of neurons in the neocortex, which is the wrinkly 80 per cent of the brain where all our thinking occurs.
תוכנת למידה עמוקה מנסה לחקות את פעילותן של שכבות של תאי עצב בניאו-קורטקס, 80 האחוזים המקומטים האלה במוח שבו נעשית החשיבה שלנו.

Another micromote they presented at ISSCC incorporates a deep-learning processor that can operate a neural network while using just 288 microwatts.
מחשב זעיר נוסף שהציגו בכנס כולל מעבד למידה עמוקה שמסוגל לפעול כרשת נוירונים תוך ניצול של 288 מיקרו-וואט בלבד.

Automated PSIM systems, meanwhile, analyse video surveillance footage to identify suspicious events such as unattended bags and enhance the efficiency of data analysis through deep-learning algorithms.
בינתים, מערכות אוטומטיות מנתחות תיעוד מעקב כדי לאתר אירועים חשודים כמו תיקים שהושארו ללא השגחה, ומעלות את היעילות של ניתוח הנתונים באמצעות אלגוריתמים של למידה עמוקה.

Previous methods for locating potential human actions in videos did not use deep-learning frameworks and were slow and prone to error, says Zhu.
שיטות קודמות לאיתור פעולות אנושיות אפשריות בסרטונים לא השתמשו במסגרות למידה עמוקות, והן היו איטיות ונוטות לשגיאה, אומר ג'ו.

You can easily train a deep-learning machine to, say, identify pictures of Siamese cats and pictures of Derek Jeter, and to discriminate between the two.
אתה יכול בקלות לאמן מכונה למידה עמוקה כדי, למשל, לזהות תמונות של חתולים סיאמיים ותמונות של דר ג'טר, ולהבחין בין השניים.

Obviously the limit here is that it requires a second set of eyes, but we're now looking for ways to use a deep-learning algorithm to cover the aspects of the images which are causing these decorrelations.
ברור שהגבול כאן הוא שזה דורש קבוצה שנייה של עיניים, אבל עכשיו אנחנו מחפשים דרכים להשתמש באלגוריתם למידה עמוקה כדי לכסות את ההיבטים של הדימויים שגורמים אלה decorratations.

And Dean says deep-learning models can use phoneme data from English to more quickly train systems to recognize the spoken sounds in other languages.
ודין אומר שמודלים של למידה עמוקה יוכלו להשתמש בנתונים של פונמות מאנגלית כדי לאמן מערכות מהר יותר בזיהוי צלילים מדוברים בשפות אחרות.

It remains to be seen whether the information bottleneck governs all deep-learning regimes, or whether there are other routes to generalization besides compression.
נותר לראות אם צוואר הבקבוק של המידע שולט בכל משטרי הלמידה העמוקה, או אם יש נתיבים אחרים להכללה מלבד דחיסה.

Last June, a Google deep-learning system that had been shown 10 million images from YouTube videos proved almost twice as good as any previous image recognition effort at identifying objects such as cats.
בחודש יוני 2012, מערכת למידה עמוקה של גוגל שצפתה בעשרה מיליון תמונות מתוך סרטוני יוטיוב, הייתה טובה כמעט פי שניים מכל ניסיון קודם בזיהוי עצמים כגון חתולים.

Even as machines known as“deep neural networks” have learned to converse, drive cars, beat video games and Go champions, dream, paint pictures and help make scientific discoveries, they have also confounded their human creators, who never expected so-called“deep-learning”….
אפילו במכונות המכונה"רשתות עצביות עמוקות" למדו לשוחח, לנהוג במכוניות,(19459007) ו עבור אלופים לחלום, לצייר תמונות ולעזור לעשות תגליות מדעיות, הם גם מבולבל היוצרים האנושיים שלהם, שמעולם לא ציפיתי מה שנקרא"למידה עמוקה" אלגוריתם לעבוד טוב כל כך.

By setting a false positive rate of one per million non-malicious web links, deep-learning can achieve a detection rate of 72% for new malicious web links that do not appear on previously announced threat lists.
על ידי הצבת שיעור התוצאות החיוביות השגויות ב-1 למיליון לינקים לא זדוניים, למידה עמוקה יכולה להשיג שיעור זיהוי של 72% ללינקים זדוניים חדשים, שלא הופיעו קודם ברשימת האיומים המוכרים.

After analyzing the data with a deep-learning algorithm, the AI system(that's unencumbered with cultural bias, personal preference, knowledge, experience or comfort with a substance) found possibilities that hadn't been explored previously.
לאחר ניתוח הנתונים בעזרת אלגוריתם למידה עמוקה, מערכת הבינה המלאכותית(שאינה מושפעת מתרבות, העדפה אישית, ידע, ניסיון או נוחות להשתמש בחומר מסוים) מצאה אפשרויות שלא נבדקו קודם לכן.

At a recent competition held at CERN, the world's biggest particle-physics laboratory, deep-learning algorithms did a better job of spotting the signatures of subatomic particles than the software written by physicists- even though the programmers who created these algorithms had no particular knowledge of physics.
בתחרות שנערכה באחרונה במעבדת החלקיקים הגדולה בעולם- CERN- אלגוריתם למידה עמוקה הצליח טוב יותר מתוכנה שנכתבה על ידי פיסיקאים לזהות חתימות של חלקיקים תת־אטומיים, אף שכותביו לא ידעו פיסיקה.

The duo discovered that a deep-learning algorithm invented by Hinton called the“deep belief net” works, in a particular case, exactly like renormalization, a technique used in physics to zoom out on a physical system by coarse-graining over its details and calculating its overall state.
הצמד גילה כי אלגוריתם למידה מעמיק שהומצא על ידי הינטון כינה את עבודות"רשת האמונה העמוקה", במקרה מסוים, בדיוק כמו רנורמליזציה, טכניקה המשמשת בפיסיקה להקטנת על מערכת פיזית על ידי גרגור גס על הפרטים של היא וח ה ישוב ה מצב ה כולל של היא.

For example, computer scientists can teach a deep-learning tool to recognize human faces by feeding it hundreds or thousands of photographs and essentially saying, each time, this is a face or this is not a face.
לדוגמה, אנשי מדעי המחשב יכולים ללמד כלי של למידה עמוקה לזהות פרצופים אנושיים על ידי כך שיזינו לתוכו מאות או אלפי תמונות, ובעיקרו של דבר פשוט יאמרו לו כל פעם"זה פרצוף" או"זה אינו פרצוף".