What is the translation of " GENETIC ALGORITHMS " in Hebrew?

• אלגוריתמים גנטיים
• באלגוריתמים גנטיים
• ואלגוריתמים גנטיים

Examples of using Genetic algorithms in English and their translations into Hebrew

Practical Genetic Algorithms.
אלגוריתמים גנטיים מעשי.

Genetic algorithms are great for certain things;
אלגוריתמים גנטיים הם מעולים לדברים מסוימים.

So you mentioned genetic algorithms.
תרשי לי לספר לך על אלגוריתמים גנטיים.

Of course, inexpensive microprocessors and a very important breakthrough-- genetic algorithms.
כמובן, גם מעבדים זעירים זולים ועוד פריצת דרך חשובה ביותר: אלגוריתמים גנטיים.

He was talking about genetic algorithms, quantum teleportation.
הוא דיבר על אלגוריתמים גנטיים, טלפורטציה קוונטית.

For that we used artificial evolution-- genetic algorithms.
לצורך כך השתמשנו באבולוציה מלאכותית. אלגוריתמים גנטיים.

Genetic algorithms are great for certain things; I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you.
אלגוריתמים גנטיים הם מעולים לדברים מסוימים, אני חושד שאני יודע למה הם לא טובים, ולא אגלה לכם.

I will be very short on genetic algorithms.
אלגוריתמים גנטיים, בקיצור נמרץ.

Like neural nets and genetic algorithms and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say, can we make a system that can use all those things for the right kind of problem?
כמו רשתות עצביות ואלגוריתמים גנטיים ומערכות מבוססות כללים, ורק נרים מעט את מבטנו ונשאל, האם נוכל ליצור מערכת שיכולה להשתמש בכל אלה?

I have looked at all the genetic algorithms.
אני מסתכל על כל האלגוריתמים הגנטיים.

And evolutionary algorithms, or genetic algorithms that mimic biological evolution, are one promising approach to making machines generate original and valuable artistic outcomes.
ואלגוריתמים אבולוציונים, או אלגוריתמים גנטים שמחקים אבולוציה ביולוגית, הם גישה אחת מבטיחה לגרום למכונות לייצר תוצאות מקוריות ובעלות ערך אומנותי.

Let us now an overview on genetic algorithms.
תרשי לי לספר לך על אלגוריתמים גנטיים.

He's the guy who patented using genetic algorithms to patent everything they can permutate from an initial description of a problem domain- not just a better mousetrap, but the set of all possible better mousetraps.
הוא הבחור שהוציא פטנט על שימוש באלגוריתמים גנטיים כדי להוציא פטנטים על כל דבר שהם יכולים להצמיח מתיאור ראשוני של תחום הבעיה- לא רק מלכודת עכברים טובה יותר, אלא סדרה של כל מלכודות העכברים הטובות יותר האפשריות.

And we're learning from neural nets, genetic algorithms, evolutionary computing.
והתפתחות ביולוגית. ואנחנו לומדים מרשתות נוירונים, אלגוריתמים גנטיים, מחשוב אבולוציוני.

So using that new twist, with the new criteria, we thought we could relook at the Stirling engine, and also bring genetic algorithms in.
אז הודות לתפנית חדשה זו, לאמת-מידה חדשה זו, חשבנו שאנו יכולים לבחון מחדש את מנוע הסטירלינג, ולשלב גם אלגוריתמים גנטיים.

So we tried to come up with a way to use genetic algorithms to create a new type of concentrator.
ניסינו למצוא דרך להשתמש באלגוריתמים גנטיים כדי ליצור סוג חדש של יחידת ריכוז.

Now, in a group with so many IT people, I do have to mention what I'm not going to talk about, and that is that your field is one that has learned an enormous amount from living things, on the software side. So there's computers that protect themselves, like an immune system, and we're learning from gene regulation and biological development. And we're learning from neural nets, genetic algorithms, evolutionary computing.
עכשיו, בקבוצה עם כל כך הרבה אנשי IT, אני צריכה לומר- יש משהו שאני לא אדבר עליו, והוא שהתחום שלכם הוא אחד התחומים שלמדו המון מיצורים חיים, בצד התוכנה. כך שיש מחשבים שמגינים על עצמם, כמו מערכת חיסונית, ואנחנו לומדים מויסות גנטי והתפתחות ביולוגית. ואנחנו לומדים מרשתות נוירונים, אלגוריתמים גנטיים, מחשוב אבולוציוני.

Competitive industries are now investing heavily in things like genetic algorithms, particle swarm optimization and new approaches that enable advanced SEO teams to model exactly what Google's RankBrain is attempting to do in each search engine environment.
תעשיות מתחרות משקיעות כעת המון משאבים בתחומים חדשים כמו אלגוריתמים גנטיים, אופטימיזציית נחיל חלקיקים(Particle Swarm Optimization) ובגישות חדשות שמאפשרות לצוותי SEO מיומנים לבצע הדמיה מדויקת של מה שמנסה RankBrain של גוגל לבצע בכל חיפוש וחיפוש.

So, I think in the next 20 years, if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence, like neural nets and genetic algorithms and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say, can we make a system that can use all those things for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets; we know that others, neural nets are hopeless on them.
אז נראה לי שב-20 שנה הבאות, אם ניפטר מכל הגישות המסורתיות לתבונה מלאכותית, כמו רשתות עצביות ואלגוריתמים גנטיים ומערכות מבוססות כללים, ורק נרים מעט את מבטנו ונשאל, האם נוכל ליצור מערכת שיכולה להשתמש בכל אלה עבור סוג הבעיה הנכון? יש בעיות שהולמות רשתות עצביות. והרי יש אחרות שרשתות עצביות לא מזיזות להן.

We applied the genetic algorithm.
הוספנו את האלגוריתם הגנטי.

I Know First's genetic algorithm tracks current market data adding it to the database of historical time series data.
האלגוריתם הגנטי של I Know First עוקב אחרי המידע הנוכחי של השוק ומוסיף אותו למאגר המידע של סדרות עתיות היסטוריות.

Usually, with a genetic algorithm on a computer today, with a three gigahertz processor, you can solve many formerly intractable problems in just a matter of minutes.
בד"כ, בעזרת אלגוריתם גנטי במחשב של היום ועם מעבד של 3 ג'יגה-הרץ, ניתן לפתור הרבה מאד בעיות.

Patsolve uses atomic moves, and since version 3.0 incorporated a weighting function based on the results of a genetic algorithm that made it much faster.
Patsolve משתמש במהלכים אטומיים ומאז גרסה 3 שילב פונקציית שקילה המתבססת על התוצאות של אלגוריתם גנטי שגרמה לפותר להיות מהיר בהרבה.

Usually, with a genetic algorithm on a computer today, with a three gigahertz processor, you can solve many formerly intractable problems in just a matter of minutes.
בד"כ, בעזרת אלגוריתם גנטי במחשב של היום ועם מעבד של 3 ג'יגה-הרץ, ניתן לפתור הרבה מאד בעיות שהיו בעבר בלתי-פתירות, בתוך כמה דקות.

So we created a genetic algorithm to try this out, we made a model in Excel of a multisurface reflector, and an amazing thing evolved, literally, from trying a billion cycles, a billion different attempts, with a fitness function that defined how can you collect the most light, from the most angles, over a day, from the sun.
אז יצרנו לשם כך את האלגוריתם הגנטי הזה, יצרנו דגם גדול של מחזיר-אור רב-פנים, ואירעה אבולוציה מדהימה, פשוטו כמשמעו, מנסיון של מיליארד מחזורים, מיליארד נסיונות שונים, עם פונקציית כשירות שקבעה איך לאסוף את מירב האור, ממירב הזוויות, ביום אחד מן השמש.

So we took the same genetic algorithm that we used earlier to make that concentrator, which didn't work out for us, to optimize the Stirling engine, and make its design sizes and all of its dimensions the exact optimum to get the most power per dollar, irrespective of weight, irrespective of size, just to get the most conversion of solar energy, because the sun is free.
אז לקחנו את אותו אלגוריתם גנטי בו השתמשנו קודם כדי ליצור את יחידת הריכוז, מה שלא הצליח לנו, כדי לייעל את מנוע הסטירלינג. ולהביא את כל התכנון שלו מבחינת גדלים ומידות לייעול אופטימלי, כדי לקבל את מירב החשמל לדולר, בלי להתחשב במשקל, בלי להתחשב בגודל העיקר להמיר את מירב אנרגיית השמש, כי השמש בחינם.

After five generations of applying evolutionary process, the genetic algorithm is getting a tiny bit better.
אחרי חמשה דורות של יישום תהליך אבולוציוני האלגוריתם הגנטי משתפר טיפה.

(Laughter) Now, after five generations of applying evolutionary process, the genetic algorithm is getting a tiny bit better.
(צחוק) אחרי חמשה דורות של יישום תהליך אבולוציוני האלגוריתם הגנטי משתפר טיפה.

You're talking about evolutionary algorithms, genetic programming.
אתה מדבר על אלגוריתמים אבולוציוניים, תכנות גנטי.

The first four ICOREs began operating in October 2011(first wave) in the fields of Cognitive Science, Algorithms, Solar Energy, and the Genetic Basis of Human Disease.
במסגרת התכנית החלו לפעול כבר באוקטובר 2011 ארבעת מרכזי המצוינות הראשונים(הגל הראשון), בחקר מדעי הקוגניציה, אלגוריתמים, אנרגיה סולארית והבסיס הגנטי למחלות באדם.