What is the translation of " OUR ALGORITHM " in Hebrew?

• האלגוריתם שלנו
• את האלגוריתם שלנו
• לאלגוריתם שלנו

Examples of using Our algorithm in English and their translations into Hebrew

Our algorithm doesn't like him.
האלגוריתם שלנו לא אוהב אותו.

More information about our algorithm.
מידע נוסף על האלגוריתם שלנו.

Our algorithm is in your hands.
מאת אלטרנטיבלי זה בידיים שלך.

We symmetrize the face, and we run our algorithm.
אנחנו יוצרים סימטריה בפנים, ומריצים את האלגוריתם שלנו.

Our algorithm came through, my man.
האלגוריתם שלנו הגיע דרך, האיש שלי.

We utilize the information in the car and our algorithm to produce the insights.
אנו מנצלים את המידע בתוך הרכב ואת האלגוריתם שלנו על מנת להוציא את התובנות.

Our algorithm is Θ( something).
האלגוריתם שלנו הוא Θ( משהו) מספר מסוים= למשהו.

However, we will be able to say that the behavior of our algorithm will never exceed a certain bound.
עם זאת, נוכל להגיד שההתנהגות של האלגוריתם שלנו לעולם לא תחצה חסם מסוים.

Our algorithm is going cool on police suits.
לפי האלגוריתם שלנו, אין הרבה סיכוי בתביעות נגד המשטרה.

This just means that at the beginning of our algorithm, the thing with which we're counting has a value of zero.
זה רק אומר שבהתחלה של האלגוריתם שלנו, הדבר שאיתו אנחנו סופרים יש לו ערך של 0.

So our algorithm matched, for example, this court bailiff.
האלגוריתם שלנו שידך, לדוגמה, את פקיד בית המשפט הזה.

FFL: Of course, we're still working hard to improve our algorithms, and it still has a lot to learn.
פיי פיי: כמובן, אנחנו עדיין עובדים קשה כדי לשפר את האלגוריתמים שלנו, ועדיין יש לו הרבה ללמוד.

When does our algorithm need the most instructions to complete?
מתי האלגוריתם יצטרך לבצע הכי הרבה פעולות כדי להשלים את הריצה שלו?

We call this function, i.e. what we put within Θ( here), the time complexity or just complexity of our algorithm.
אנחנו קוראים לפונקציה הזו, למה שאנחנו שמים ב־Θ( כאן), סיבוכיות הזמן או פשוט הסיבוכיות של האלגוריתם שלנו.

Thanks to our algorithm and our transcribers.
הודות לאלגוריתם שלנו, הרשמים שלנו.

In practical programming, this is important as it allows us to predict how our algorithm will behave when the input data becomes larger.
זה חשוב בתכנות מעשי, שכן זה מאפשר לנו לחזות איך האלגוריתם שלנו יתנהג כשכמות המידע שבקלט תגדל.

Thus, using our algorithm, you can separate both internal and external hard disk.
לכן, באמצעות האלגוריתם שלנו, אתה יכול להפריד גם דיסק קשיח פנימי וחיצוני.

And so what we found is that by analyzing these artifacts, we can actually recover sound using a modified version of our algorithm.
וכך מה שגילינו זה שעל ידי ניתוח הפגמים האלה, אנחנו יכולים למעשה לשחזר צליל בשימוש בגרסה מעודכנת של האלגוריתם שלנו.

Owing to this representation, our algorithm generalizes well to earthquake signals never seen during training.
בשל ייצוג זה, האלגוריתם שלנו מזהה היטב אותות מרעידת אדמה שלא ראה במהלך האימון.

Another feature of the numbers that we are going to generate, is that anyone can get them, even if you have knowledge of the workings of our algorithms.
תכונה נוספת של מספרים כי אנו הולכים להפיק, היא כי כל אחד יכול להשיג אותם, גם אם יש לך ידע פעולתו של אלגוריתמים שלנו.

If our algorithm takes 1 second to run for an input of size 1000, how will it behave if I double the input size?
אם לאלגוריתם שלנו לוקח שנייה לרוץ על קלט בגודל 1000, איך הוא יתנהג אם אכפיל את גודל הקלט?

We're working to incorporate such feedback into our algorithms, and we hope to roll this out more broadly over time.
אנו פועלים לשילוב משוב כזה לאלגוריתמים שלנו, ואנחנו מקווים לרדד זה באופן רחב יותר לאורך זמן.

In principle, our algorithm can identify anything, including dogs and cows, and is capable of deep learning, in other words, learning by itself.
בעיקרון האלגוריתם שלנו יודע לזהות הכול, גם כלבים ופרות, והוא מסוגל ללמידה עמוקה, כלומר, ללמוד גם לבד.

This will make life easier for us, as we won't have to specify exactly how fast our algorithm runs, even when ignoring constants the way we did before.
זה יהפוך את החיים שלנו להרבה יותר קלים, משום שאנחנו לא נצטרך לציין בדיוק כמה מהר האלגוריתם שלנו רץ, אפילו כשמתעלמים מקבועים בצורה שעשינו לפני־כן.

In rare situations, our algorithm may select a URL from an external site that is hosting your content without your permission.
במצבים נדירים, האלגוריתמים שלנו עלולים לבחור כתובת URL מאתר חיצוני שמארח את התוכן שלכם ללא רשות.

It will be able to optimize our algorithm on its own, increasing our already superior speed and efficiency.
היא תוכל לייעל את האלגוריתם שלנו בעצמה, ולהגביר את המהירות והיעילות הכבר נעלים שלנו.

We give our algorithms tens of thousands of examples of people we know to be smiling, from different ethnicities, ages, genders, and we do the same for smirks.
אנחנו נותנים לאלגוריתמים שלנו עשרות אלפי דוגמאות של אנשים שאנחנו מכירים כמחייכים, ממוצאים אתניים, גילים, ומגדרים שונים, ואנחנו עושים את אותו הדבר עבור גיחוכים.

It's better if we can find tight bounds for our algorithms, as these give us more information about how our algorithm behaves, but it's not always easy to do.
טוב יותר למצוא חסמים הדוקים לאלגוריתמים שלנו, מכיוון שהם נותנים לנו יותר מידע על איך האלגוריתם שלנו מתנהג, אבל זה לא תמיד קל.

So our algorithm, which has the virtue of being quantitative, of being objective, and of course of being extremely fast-- it just runs in a fraction of a second-- can capture some of the most important conclusions of this long tradition of investigation.
אז האלגוריתם שלנו, שיש לו את המעלה להיות כמותי, להיות אובייקטיבי, וכמובן להיות מהיר ביותר-- הוא פשוט פועל בתוך שבריר שנייה-- יכול ללכוד חלק מהמסקנות החשובות ביותר של מסורת ארוכה זו של חקירה.

When the results of our algorithms on the bottom look very similar to the simulation's truth image on top, then we can start to become more confident in our algorithms..
כשהתוצאות של האלגוריתמים בתחתית נראות מאוד דומות לתמונות האמיתיות, למעלה, אנחנו מתחילים להיות בטוחים יותר באלגוריתמים.