What is the translation of " WHAT MACHINE " in Hebrew?

• ב איזה מכשיר
• איזו מכונה

Examples of using What machine in English and their translations into Hebrew

What machine?
איזו מכונה?

This way, you will know what machine to purchase.
לשם כך, צריך לדעת איזו מכונה לקנות.

What machine?
איזה מכונה?

This way, you will know what machine to purchase.
כך תדעו איזו מכונת תפירהכדאי לכם לקנות.

What machine?
איזה וידיאו?

Visit these stores and see what machines are good exercises to lose fat in the abdomen.
חנויות אלה לבקר ולראות איזה מכשירי כושר טובים לאבד שומן בבטן.

What machine do?
מה המכונה עושה?

But unfortunately you fell into the wrong path What machine have you installed to make the Bronze Bell turn so fast?
אבל לרוע מזלך נפל לתוך הנתיב הלא הנכון מה מכונה שהתקנת?

What machine?” he asked.
איזו מכונה זאת?״ אני שואל.

He asked a nearby trainer,"What machine should I use to impress that lady over there?".
הוא ניגש למאמן הכושר שעמד לידו ושאל אותו:"באיזה מכשיר אני צריך להשתמש כדי להרשים את הבחורה החתיכה שעומדת שם?".

What Machines Teach Us About Human Relationships.
מה מכונות למדו אותנו על יחסים אנושיות.

If machines can do routine work, then humans will do what machines cannot do.
אם המכונות והאלגוריטמים יעשו את העבודה הרוטינית, הרי שבני האדם יעשו את מה שהמכונות לא יכולות לעשות.

And what machine learning is is a rewriting of the rules.
ולמידת המכונה היא אכן שכתוב של הכללים.

He asked the trainer standing next to him,“What machine should I use to impress that girl over there?”.
הוא ניגש למאמן כושר שעמד לידו ושאל אותו:"באיזה מכשיר אני צריך להשתמש כדי להרשים את הדבר היפיפה שעומד שם?".

What machines do, to repeat, is to bring an increase in production and an increase in the standard of living.
מה שהמכונות עושות, נאמר זאת שוב, הוא להגדיל את התפוקה ולהגדיל את רמת החיים.

I asked the trainer standing next to me,"What machine should I use to impress that lady over there?".
הוא ניגש למאמן הכושר שעמד לידו ושאל אותו:"באיזה מכשיר אני צריך להשתמש כדי להרשים את הבחורה החתיכה שעומדת שם?".

But the thing is, what machine, you will be repaired, and what damage it has received.
אבל העניין הוא, מה המכונית אתה יתוקנו, איזה נזק היא קיבלה.

People can actually be empowered by the technology we're creating here, so rather than a big corporation deciding what machines can do for us, we can decide how we want machines to work for us.
אנשים יוכלו למעשה להיות מועצמים על-ידי הטכנולוגיה שואנחנו יוצרים כאן, אז במקום תאגיד גדול שמחליט מה מכונות יכולות לעשות בשבילנו, אנחנו יכולים להחליט איך אנחנו רוצים שהמכונות יעבדו בשבילנו.

He asked the nearby trainer,“What machine should I use in here to impress that cute young thing over there?”.
הוא ניגש למאמן כושר שעמד לידו ושאל אותו:"באיזה מכשיר אני צריך להשתמש כדי להרשים את הדבר היפיפה שעומד שם?".

He asked the trainer that was near-by,"What machine should I use to impress that sweet thing over there?".
הוא ניגש למאמן כושר שעמד לידו ושאל אותו:"באיזה מכשיר אני צריך להשתמש כדי להרשים את הדבר היפיפה שעומד שם?".

He asked the nearby trainer,“What machine should I use in here to impress that cute young thing over there?”.
הוא ניגש למאמן הכושר שעמד לידו ושאל אותו:"באיזה מכשיר אני צריך להשתמש כדי להרשים את הבחורה החתיכה שעומדת שם?".

He asked the trainer standing next to him,“What machine should I use to impress that girl over there?”.
הוא ניגש למאמן הכושר שעמד לידו ושאל אותו:"באיזה מכשיר אני צריך להשתמש כדי להרשים את הבחורה החתיכה שעומדת שם?".

Chris Anderson: Help us understand what machine learning is, because that seems to be the key driver of so much of the excitement and also of the concern around artificial intelligence.
כריס אנדרסון: עזור לנו להבין מהי למידת מכונה, כי נראה שזהו גורם מרכזי בהתרגשות ובדאגה הרבות סביב הבינה המלאכותית.

So what we thought is, let's strip out all the metadata, let's look at what machine learning can do based purely on visual recognition of this entire collection.
אז חשבנו לעצמנו: למה שלא נפרוש את כל הנתונים ונראה מה מכונה יכולה ללמוד מזה בהתבסס אך ורק על זיהוי ויזואלי של כל האוסף הזה.

This gives us a unique perspective on what machines can do, what they can't do and what jobs they might automate or threaten.
זה מקנה לנו נקודת מבט ייחודית על מה שמכונות מסוגלות לעשות, מה שהן לא מסוגלות לעשות ואילו מקומות עבודה יעברו אוטומציה או יימצאו בסיכון.

So from this vantage point, I was able to find out a lot about what machine learning can do in the past, can do today, and what it could do in the future.
אז מתצפית מנקודת יתרון זו, הצלחתי לגלות הרבה על מה שלמידה חישובית יכולה לעשות בעבר, לעשות היום, ומה היא יכולה לעשות עתיד. אולי ההצלחה הגדולה הראשונה של למידה חישובית באופן מסחרי הייתה גוגל.