DEEP LEARNING ALGORITHMS Meaning in Japanese - translations and usage examples

• 深層学習アルゴリズム
• ディープラーニングのアルゴリズムが

Examples of using Deep learning algorithms in English and their translations into Japanese

Using deep learning algorithms, Viz.
深層学習のアルゴリズムを活用して、Viz。

Almost all model-based, probability based and rule-based recognition technologies were washed out by the Deep Learning algorithms in the 2010s.
ほぼすべてのモデルベース、確率ベース、およびルールベースの認識技術は、2010年代の深層学習アルゴリズムによって洗い流されてしまった。

Deep learning algorithms require a huge amount of training data.
深層学習アルゴリズムでは訓練のために大量のデータが必要となる。

This article has explored two deep learning algorithms so far: CNNs and LSTMs.
これまでのところ、この記事で取り上げた深層学習のアルゴリズムにはCNNとLSTMの2つがあります。

Deep learning algorithms are designed to learn quickly.
深層学習アルゴリズムは、短期間で学習できるように設計されています。

Design and implement computer vision and deep learning algorithms for autonomous driving.
自動運転向けのコンピュータビジョンやディープラーニングのアルゴリズム開発及び実装。

This allows deep learning algorithms to directly make their way into end products, and make products real-time with better accuracy and reliability.
これは、ディープラーニングのアルゴリズムがその歩みを直接最終製品に導くこと、また製品をより正確で信頼性をもったリアルタイムなものにすることを可能にするのです。

It uses sophisticated computer vision, data science and deep learning algorithms to enable farmers to make informed decisions.
同社では高度なコンピュータービジョンやデータサイエンス、深層学習アルゴリズムを活用し、農業従事者が情報に基づいた決断を下せるよう支援している。

Hikvision Deep Learning algorithms have a much deeper than conventional intelligent algorithms programming, that they operate only at surface level.
Hikvision深い学習アルゴリズムがある多くの従来のインテリジェントなアルゴリズムプログラミングよりも深い,表面のレベルでのみ動作します。

Cloud AI has more computing power to analyze data as it utilizes deep learning algorithms, but there are potential issues around privacy, latency and stability.
クラウド型AIは、深い学習アルゴリズムを使用しているため、データ分析の能力は優れていますが、プライバシーや反応時間、安定性に潜在的な問題があります。

Deep learning algorithms have also been applied to facial recognition, identifying tuberculosis with 96 percent accuracy, self-driving vehicles, and many other complex problems.
深層学習のアルゴリズムは、顔認識、結核の特定(96パーセントの正確さ)、自動走行車をはじめ、数多くの複雑な問題に適用されています。

Developers have used TensorFlow to implement not only machine learning and deep learning algorithms but also statistical and general computational models.
開発者たちはTensorFlowを使用して機械学習および深層学習アルゴリズムを実装しているだけでなく、統計モデルや一般的な計算モデルの実装にもTensorFlowを使用しています。

In medicine, deep learning algorithms trained on databases of medical images can spot life-threatening disease with equal or greater accuracy than human professionals.
医療分野では、医療用画像データベースで学習したディープラーニングアルゴリズムは、人間の専門家と同等以上の精度で生命を脅かす疾患を発見することができます。

These trips are largely used to generate testing data for TuSimple's deep learning algorithms, which are constantly working to master the rules of the road, but they're also making money.
これらの配送行程を使用してTuSimpleの深層学習アルゴリズム用に試験データが生成され、車道のルールが次々と習得されていますが、これは収益も生み出しています。

Using deep learning algorithms trained on data from 284,335 patients, she was able to predict CV risk factors from retinal images with surprisingly high accuracy for patients from two independent datasets of 12,026 and 999 patients.
人の患者のデータを訓練した深層学習アルゴリズムを使用して、12,026人および999人の患者の2つの独立したデータセットの患者に対して、網膜画像からCVリスク因子を驚くほど高精度に予測することができましたと書かれています。

We design, build and improve voice bots and chatbots on all platforms, including Alexa, Line, Nuance and Bixby, combining state-of-the-art Deep Learning algorithms with years of experience in handcrafted fine-tuning.
最先端の深層学習アルゴリズムと長年の精密な調整の経験を基に、アレクサ、LINE、ニュアンス、Bixbyを含むすべてのプラットフォームでチャットボットと音声ボットを設計、構築、改善します。

The combination of AI and deep learning algorithms with HPC is expected to profoundly impact every aspect of human life.
AIとHPCのディープラーニングアルゴリズムを組み合わせることにより、生活のあらゆる側面に大きな影響を及ぼすことが期待されます。

Speech recognition and natural language understanding are some of the most challenging problems to solve in computer science, requiring sophisticated deep learning algorithms to be trained on massive amounts of data and infrastructure.
音声認識と自然言語理解は、コンピュータサイエンスで最も解決が困難な課題であり、大量のデータとインフラストラクチャを使用して訓練された高度な深層学習アルゴリズムが必要になります。

In contrast, deep neural networks or deep learning algorithms can recognize the accuracy of their predictions on their own.
一方、ディープニューラルネットワーク(ディープラーニングのアルゴリズム)では、ニューラルネットワークが予測精度を自ら認識します。

The panel discussed how deep learning algorithms are already in use in many aspects and industries- the example was given of Spotify's Discover Weekly capability which learns the subscriber's taste in music and presents new music which listeners find"uncannily accurate".
パネルでは，ディープラーニングのアルゴリズムがすでに多くの業界で，いかに多方面にわたって活用されているかが話し合われた-例えばSpotifyのDiscoverWeekly機能は，加入者の好みを学習して，リスナが“驚くほど適確に”新しい音楽を提案することができる。

For instance, an AI-powered audience buying platform like Appier's CrossX Programmatic Platform uses deep learning algorithms to analyze dozens of user behaviors in real time and predict which users have a higher chance of converting.
例えば、Appierのプログラマティック・プラットフォームCrossXは、AIを活用したアドソリューションですが、ディープラーニングのアルゴリズムを使用して、何十通りものユーザー行動をリアルタイムで分析し、コンバージョンの可能性が高いユーザーを予測します。

Now, NVIDIA's GPU runs deep learning algorithms, simulating human intelligence, and acts as the brain of computers, robots and self-driving cars that can perceive and understand the world.
今ではNVIDIAのGPUは、ディープラーニング・アルゴリズムを実行して人間の知能をシミュレーションし、世界を認知して理解できるコンピュータ、ロボット、自動運転車の脳の役割を果たしています。

When you have many related time- series, forecasts made using the Amazon Forecast deep learning algorithms, such as DeepAR and MQ-RNN, tend to be more accurate than forecasts made with traditional methods, such as exponential smoothing.
関連する時系列データが多い場合、DeepARやMQ-RNNなどのAmazonForecastディープ・ラーニング・アルゴリズムを使用した予測は、指数関数的な平滑化などの従来の手法で作成した予測よりも正確になる傾向があります。

Using deep learning algorithms trained on data from 284,335 patients, we were able to predict cardiovascular risk factors from retinal images with surprisingly high accuracy for patients from two independent datasets of 12,026 and 999 patients,” Lily Peng from the Google brain team wrote in a blog post.
人の患者のデータを訓練した深層学習アルゴリズムを使用して、12,026人および999人の患者の2つの独立したデータセットの患者に対して、網膜画像からCVリスク因子を驚くほど高精度に予測することができましたと書かれています。

NVIDIA is researching and developing original deep learning algorithms, and it is accelerating development for practical use applications in these different industries.
NVIDIAでは独自のディープラーニングのアルゴリズムを研究開発しており、そこで蓄積された成果の実用化を急いでいる。

Significant gains can be achieved by use of deep learning algorithms to identify and predict faults and performance degradation, then isolate and remedy them.
深層学習アルゴリズムの使用により、障害やパフォーマンス低下を特定および予測し、そしてそれらを隔離したうえで対処することにより、大幅な向上を実現できます。

AIRx features a pre-trained neural network model that leverages deep learning algorithms and anatomy recognition based on a database of over 36,000 images sourced from clinical studies and reference sites.
AIRxは、3万6000以上の画像からなるデータベースに基づいて深層学習アルゴリズムと解剖学的認識を活用する、学習済みニューラルネットワーク・モデルを特徴としている。

AIRx features a pre-trained neural network model that leverages deep learning algorithms and anatomy recognition based on a database of over 36,000 images sourced from clinical studies and reference sites.
AIRxの特徴である学習済みニューラルネットワーク・モデルは、臨床研究やリファレンスサイトから提供された36,000を超える画像からなるデータベースに基づいて、深層学習アルゴリズムと解剖学的認識を活用します。