MACHINE LEARNING SYSTEM Meaning in Japanese - translations and usage examples

• 機械学習システムが
• machine learning system

Examples of using Machine learning system in English and their translations into Japanese

IBM's SystemML machine learning system becomes Apache Incubator project.
IBMの機械学習システム「SystemML」が「ApacheIncubator」プロジェクトに。

Our network of experts makes your AI and machine learning systems smarter.
当社の専門家のネットワークでは、お客様のAIやマシンラーニングシステムをより高度なものにすることができます。

Distributed machine learning system can be easily implemented by using Jubatus framework.
Jubatusフレームワークを使用することで、分散型の機械学習システムを容易に実装することができる。

Medical application of ultra-high speed/ high sensitivity cell/ bacteria analysis technologies utilizing machine learning systems.
機械学習システムを活用した超高速・高感度細胞・細菌解析技術の医療応用。

IDC forecasts revenues from AI and machine learning systems to total $46 billion by 2020.
IDC社は、AIと機械学習のシステムから得られる収益の総額が、2020年までに460億ドルに上ると予測しています。

A machine learning system is a program that can change the structure of the model based on newly acquired data.
機械学習システムとは、新たに発生したデータを、取込みモデルの構造を変えることが出来るプログラムのことです。

TensorFlow- Google's latest machine learning system, open sourced for everyone.
ブログ「TensorFlow-Google'slatestmachinelearningsystem,opensourcedforeveryone」から）。

Because of its exceptional performance characteristics, Spark is particularly well-suited for use with machine learning systems.
その並外れたパフォーマンス特性により、Sparkは機械学習システムでの使用に最適です。

TensorFlow- Google's latest machine learning system, open sourced for everyone- November 9.
ブログ「TensorFlow-Google'slatestmachinelearningsystem,opensourcedforeveryone」から）。

Machine learning system that uses Jubatus framework consists of the following files(where NAME is a name of the service).
Jubatusフレームワークを利用した機械学習システムは、以下のファイルで構成される(NAMEはサービスの名称である)。

To avoid situations like these, we‘ve built machine learning systems robust enough to distinguish signal from noise.
このような状況を避けるために、弊社では十分に堅固で信号とノイズを区別できる機械学習システムを構築しました。

The machine learning system used these to attempt to create a database of people who had died during police encounters, and the police officers involved.
そして機械学習システムがこれらを用いて、警官に遭遇したことによって死亡した人びとのデータベースを構築しようと試みた。

Machine Learning Tasks are usually described in terms of how the machine learning system should process an example.
機械学習のタスクは通常，機械学習システムがどのように事例（example）を実行するべ。

IBM on Monday said its machine learning system, dubbed SystemML, has been accepted as an open source project by the Apache Incubator.
IBMは米国時間11月23日、同社の機械学習システム「SystemML」が「ApacheIncubator」のオープンソースプロジェクトとして受理されたと発表した。

The team first created a“nontrivial” pipeline to convert the world's largest digital collection of ancient Greek inscriptions into text that a machine learning system could understand.
このチームは最初、古代ギリシャの碑文の世界一大きなデジタルコレクションを機械学習システムが理解可能な文章に変換するために「自明でない」パイプラインを作りました。

TensorFlow, Google's latest machine learning system, open sourced for everyone(Google Research Blog).
ブログ「TensorFlow-Google'slatestmachinelearningsystem,opensourcedforeveryone」から）。

The general idea behind the tech was to recreate words and sentences not by coding grammatical and tonal rules manually, but allowing a machine learning system to see those patterns in speech and generate them sample by sample.
この技術の背後にある基本的なアイデアは、文法や音調のルールを手でコーディングして単語や文を生成するのではなく、機械学習システムを使ってスピーチのパターンを見出し、それをサンプル毎に生成するようにしたことだ。

TensorFlow, Google's latest machine learning system, open sourced for everyone(Google Research Blog).
の記事TensorFlow-Google'slatestmachinelearningsystem,opensourcedforeveryoneを元に翻訳、加筆したものです。

On its company website, Whetlab explains that their patent-pending system would offer an alternative to hiring experts to architect and tune a machine learning system in-house as is traditionally done, as it would do this work instead.
同社のウェブサイトで、Whetlabは、彼らの特許出願中のシステムは専門のアーキテクトを雇用することの代替案を提供し、機械学習システムの社内での調整を、伝統的に行われてきたのと同じように行います。

Transparency: When complex machine learning systems are used to make significant decisions, it may be difficult to unpick the causes behind a specific course of action.
透明性：複雑な機械学習システムを使用して重要な意思決定を行う場合、特定の行動に潜む問題の原因を解きほぐすことは困難となることも。

For example, financial fraud detection systems used to depend heavily on a complex set of rules, but machine learning systems can more quickly and accurately detect unusual activity to flag for security teams.
金融業界における従来の不正検出システムは一連の複雑な規則に大きく依存していましたが、機械学習システムを利用することで、異常な活動を検出し、セキュリティチームに警告することができます。

Liftoff's machine learning system analyzed Invoice2go's mobile profiles to optimize impression bidding in real-time, converting more installs into paid subscribers at Invoice2go's target CPA within seven days.
Liftoffの機械学習システムはInvoice2goのモバイルプロフィールを分析して、インプレッション入札をリアルタイムで最適化、Invoice2goの目標CPAで7日以内により多くのインストールユーザーを課金ユーザーしました。

Leading computer scientists Zoubin Ghahramani and Adrian Weller are creating machine learning systems that are more transparent(and hence more trustworthy), work Cave says could be implemented by Google DeepMind.
一流のコンピューター科学者であるズービン・ガフラマニとエイドリアン・ウェラーはより透明性が高い（つまり信頼性が高い）機械学習システムを開発しており、ケイヴによれば、グーグルのDeepMindによってプログラムは補完されることになるという。

In 2015, it's AlphaGo program beat Fan Hui, the European champion Go player, 5 games to zero, in a demonstration that a machine learning system could learn to win a game so complex, with so many combinations and permutations.
のAlphaGoプログラムは、欧州チャンピオンのGoプレイヤーであるFanHuiを5のゲームでゼロにし、機械学習システムが非常に複雑で、組み合わせや順列が非常に多いゲームで勝つことを学習できることを実証しました。

By using a combination of docking simulation algorithms and machine learning systems, the researchers showed that their method was better able to predict on- and off-target candidates than the current methods in use.
シーン研究員らは、複数のドッキング・シミュレーション・アルゴリズムを機械学習システムを併用して組み合わせることで、既存の方法と比べて、オンターゲットおよびオフターゲット候補をより効率よく予測できることを示しました。

In 2015, it's AlphaGo program beat Fan Hui, the European champion Go player, 5 games to zero, in a demonstration that a machine learning system could learn to win a game so complex, with so many combinations and permutations, that it was deemed nigh impossible for a computer to win.
のAlphaGoプログラムは、欧州チャンピオンのGoプレイヤーであるFanHuiを5のゲームでゼロにし、機械学習システムが非常に複雑で、組み合わせや順列が非常に多いゲームで勝つことを学習できることを実証しました。コンピューターが勝つことは不可能です。

To begin an intellectually honest discussion about value creation using machine learning systems, you will need to assess your organization's data maturity as well as its readiness to accomplish its data-driven goals.
機械学習システムを使用した価値創造について知的に率直な議論を始めるには、組織のデータ成熟度を評価するのと同様に、データドリブンの目標達成の準備ができているかについても評価する必要がある。

URL reputation and categorization- We feed content from URLs into a machine learning system in order to categorize sites both for maliciousness and type of content such as adult content, shopping, bank.
URLレピュテーションおよび分類-当社では、URLから機械学習システムへコンテンツをフィードして、悪意の有無およびコンテンツの種類(アダルトコンテンツ、ショッピング、オンラインバンクなど)の両面からサイトの分類を行っている。

For example, in October 2018, Reuters reported that Amazon noticed that the Machine Learning system used in their hiring process was resulting in decisions that showed bias against women, and Amazon stopped using the system[1].
例えば2018年10月、Amazon.comは採用時に補助的に利用していた機械学習システムが、女性に対して不利益に働くことに気づき、このシステムの利用を停止したことをロイターが伝えました[1]。