What is the translation of " SUPERVISED LEARNING " in Korean?

• 감독 학습
• 지도 학습

Examples of using Supervised learning in English and their translations into Korean

Supervised Learning.
감독 학습.

This is called supervised learning.
이것을 지도 학습(supervised learning) 이라고합니다.

Supervised Learning.
지도 학습.

Like many of the other supervised learning methods we have seen.
우리가 본 다른 많은 지도 학습 방법들처럼.

Supervised Learning.
교사 학습.

That being said, RL can also address many problems that supervised learning cannot.
즉, RL은 지도 학습이 해결하지 못하는 많은 문제를 해결할 수 있습니다.

For more on supervised learning, see James et al.
감독 학습에 대한 자세한 내용은 James et al.

You saw how the Skip-Gram model allows you to construct a supervised learning task.
여러분은 Skip-Gram 모델이 감독 학습 과제를 만드는 것을 어떻게 허용하는지 보았습니다.

For more on supervised learning, see James et al.
지도 학습에 대한 자세한 내용은 참조 James et al.

Prepare your data for classification according to the procedure in Steps in Supervised Learning.
지도 학습의 단계 에 나와 있는 절차에 따라 분류에 사용할 데이터를 준비합니다.

Supervised learning algorithms are trained using data that includes the correct answers.
지도 학습 알고리즘은 올바른 정답이 포함된 데이터를 사용하여 학습이 수행됩니다.

Machine learning techniques include both unsupervised and supervised learning.
기계 학습 기술에는 감독되지 않은 학습과 감독되지 않은 학습WEB 모두 포함됩니다.

Fourth, they used the supervised learning model to estimate the sentiment of all the posts.
넷째, 연구자들은 모든 게시물의 감정을 추정하기 위해 감독 학습 모델을 사용했다.

Keywords: Price Prediction, Cryptocurrency, Machine Learning, Supervised Learning, Gradient Boosting.
Keywords: 가격 예측, 암호화폐, 기계학습, 지도학습, 그래디언트 부스팅.

In supervised learning, you are letting the computer work out that relationship for you.
지도 학습에서, 당신은 컴퓨터가 당신을 위해 그 관계를 해결하도록 내버려 두면 됩니다.

With one exception, all of the modules in Azure Machine Learning are supervised learning algorithms.
한 가지 예외를 제외하고, Azure Machine Learning의 모든 모듈은 감독 학습 알고리즘입니다.

Then, the supervised learning model was used to impute the survey responses for everyone.
그런 다음, 지도 학습 모델은 모든 사람을위한 설문 조사 응답을 전가하기 위해 사용되었다.

Support vector machines(SVMs) are a set of related supervised learning methods used for classification and regression.
SVM (Support Vector Machine)은 분류 및 회귀에 사용되는 관련 감독 학습 방법 모음입니다.

Next, Blumenstock used a two-step procedure common in machine learning: feature engineering followed by supervised learning.
다음으로, Blumenstock은 기계 학습에서 일반적인 2 단계 절차를 사용했습니다: 피쳐 엔지니어링과 감독 학습.

The most common supervised learning tasks involve classification and prediction(i. e,“regression”).
가장 일반적인 지도 학습 작업은 분류와 예측을 포함하고, 또는 회귀(regression)를 포함한다.

With one exception, all the modules in Azure Machine Learning Studio are supervised learning algorithms.
한 가지 예외를 제외하고, Azure Machine Learning의 모든 모듈은 감독 학습 알고리즘입니다.

Next, the researchers built a supervised learning model to predict the survey responses from the person-by-feature matrix.
다음으로, 연구자들은 개인별 특성 매트릭스의 설문 응답을 예측하기위한 감독 학습 모델을 구축했습니다.

Depending on the precise nature of the probability model, naive Bayes classifiers can be trained very efficiently in a supervised learning setting.
확률모델의 정밀성 때문에, naive Bayes classifier 는 지도학습 (Supervised Learning) setting 에 아주 효율적으로 훈련될 수 있다.

Next, in the supervised learning step, Blumenstock built a model to predict the survey response for each person based on their features.
다음으로, 감독 학습 단계에서 Blumenstock은 각자의 특징에 따라 각 사람의 설문 응답을 예측하는 모델을 만들었습니다.

This sounds like a massive job, but they solved it using a powerful trick that is common in data science but relatively rare in social science: supervised learning; see figure 2.5.
이것은 엄청난 일처럼 들리지만, 그들은 데이터 과학에 대한 일반적인하지만 사회 과학에서 상대적으로 드문 강력한 트릭을 사용하여 해결: 학습 감독; 그림 2.5를 참조하십시오.

For more on supervised learning, see James et al.(2013)(less technical) and Hastie, Tibshirani, and Friedman(2009)(more technical).
감독 학습에 대한 자세한 내용은 James et al. (2013) (덜 기술) 및 Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (보다 기술적).

Accuracy and precision Bias of an estimator Gauss-Markov theorem Hyperparameter optimization Minimum-variance unbiased estimator Model selection Regression model validation Supervised learning Geman, Stuart; E. Bienenstock; R. Doursat 1992.
추정치의 편향 가우스-마르코프 정리 하이퍼파라미터 최적화 최소-분산 불편 추정치 모형 선택 회귀 모형 검증 지도 학습 Geman, Stuart; E. Bienenstock; R. Doursat 1992.

Supervised learning is what we will focus on for the rest of this post, but that's not because unsupervised learning is any less useful or interesting.
이 글의 나머지는 대부분 지도 학습에 집중하게 될텐데, 그렇다고 해서 비지도 학습이 덜 유용하거나 흥미롭지 않다는 것은 아닙니다.

Pattern recognition systems are in many cases trained from labeled"training" data(supervised learning), but when no labeled data are available other algorithms can be used to discover previously unknown patterns(unsupervised learning)..
패턴 인식 시스템은 많은 경우에 레이블이 지정된 “교육” 데이터(감독 학습)에서 학습되지만 레이블이 지정된 데이터가 없는 경우 다른 알고리즘을 사용하여 이전에 알려지지 않은 패턴(감독되지 않은 학습)을 검색할 수 있습니다.

Supervised learning: The computer is presented with example inputs and their desired outputs, given by a“teacher”, and the goal is to learn a general rule that maps inputs to outputs.
감독 학습 (Supervised Learning): 컴퓨터는 “교사”에 의해 주어진 예제 입력과 원하는 출력을 제공받으며 목표는 입력을 출력에 매핑하는 일반적인 규칙을 학습하는 것입니다.