What is the translation of " VECTOR MACHINE " in Korean?

• 벡터 머신
• 벡터 기계
• vector machine

Examples of using Vector machine in English and their translations into Korean

Support vector machine.
지지 벡터 기계.

They are Artificial Neural Network(ANN), k-Nearest Neighbor(k-NN) and Support Vector Machine(SVM).
종류로 Artificial Neural Network(ANN), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(KNN) 등이 있다.

Support vector machine.
서포트 벡터 머신.

Personal Credit Evaluation System through Telephone Voice Analysis: By Support Vector Machine.
목소리 신용척도 기계학습, Personal Credit Evaluation System through Telephone Voice Analysis: By Support Vector Machine.

The Support Vector Machine.
지원 벡터 기계.

Support Vector Machines are particularly well suited to this case(see below).
지원 벡터 컴퓨터는 특히 다음 사례에 적합합니다(아래 참조).

The Support Vector Machine.
지원 벡터 기계는.

Support vector machine classifier structure created using the svmtrain function. Sample.
Svmtrain 함수를 사용하여 생성된 서포트 벡터 머신 분류기 구조체입니다. Sample.

Train binary support vector machine(SVM) classifier.
이진 서포트 벡터 머신(SVM) 분류기 훈련.

Support vector machines(SVMs) find the boundary that separates classes by as wide a margin as possible.
SVM(Support Vector Machine)은 가능한 넓은 여백으로 클래스를 구분하는 경계를 찾습니다.

(Removed) Classify using support vector machine(SVM).
서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 분류하기.

Support vector machine(SVM).
상관 벡터 머신 (RVM).

The researchers decoded neural activity by training a small artificial network called the“Linear Support Vector Machine” using machine learning algorithms.
연구진은 기계학습 알고리즘을 이용해 ‘선형 지원 벡터 머신' (Linear Support Vector Machine)이라는 작은 인공 네트워크를 훈련시켜 신경 활동을 해독했다.

Relevance vector machine(RVM).
서포트 벡터 머신 (SVM).

Support vector machines- supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis.
지원 벡터 머신 - 분류 및 회귀 분석에 사용되는 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 관련 학습 알고리즘과 함께 감독 된 학습 모델.

Figure 1: Illustration of support vector machines for a two-class classification problem.
SVM의 분류문제의 예 Fig. 1 Example of Support vector machine for classification problem.

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.

Cristianini N, Shawe-Taylor J(2000) An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernelbased Learning Methods.
SVM에 대한 학습 방법의 상세한 설명에 대하여는, N. Cristianini, J. Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods, pp.

They used support vector machines(SVM) to break a system running on reCAPTCHA images with an accuracy of 82 percent.
이들은 리캡차(reCAPTCHA) 이미지에서 실행되는 시스템을 깨기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 사용해 82%의 정확도를 보였다.

Cristianini, N. and Shawe-Taylor, J.(2000) An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods.
SVM에 대한 학습 방법의 상세한 설명에 대하여는, N. Cristianini, J. Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods.

The Support Vector Machine(SVM), for example, was created by Vladimir Vapnik in the Soviet Union in 1963, but largely went unnoticed until the 90s when Vapnik was scooped out the Soviet Union to the United States by Bell Labs.
예를 들어, 지원 벡터 기계(SVM)는 1963년 소련의 블라디미르 바프니크에 의해 만들어졌지만, 90년대까지 는 바프니크가 벨 연구소에 의해 소련을 미국으로 빼앗겼을 때 크게 주목받지 못했다.

Algorithms For the mathematical formulation of the SVM binary classification algorithm, see Support Vector Machines for Binary Classification and Understanding Support Vector Machines.
SVM 이진 분류 알고리즘의 수학적 공식은 이진 분류를 위한 서포트 벡터 머신 항목과 서포트 벡터 머신 이해하기 항목을 참조하십시오.

Module-9: Vector Machine Learning.
Module-9: 벡터 기계 학습.

You can perform automated training to search for the best classification model type, including decision trees, discriminant analysis, support vector machines, logistic regression, nearest neighbors, and ensemble classification.
자동화된 훈련을 수행하여 결정 트리, 판별분석, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 최근접이웃, 앙상블 분류 등 최적의 분류 모델 유형을 검색할 수 있습니다.

Collapse all in page fitcsvm trains or cross-validates a support vector machine(SVM) model for two-class(binary) classification on a low-dimensional or moderate-dimensional predictor data set.
Fitcsvm 은 저차원에서 중간 차원까지의 예측 변수 데이터 세트에 대한 2-클래스(이진) 분류에 대해 서포트 벡터 머신(SVM) 모델을 훈련시키거나 교차 검증합니다.

With this, the SVM catapulted to the front again, leaving neural nets behind and mostly nothing interesting until about 2011, where Deep Neural Networks began to take hold and outperform the Support Vector Machine, using new techniques, huge dataset availability, and much more powerful computers.
이것으로, 지원 벡터 기계는 다시 전면에 발사, 뒤에 신경 망을 떠나 거의 아무것도 흥미로운 2011, 어디 깊은 신경 망 은 개최 하 고 지원 벡터 기계를 능가 하기 시작 했다, 새로운 기술을 사용 하 여, 거 대 한, 데이터 집합 가용성, 그리고 훨씬 더 강력한 컴퓨터.

Cristianini, J. Shawe-Taylor, An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods, Cambridge university press, 2000.
SVM에 대한 학습 방법의 상세한 설명에 대하여는, N. Cristianini, J. Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods.

In this paper, we present our results from integrating the self-organizing map(SOM) and the support vector machine(SVM) for the analysis of the various functions of zebrafish genes based on their expression.
이 논문에서 선물이 조직화 지도 (SOM)와 그들의 식에 따른 zebrafish 유전자의 다양 한 기능 분석을 위한 지원 벡터 기계 (SVM)을 통합 하는에서 결과.

There are also Machine Learning algorithms such as Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Recurrent Neural Network(RNN), Long Short Term Memory(LSTM) Neural Network, Convolutional Neural Network(CNN), Deep Convolutional Neural Network, and so on.
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신, Recurrent Neural Network(RNN), Long Short Term Memory(LSTM) Neural Network, Convolutional Neural Network(CNNN), Deep Convolutional Neural Network(심층 신경망) 등의 머신 러닝 알고리즘도 있습니다.