DATASET Meaning in Malayalam - translations and usage examples

• ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ
• ഡാറ്റാഗണം

Examples of using Dataset in English and their translations into Malayalam

We will now give you another dataset.
ഇനി ഞാൻ മറ്റൊരു ഡാറ്റ കാണിച്ചു തരാം.

With this larger dataset, repeat part(d).
ഈ വലിയ ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ കൂടി, ഭാഗം( ഡി) ആവർത്തിക്കുക.

Large datasets are a means to an end; they are not an end in themselves.
വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഒരു അവസാനം അർത്ഥമാക്കുന്നത്; അവർ സ്വയം ഒരു അവസാനമല്ല.

Finally, replicate the same plot with the 2nd version, English fiction dataset.
ഒടുവിൽ 2nd പതിപ്പ്, ഇംഗ്ലീഷ് ഫിക്ഷൻ ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ ഒരേ തന്ത്രം അവരാഗ്രഹിച്ചില്ല.

Questioning datasets, imagining inquiry comes about and making reports.
ചോദ്യം ചെയ്യൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, അന്വേഷണം ഭാവനയിൽ വന്നു റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കുന്നു.

Now replicate the same plot with the 2nd version of the corpus, English dataset.
ഇപ്പോൾ വരുമാനത്തിന്റെ 2nd പതിപ്പ് അതേ തന്ത്രം അവരാഗ്രഹിച്ചില്ല, ഇംഗ്ലീഷ് ഡാറ്റാഗണം.

Every national accounts dataset gives GDP calculations for two years: 2011-12 and the current year.
ഓരോ ദേശീയ അക്കൗണ്ട് ഡാറ്റ ഡാറ്റയും രണ്ട് വർഷം ജിഡിപി കണക്കുകൾ നൽകുന്നു: 2011- 12, നടപ്പ് വർഷം.

While that might be true in general, for some of the 500,000 people in the dataset, movie ratings might be quite sensitive.
ആ പൊതുവെ നിവൃത്തിയാകേണ്ടതിന്നു സമയത്ത്, ഡാറ്റാഗണത്തിൽ 500,000 ആളുകൾ ചില, സിനിമ റേറ്റിംഗ് വളരെ സെൻസിറ്റീവ് ആകേണ്ടതിന്നു.

Large datasets can also create computational problems that are generally beyond the capabilities of a single computer.
വലിയ ഡാറ്റകൾ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ കഴിവുകൾക്കും അപ്പുറമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

First, it means that attempting to“anonymize” the dataset based on random perturbation will likely fail.
ഒന്നാമതായി, റാൻഡം ബുധനെക്കാൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി" അഞ്ജാതമാക്കാൻ" ഡാറ്റാഗണം ശ്രമിക്കുന്നതിനിടയിൽ സാധ്യത പരാജയപ്പെടും എന്നാണ്.

In my experience, the study of rare events is one of the three specific scientific ends that large datasets tend to enable.
എന്റെ അനുഭവത്തിൽ, അപൂർവ സംഭവങ്ങളുടെ പഠനം വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്ന മൂന്ന് പ്രത്യേക ശാസ്ത്ര അന്തിമ ഘട്ടങ്ങളിലൊന്നാണ്.

With this merged dataset, Costa and Kahn found that the Home Energy Reports produced broadly similar effects for participants with different ideologies;
ഈ സംയോജിത ഡാറ്റാഗണത്തിലൂടെ കോസ്റ്റയും കാനും, ഊർജ്ജം സംബന്ധിച്ച റിപ്പോർട്ടുകൾ വിവിധ ആശയവിനിമയങ്ങളുമായി പങ്കാളിത്തത്തിന് വിപുലമായ സമാന ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കി.

Researchers who don't think about systematic error will end up using their large datasets to get a precise estimate of the wrong thing;
ആർ ചിട്ടയായ പിശക് കുറിച്ച് കരുതുന്നില്ല ഗവേഷകർ തെറ്റായ കാര്യം ഒരു കൃത്യമായ എസ്റ്റിമേറ്റ് ലഭിക്കാൻ അവരുടെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകള്ക്കു ഉപയോഗിച്ച് കലാശിക്കും;

Analyze big datasets such as for example genomic series data natural data, and data data regarding clinical or basic research functions.
സ്വാഭാവിക ഡാറ്റ അത്തരം ഉദാഹരണത്തിന് പോലെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകള്ക്കു ഗെനൊമിച് പരമ്പര ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക, ക്ലിനിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ അടിസ്ഥാന ഗവേഷണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സംബന്ധിച്ച ഡാറ്റ ഡാറ്റ.

In other words, sparsity is a fundamental problem for efforts to“anonymize” data, which is unfortunate because most modern social dataset are sparse.
മറ്റു വാക്കുകളിൽ, sparsity ഡാറ്റ, ഏറ്റവും ആധുനിക സാമൂഹിക ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ വിരളമാണ് കാരണം ദൗർഭാഗ്യകരമാണ് ഏത്" അഞ്ജാതമാക്കാൻ" ശ്രമങ്ങൾ ഒരു മൗലികമായ പ്രശ്നം.

With this merged dataset, Costa and Kahn found that the Home Energy Reports produced broadly similar effects for participants with different ideologies;
ഈ ലയിപ്പിച്ച ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ വച്ച് കോസ്റ്റാ ആൻഡ് കാൻ ഹോം എനർജി റിപ്പോർട്ടുകൾ വിവിധ പ്രത്യയശാസ്ത്രങ്ങൾ കൂടെ പങ്കാളികൾക്കും വീതിയേറിയ സമാനമായ ഇഫക്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് കണ്ടെത്തി;

In an interesting article Metcalf(2016) makes the argument that“publicly available datasets containing private data are among the most interesting to researchers and most risky to subjects.”.
രസകരമായ ലേഖനത്തിൽ Metcalf( 2016) വാദവും ചെയ്യുന്നു" സ്വകാര്യ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന പൊതുവായി ലഭ്യമാകുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകള്ക്കു വിഷയങ്ങള്ക്കും ഗവേഷകർ ഏറ്റവും രസകരമായ ഏറ്റവും നഷ്ട അർഹിക്കുന്നതാണ്.".

Having a big dataset enables some specific types of research- measuring heterogeneity, studying rare events, detecting small differences, and making causal estimates from observational data.
ഒരു വലിയ ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ നേരിടുന്നുണ്ടോ ഗവേഷണ- അളന്നു heterogeneity ചില പ്രത്യേക തരം, ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ, അപൂർവ ഇവന്റുകൾ പഠിക്കുന്ന പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഒപ്പം നിരീക്ഷണ ഡാറ്റ നിന്ന് കാര്യകാരണങ്ങളെ കണക്കുകളിൽ.

Developed by a company in North Carolina called Automated Insights, it plucks the most interesting nuggets from a dataset and uses them to structure an article(or email, or product listing).
നോർത്ത് കരോലിന ഒരു കമ്പനി വികസിപ്പിച്ച ഓട്ടോമേറ്റ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വിളിച്ചു, അതു ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ നിന്ന് ഏറ്റവും രസകരമായ സ്വർണം തകര്ത്തിരിക്കുന്നു ഒരു ലേഖനത്തിന്റെ ഘടനയും ഉപയോഗിച്ചത്( അല്ലെങ്കിൽ ഇമെയിൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്ന പട്ടിക).

The result of this collaborative effort is a massive dataset summarizing the information embedded in these manifestos, and this dataset has been used in more than 200 scientific papers.
ഈ സഹകരിച്ചാണ് ഫലമായിരുന്നു ഈ പത്രികകൾ അന്തർലീനമാക്കപ്പെടുന്നു വിവരങ്ങൾ സംഗ്രഹിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു വൻ ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ, ഈ ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ 200 ലധികം ശാസ്ത്രീയ പത്രങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്.

The best way to think about these second-generation systems is that rather than having humans solve a problem, they have humans build a dataset that can be used to train a computer to solve the problem.
ഈ രണ്ടാം തലമുറ സിസ്റ്റങ്ങൾ ചിന്തിക്കാൻ മികച്ച മാർഗം മനുഷ്യർക്ക് ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഉള്ളവനായി ആണ് അവർ മനുഷ്യർക്ക് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ പണിയും ഞങ്ങൾക്കുണ്ട്.

In conclusion, big datasets are not an end in themselves, but they can enable certain kinds of research including the study of rare events, the estimation of heterogeneity, and the detection of small differences.
ചുരുക്കത്തിൽ, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അവയൊന്നും അവസാനിക്കുന്നില്ല, എന്നാൽ ചില അപൂർവ സംഭവങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനങ്ങളും വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ വിലയിരുത്തലും ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ഉൾപ്പെടെ ചില ഗവേഷണങ്ങളെ അവർ പ്രാപ്തരാക്കും.

I call this kind of project a second-generation human computational project because, rather than having humans solve a problem, they have humans build a dataset that can be used to train a computer to solve the problem.
പകരം മനുഷ്യർക്ക് ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഉള്ളവനായി അവർ മനുഷ്യർക്ക് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ പണിയും, കാരണം ഞാൻ രണ്ടാം തലമുറ മനുഷ്യ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പദ്ധതി പദ്ധതിയുടെ ഇത്തരത്തിലുള്ള വിളിക്കും.

Although large datasets don't fundamentally change the problems with making causal inference from observational data, matching and natural experiments- two techniques that researchers have developed for making causal claims from observational data- both greatly benefit from large datasets.
വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ അടിസ്ഥാനപരമായി നിരീക്ഷണ ഡാറ്റ നിന്ന് കാര്യകാരണങ്ങളെ നിഗമനമാകാം making പ്രശ്നങ്ങൾ, പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പ്രകൃതി പരീക്ഷണങ്ങൾ- രണ്ടു ഗവേഷകർ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകള്ക്കു ധാരാളം പ്രയോജനം നിരീക്ഷണ ഡാറ്റ- രണ്ടും നിന്ന് കാര്യകാരണങ്ങളെ അവകാശവാദങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനുള്ള വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട് ആ വിദ്യകൾ മാറ്റാൻ ചെയ്യരുത് ആണെങ്കിലും.

It[is] difficult to avoid the conclusion that women were omitted because this‘tailor made' dataset was confined by a paradigmatic logic which excluded female experience. Driven by a theoretical vision of class consciousness and action as male preoccupations…, Goldthorpe and his colleagues constructed a set of empirical proofs which fed and nurtured their own theoretical assumptions instead of exposing them to a valid test of adequacy.”.
ഈ' തയ്യൽ ഉണ്ടാക്കി' ഡാറ്റാഗണത്തിന്റെ പെൺ അനുഭവം ഒഴിവാക്കിയ ഒരു paradigmatic യുക്തിയും പരിമിതമായിരുന്നുവെന്ന കാരണം സ്ത്രീകൾ ഒഴിവാക്കിയ നിഗമനത്തിൽ ഒഴിവാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്[ ആണ്]. ആൺ preoccupations ക്ലാസ് ബോധം നടപടി ഒരു സൈദ്ധാന്തിക ദർശനം നയിക്കപ്പെടുന്ന…, Goldthorpe സഹപ്രവർത്തകരും ഭക്ഷണമായി പകരം പര്യാപ്തത ഒരു സാധുവായ ടെസ്റ്റ് അവരെ അനാവരണം സ്വന്തം സൈദ്ധാന്തിക അനുമാനങ്ങൾ പരിപോഷിപ്പിക്കുകയും ചെയ്ത അനുഭവവേദ്യമായ തെളിവുകൾ ഒരു കൂട്ടം നിർമ്മിച്ചത്.".