What is the translation of " LEARNING ALGORITHMS " in Russian?

• алгоритмы обучения
• обучающих алгоритмов
• алгоритмов обучения

Examples of using Learning algorithms in English and their translations into Russian

Also consider various learning algorithms for this network.
Также рассмотрены различные алгоритмы обучения сетей для данной задачи.

Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms.
Spearmint- это пакет для байесовской оптимизации алгоритмов обучения машин.

These ANNs constantly receive learning algorithms and continuously growing amounts of data to increase the efficiency of training processes.
Эти ИНС получают алгоритмы обучения и постоянно растущие объемы данных для повышения эффективности процессов обучения..

The company works with advanced artificial intelligence systems, as well as general-purpose learning algorithms.
Компания занимается передовыми системами искусственного интеллекта, а также алгоритмами обучения общего назначения.

For specific learning algorithms, it is possible to compute the gradient with respect to hyperparameters and then optimize the hyperparameters using gradient descent.
Для конкретных алгоритмов обучения можно вычислить градиент гиперпараметров и оптимизировать их с помощью градиентного спуска.

But neural networks have some shortcomings as well, such as comparatively slow and memory-consuming learning algorithms.
Но у нейронных сетей есть и ряд недостатков, к примеру, сравнительно медленные и требующие много памяти алгоритмы обучения.

The choice of loss function here gives rise to several well-known learning algorithms such as regularized least squares and support vector machines.
Выбор функции потерь здесь дает несколько хорошо известных алгоритмов обучения, таких как регуляризованный метод наименьших квадратов и метод опорных векторов.

Depending on the type of model(statistical or adversarial), one can devise different notions of loss, which lead to different learning algorithms.
В зависимости от типа модели( статистическая или состязательная), можно разработать различные понятия потерь, которые приводят к различным алгоритмам обучения.

Consequently, practical decision-tree learning algorithms are based on heuristics such as the greedy algorithm where locally optimal decisions are made at each node.
Как следствие, практические обучающие алгоритмы дерева решений основаны на эвристике, такой как жадный алгоритм, когда локальные оптимальные решения принимаются для каждого узла.

Stacking(sometimes called stacked generalization) involves training a learning algorithm to combine the predictions of several other learning algorithms.
Стогование( иногда называемое стековое обобщение) вовлекает тренировку обучающего алгоритма для комбинирования предсказаний нескольких других обучающих алгоритмов.

Supervised learning algorithms are most commonly described as performing the task of searching through a hypothesis space to find a suitable hypothesis that will make good predictions with a particular problem.
Алгоритмы обучения с учителем наиболее часто описываются как осуществление задачи поиска в пространстве гипотез для нахождения подходящей гипотезы, которая делает хорошие предсказания для конкретной задачи.

The Bayesian methods team headed by Dmitry Vetrov works on integrating modern instruments of probabilistic modelling into learning algorithms of deep neural networks.
Группа байесовских методов под руководством Д. П. Ветрова работает над интегрированием современных средств вероятностного моделирования в алгоритмы обучения глубинных нейронных сетей.

In statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone.
Ансамбль методов в статистике и обучении машин использует несколько обучающих алгоритмов с целью получения лучшей эффективности прогнозирования, чем могли бы получить от каждого обучающего алгоритма по отдельности.

Mini-batch techniques are used with repeated passing over the training data to obtain optimized out-of-core versions of machine learning algorithms, for e.g. Stochastic gradient descent.
Техника минипакетов используется с повторным проходом по тренировочным данным, чтобы получить оптимизированную версию алгоритмов обучения машин с внешней памятью, например, стохастический градиентный спуск.

Using string kernels with kernelized learning algorithms such as support vector machines allow such algorithms to work with strings, without having to translate these to fixed-length, real-valued feature vectors.
Использование строковых ядер с ядерных алгоритмами обучения, таких как метод опорных векторов, позволяет таким алгоритмам работать со строками без необходимости преобразовывать их к векторам признаков постоянной длины, имеющих вещественные элементы.

RBMs were initially invented under the name Harmonium by Paul Smolensky in 1986, and rose to prominence after Geoffrey Hinton and collaborators invented fast learning algorithms for them in the mid-2000.
Такая архитектура изначально использовалась Полом Смоленски в 1986 году под названием Harmonium, но приобрела популярность только после изобретения Хинтоном быстрых алгоритмов обучения в середине 2000- х годов.

Research in many fields(like linguistics/translation) over the last 40 years has shown that these generic learning algorithms that"stir the number stew"(a phrase I just made up) out-perform approaches where real people try to come up with explicit rules themselves.
Исследования, проведенные во многих областях( например, лингвистика/ перевод) за последние 40 лет, показали, что эти общие алгоритмы обучения для« приготовления рагу из чисел»( фраза, которую я только придумал), превосходят методы, когда реальные люди пытаются сформулировать правила сами.

For two days, trainers at the IWPR training"Interactive Methods of Teaching Legal Culture" have been telling about traditional and non-traditional systems of education, about learning algorithms, methods, and efficiency.
В течение двух дней на тренинге IWPR« Интерактивные методы обучения по правовой культуре» тренеры рассказали о традиционных и нетрадиционных системах образования, об алгоритмах обучения, его методах и их эффективности.

In practice, machine learning algorithms cope with that either by employing a convex approximation to the 0-1 loss function(like hinge loss for SVM), which is easier to optimize, or by imposing assumptions on the distribution P( x, y){\displaystyle P(x, y)} and thus stop being agnostic learning algorithms to which the above result applies.
На практике алгоритмы обучения машин справляются с этим либо путем выпуклой аппроксимации до- 1 функции потерь( подобно кусочно-линейной функции потерь для метода опорных элементов), которую проще оптимизировать, либо выдвижением предположения о распределении P( x, y){\ displaystyle P( x, y)} а тогда обучающий алгоритм перестает быть агностическим.

The bias-variance dilemma or problem is the conflict in trying to simultaneously minimize these two sources of error that prevent supervised learning algorithms from generalizing beyond their training set.
Дилемма или проблема смещения- дисперсии является конфликтом в попытке одновременно минимизировать эти два источника ошибки, которые мешают алгоритмам обучения с учителем делать обобщение за пределами тренировочного набора.

In the case of decision trees, where Pr(y|x) is the proportion of training samples with label y in the leaf where x ends up, these distortions come about because learning algorithms such as C4.5 or CART explicitly aim to produce homogeneous leaves(giving probabilities close to zero or one, and thus high bias) while using few samples to estimate the relevant proportion high variance.
В случае деревьев решений, когда Pr( y| x) является пропорцией тренировочных выборок с меткой y в листе, которым x заканчивается, это искажение распределения возникает ввиду того, что обучающие алгоритмы, такие как C4. 5 или деревья классификации и регрессии( англ. Classification and regression trees, CART) в явном виде стремятся получить однородные листья( давая вероятности, близкие к нулю или единице, а потому сильное смещение), в то время как для оценки пропорции используется лишь несколько экземпляров высокая дисперсия.

He has worked on algorithms for integer programming and the geometry of numbers, random walks in n-space, randomized algorithms for linear algebra and learning algorithms for convex sets.
Он работал над алгоритмами целочисленного программирования и геометрии чисел, случайными блужданиями в n- пространстве, рандомизированными( случайными) алгоритмами для линейной алгебры и алгоритмов обучения для выпуклых множеств.

And it would still help a lot in adapting the protocol, because we want to contribute even more to the issues of scalability and blockchain size, using learning algorithms and tools in conjunction with artificial intelligence, which will significantly contribute to Big Data applications.
К тому же это поможет в адаптации протокола, потому что мы хотим внести еще больший вклад в решение проблемы масштабируемости и размера блока, используя алгоритмы обучения и инструменты в сочетании с искусственным интеллектом, что значительно повлияет на приложения Big Data.

To accomplish this, the learning algorithm is given training cases that show the expected connection.
Для этого алгоритм обучения проходит через учебные ситуации, которые демонстрируют ожидаемую связь.

For each step, we will learn about a different machine learning algorithm.
На каждом этапе мы разберемся с алгоритмом машинного обучения для каждого этапа он будет разный.

Analysis of message text using a learning algorithm.
Анализ текста письма с помощью самообучающегося алгоритма;

Over 5,000 photographs were converted to grey scale for a threshold-based and learning algorithm approach.
Более 5000 фотографий было ахроматизировано, что позволяет применить пороговый подход и обучающий алгоритм.

An ensemble is itself a supervised learning algorithm, because it can be trained and then used to make predictions.
Ансамбль сам по себе является алгоритмом обучения с учителем, поскольку он может быть тренирован и затем использован для осуществления предсказания.

A learning algorithm takes advantage of its own variable selection process and performs feature selection and classification simultaneously.
Обучающий алгоритм имеет преимущество собственного процесса выбора переменной и осуществляет выбор признаков и классификацию одновременно.

Thus, the object detection framework employs a variant of the learning algorithm AdaBoost to both select the best features and to train classifiers that use them.
Поэтому в алгоритме Виолы- Джонса используется вариация алгоритма обучения AdaBoost, как для выбора признаков, так и для настройки классификаторов.