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

• алгоритме за учење
• algoritama za učenje
• алгоритми учења
• учеће алгоритме

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

Deep learning algorithms are based on distributed representations.
Дубоки алгоритми за учење су засновани на равномерном представљању.

Side note: There are lots of other types of machine learning algorithms.
Napomena za cepidlake: Postoji još mnogo drugih vrsta algoritama za mašinsko učenje.

Deep learning algorithms transform their inputs through more layers than shallow learning algorithms..
Дубоки алгоритми за учење мењају њихово довођење кроз више слојева него плитки алгоритми учења..

Suppose you're running a company and you want to develop learning algorithms to address each of two problems.
Претпоставимо да сте покренули компанију и желите да развијете учеће алгоритме за решавање сваког од два проблема.

Machine learning algorithms fall into two categories: supervised and unsupervised learning..
Algoritmi za mašinsko učenje spadaju u jednu od dve glavne kategorije- nadgledano i nenadgledano učenje..

Soon, Turovsky says, they will deploy new deep learning algorithms, which will produce much more fluent translations.
Ускоро, Туровски каже, они ће распоредити нове дубоке алгоритме за учење, који ће производити много више течно превода.

And in engineering as well, in all fields of engineering, we have larger and larger, and larger and larger data sets, that we're trying to understand using learning algorithms.
У свим инжењерским пољима имамо све веће и веће сетове података које покушавамо да разумемо користећи учеће алгоритме.

Supervised metric learning algorithms use the label information to learn a new metric or pseudo-metric.
Ови надгледани алгоритми учења растојања користе означене информације да науче функцију метрике или псеудо-метрику.

When YouTube first started to pay attention to this, the first thing they said they'd do about it was that they'd deploy better machine learning algorithms to moderate the content.
Када је Јутјуб први пут почео да обраћа пажњу на ово, прво су рекли да ће применити боље алгоритме за машинско учење како би уређивали садржај.

There are plenty of other machine learning algorithms that can handle non-linear data(like neural networks or SVMs with kernels).
Postoji još mnogo algoritama za mašinsko učenje koji mogu da koriste nelinearne podatke( kao što su neuralne mreže ili SVM koji koriste kernel).

This also why eCommerce companies like Amazon, and video hosting companies like YouTube and Netflix invest in complex machine learning algorithms to create effective recommendation systems.
Ово је разлог зашто компаније еЦоммерце као што су Амазон и компаније за видео хостинг као што су ИоуТубе и Нетфлик улажу у сложене алгоритме учења алатки за креирање ефикасних препорука.

There are a lot of other machine learning algorithms that may handle non-linear data(such as neural networks or SVMs with kernels).
Postoji još mnogo algoritama za mašinsko učenje koji mogu da koriste nelinearne podatke( kao što su neuralne mreže ili SVM koji koriste kernel).

The phone's microphone senses sound and pressure from that exhalation and sends the data to a central server, which uses machine learning algorithms to convert the data into standard measurements of lung function.
Микрофон телефона осети звук и притисак од издаха и шаље податке централном серверу који користи алгоритме за учење машинерије за претварање података у стандардне мере плућне функције.

There are lots of other machine learning algorithms that might deal with non-linear data(for instance, neural networks or SVMs with kernels).
Postoji još mnogo algoritama za mašinsko učenje koji mogu da koriste nelinearne podatke( kao što su neuralne mreže ili SVM koji koriste kernel).

MLPack provides functionalities like Collaborative filtering, Density estimation trees, k-Means clustering, Principal Components Analysis, Gaussian mixture models, Hidden Markov models, Perceptrons, Linear regression and many more Machine learning algorithms.
МЛПацк пружа функционалности као што су колаборативно филтрирање, стабло процјене густине, кластерирање к-Меанс, анализа главних компоненти, модели Гауссове смеше, скривени Марков модели, перцептрони, линеарна регресија и многи други алгоритми учења алатки.

DLib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and tools for creating complex software in C++ to solve real world problems.
Длиб- Длиб је модеран Ц++ алат који садржи машине за алгоритме за учење и алате за креирање сложеног софтвера у Ц++ решавању проблема у реалном свету.

Most learning algorithms follow the classical model of training an artificial neural network to learn the input-output function of a given training set and use classical feedback loops to update parameters of the quantum system until they converge to an optimal configuration.
Većina algoritama za učenje poštuje klasičan model treniranja veštačkih nervnih mreža kako bi se dobile input-output funkcije datog trenirajućeg skupa i koriste klasične povratne petlje za apdejtovanje parametara kvantnog sistema dok ne postignu optimalnu konfiguraciju.

It provides methods for linear and nonlinear optimization, kernel-based learning algorithms, neural networks, and various other machine learning techniques.
Обезбеђује методе за линеарну и нелинеарну оптимизацију, алгоритме учења базираних на језгру, неуронске мреже и различите друге технике учења машинерије.

Machine learning algorithms identify processes that significantly burden the processor by increasing the use of computing power and heat generation and then linking them to actual user activity to precisely determine which ones can be stopped and which are completely excluded in order to achieve the right savings.
Algoritmi za mašinsko učenje identifikuju procese koji značajno opterećuju procesor, tako što povećavaju upotrebu računarske moći i stvaranje toplote, a zatim ih povezuju sa stvarnom korisničkom aktivnošću ne bi li precizno odredili koji mogu biti zaustavljeni, a koji potpuno isključeni da bi se postigla prava ušteda.

There's a huge difference between, between people that know how to use these machines learning algorithms, versus people who don't know how to use these tools well.
Постоји огромна разлика између људи који знају како да користе алгоритме за машинско учење, наспрам људи који не знају како да користе ове алате на прави начин.

These quantum routines can be employed for learning algorithms that translate into an unstructured search task, as can be done, for instance, in the case of the k-medians and the k-nearest neighbors algorithms..
Овакве квантне рутине могу се користити за алгоритме учења који се претварају у неструктуриране алгоримте претраге, што може бити урађено, за на пример, проблем К-медијанске кластеризације и алгоритам к најближих суседа.

The perceptron learning algorithm does not terminate if the learning set is not linearly separable.
Алгоритам учења перцептрона не престаје ако скуп за учење није линеарно сепарабилан.

The software analyzes the information mastering of a user and determines the most favorable learning algorithm.
Софтвер анализира свладавање информација корисника и одређује најповољнији алгоритам учења.

But maybe this isn't the only learning algorithm you can use.
Али можда ово није једини учећи алгоритам који можете користити.

In 2015 Google announced that they now use a machine learning algorithm called ranked brain.
Google je 2015. objavio da koristi algoritam za mašinsko učenje nazvan RankBrain.

Q-learning is a model-free reinforcement learning algorithm to learn the value of an action in a particular state.
Q- учење је безмоделни алгоритам учења са подстицајем за учење вредности акције у одређеном стању.

The crossbar learning algorithm, written in mathematical pseudocode in the paper, in each iteration performs the following computation.
Алгоритам за учење укрштених трака, написан математичким псеудокодом у раду, у свакој итерацији обавља следеће прорачуне.

Double Q-learning[18] is an off-policy reinforcement learning algorithm, where a different policy is used for value evaluation than what is used to select the next action.
Двоструко Q-учење[ 1] је алгоритам учења ван политике, где се за процену вредности користи другачија политика од оне која се користи за избор следеће акције.

The goal of any supervised learning algorithm is to find a function that best maps a set of inputs to their correct output.
Циљ сваког алгоритма учења надгледања је проналажење функције која најбоље мапира скуп улаза на њихов тачан излаз.

It also automatically fills in web forms using a learning algorithm, and synchronizes password data across multiple user devices.[15] A free version is available for up to 15 passwords.
Он такође аутоматски попуњава веб-обрасце помоћу алгоритма учења, и лозинке синхронизује са више повезаних корисничких уређаја.[ 15] Бесплатна верзија је доступна са лимитом од 15 лозинки.