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

• алгоритме машинског учења
• алгоритама машинског учења
• алгоритмима машинског учења
• алгоритми машинског учења
• машине за алгоритме за учење

Examples of using Machine learning algorithms in English and their translations into Serbian

Machine learning algorithms.
Машинског учења Питхон.

In this class you learn about state-of-the-art machine learning algorithms.
На овим предавањима учићете о најмодернијим алгоритмима машинског учења.

Machine learning algorithms have overtaken humans by recognizing speech.
Алгоритми машинског учења престигли су људе препознавањем говора.

The k-NN algorithm is among the simplest of all machine learning algorithms.
The к-НН алгоритам је најједноставнији од свих алгоритама машинског учења.

Machine learning algorithms use statistics to find patterns in massive amounts of data.
Алгоритми машинског учења, дакле, користе статистику да би пронашли обрасце у масивним количинама података.

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

Learn to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts.
Научите да креирате алгоритме машинског учења у Питхон и Р од два стручњака из области Дата Сциенце.

The K-NN algorithm happens to be one of the easiest of all machine learning algorithms.
The к-НН алгоритам је најједноставнији од свих алгоритама машинског учења.

It will teach you how to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts.
Научите да креирате алгоритме машинског учења у Питхон и Р од два стручњака из области Дата Сциенце.

How many times has my search history been used to feed the machine learning algorithms?
Колико пута је историја мојих претрага коришћена за храњење алгоритама машинског учења?

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..

MLPACK library: a collection of ready-to-use machine learning algorithms written in the C++ language.
MLPACK библиотека: збирка готових за алгоритама машинског учења написаних у Ц++у.

Machine learning algorithms still largely lack the ability to reason about the interrelationships of the objects in an image.
Алгоритмима машинског учења и даље у великој мери недостаје способност да расуђују о међусобним везама предмета на фотографији.

Mlpack: a collection of ready-to-use machine learning algorithms written in the C++ language.
Млпацк: колекција спремних алгоритама машинског учења, написана у C++ програмском језику.

Tweaking machine learning algorithms and models won't always be for experts only, thanks to these cutting-edge projects.
Algoritmi i modeli za mašinsko obučavanje neće uvek biti samo za stručnjake, zahvaljujući ovim najnovijim projektima.

Robust machine learning typically refers to the robustness of machine learning algorithms.
Робусто машинско учење обично се односи на робусност алгоритама машинског учења.

In this course, you will learn to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts.
Научите да креирате алгоритме машинског учења у Питхон и Р од два стручњака из области Дата Сциенце.

Machine learning algorithms have already surpassed humans by recognizing ordinary conversational speech, as the results of a Microsoft software suggest.
Алгоритми машинског учења су већ надмашили људе препознајући обичан разговорни говор, како то сугерирају резултати Мицрософтовог софтвера.

People distrust things that they do not understand, and they especially distrust machine learning algorithms, even if they are simple.
Људи неповјеравају ствари које не разумеју, а нарочито су неповерљиви алгоритми за учење машинерије, чак и ако су једноставни.

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.

Torch: An open source deep learning library for the Lua programming language and scientific computing framework with wide support for machine learning algorithms.
Torch: је опен соурце библиотека за дубоко проучавање за ЛУА програмски језик и има широку подршку за алгоритме који се односе на машинско учење.

We utilize a range of techniques like pop-unders, machine learning algorithms, as well as programmatic media buying from a large database of advertising networks.
Користимо читав низ техника као што су поп-ундери, алгоритми машинског учења, као и програмски куповина медија из велике базе података рекламних мрежа.

Torch: An open source deep learning library for the Lua programming language and scientific computing framework with wide support for machine learning algorithms.
Торцх: библиотека за дубоко учење отвореног кода за Луа програмски језик и оквир за научно рачунарство са широким распоном подршке алгоритама машинског учења.

Deep learning is a class of machine learning algorithms that: use a cascade of multiple layers of nonlinear processing units for feature extraction and transformation.
Дубоко учење је класа алгоритама машинског учења који: користе вишеслојне нелинеарне процесорске јединице за екстракцију и трансформацију одлика.

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.

The underlying problem is that today's machine learning algorithms merely blindly learn statistical patterns in data without any understanding of whether those patterns actually legitimately relate to the task at hand.
Највећи проблем се састоји у томе што алгоритми машинског учења само слепо уче статистичке узорке не схватајући да ли се ти узорци правилно односе на задатак који им је поверен.

Cognitive SDNs are primed to deliver low-latency performance in data centers and 5G base stations by leveraging machine learning algorithms to predict and balance network traffic patterns.
Когнитивни СДН-ови су припремљени за испоруку перформанси ниске латенције у податковним центрима и КСНУМКСГ базним станицама кориштењем алгоритама стројног учења за предвиђање и уравнотежење узорака мрежног саобраћаја.

Models based on the machine learning algorithms(among them k-Nearest Neighbors algorithm) require having a larger amount of data, so that the made conclusions can be reliable, accurate, and precise.
Modeli bazirani na algoritmima mašinskog učenja, kao što je i k-najbližih suseda, podrazumevaju poznavanje nešto veće količine kvalitetnih podataka, kako bi doneti zaključci bili pouzdani, tačni i precizni.

Photos for a slide show selected the proprietary technology automatically detects, machine learning algorithms for finding users, travelers and the place where the published photos were taken.
Фотографије за пројекције слајдова изабран власничка технологија аутоматски детектује, машина учење алгоритама за проналажење корисника, путнике и место где су снимљене су објављене фотографије.

Continued improvements in machine learning algorithms likewise have permitted social scientists and entrepreneurs to use novel techniques to identify latent and meaningful patterns of social interaction and evolution in large electronic datasets.
Наставак побољшања у алгоритмима машинског учења, такође има дозволу социолога и привредника да користи технике да идентификује латентне и смислене обрасце друштвене интеракције и еволуције у великим скуповима електронских података.