LEARNING MODEL Meaning in Tagalog - translations and usage examples

• modelo sa pag-aaral
• learning model
• learning modelo

Examples of using Learning model in English and their translations into Tagalog

Why are Machine Learning models called black boxes?
Bakit ang mga modelong Machine Learning ay tinatawag na mga itim na kahon?

Then, for a subset of the images, the Galaxy Zoo labels are used to train a machine learning model.
Pagkatapos, para sa isang subset ng mga imahe, ang Galaxy Zoo label ay ginagamit upang sanayin ang isang modelo machine learning.

Third, they trained a supervised learning model to classify the sentiment of posts.
Ikatulo, gibansay nila ang usa ka supervised learning model sa pagklasipikar sa sentimento sa mga poste.

Researchers interested in creating what I have called computer-assisted human computation systems(e.g., systems that use human labels to train a machine learning model) might be interested in Shamir et al.
Mananaliksik na interesado sa paglikha ng kung ano ko na tinatawag na ikalawang henerasyon ng tao computation systems( eg, mga sistema na gamitin ng tao label upang sanayin ang isang machine learning model) maaaring maging interesado sa Shamir et al.

Fourth, they used the supervised learning model to estimate the sentiment of all the posts.
Ikaupat, gigamit nila ang supervised learning model sa pag-estimate sa sentimento sa tanang mga poste.

One pair of scientists, Thomas Nowotny of the University of Sussex in England and Ramón Huerta of the University of California, San Diego, even drew connections to another type of machine learning model, called a support vector machine.
Ang isang pares ng mga siyentipiko, si Thomas Nowotny ng University of Sussex sa England at si Ramón Huerta ng University of California, San Diego, kahit na nakakuha ng mga koneksyon sa isa pang uri ng machine learning model, na tinatawag na support vector machine.

Fourth, they used the supervised learning model to estimate the sentiment of all the posts.
Ika-apat, ginamit nila ang pinangangasiwaang modelong pag-aaral upang tantyahin ang damdamin ng lahat ng mga post.

(2010) used the Galaxy Zoo classifications to train a machine learning model to do galaxy classification.
( 2010) ginamit ang Galaxy Zoo klasipikasyon upang sanayin ang isang machine learning modelo na gawin galaxy-uuri.

Then, the supervised learning model was used to impute the survey responses for everyone.
Pagkatapos, sa pinangangasiwaang modelo sa pag-aaral ay ginagamit upang ibintang ang mga tugon survey para sa lahat.

(2010) used the Galaxy Zoo classifications to train a machine learning model to do galaxy classification.
( 2010) ginamit ang mga pag-uuri ng Galaxy Zoo upang sanayin ang isang modelo ng pag-aaral ng makina upang magawa ang pag-uuri ng kalawakan.

Next, use that machine learning model to impute the survey answers of everyone in the digital trace data.
Next, gamitin na modelo machine learning upang paratangan ang survey sagot ng lahat ng tao sa digital data trace.

Also, these projects can be done with open calls, whereby researchers compete to create machine learning models with the greatest predictive performance.
Gayundin, ang mga proyektong ito ay maaaring tapos na may bukas na mga tawag, kung saan mananaliksik makipagkumpetensya upang lumikha ng mga modelo machine learning na may pinakamalaking mahuhulain pagganap.

Then, the supervised learning model was used to impute the survey responses for all 1.5 million customers.
Pagkatapos, ang pinamamahalaang modelo ng pag-aaral ay ginamit upang ipataw ang mga sagot sa survey para sa lahat ng 1. 5 milyong mga customer.

Combining these two sources of data, they used the survey data to train a machine learning model to predict a person's wealth based on their call records.
Pinagsama ang dalawang pinagmumulan ng data, ginamit nila ang data ng survey upang sanayin ang isang modelo ng pag-aaral ng machine upang mahulaan ang yaman ng isang tao batay sa kanilang mga tala ng tawag.

(2010) built a machine learning model that could predict the human classification of a galaxy based on the characteristics of the image.
( 2010) na binuo ng isang machine modelo sa pag-aaral na maaaring mahulaan ang tao pag-uuri ng isang kalawakan batay sa mga katangian ng imahe.

Amnon Rapoport, Jim Parco and Ryan Murphy have investigated reinforcement-based adaptive learning models in one of the most celebrated paradoxes in game theory known as the centipede game.
Inimbestighan nina Amnon Rapoport, Jim Parco at Ryan Murphy ang nakabatay sa pagpapalakas ng mga modelong pagkatutong adaptibo sa isa sa pinaka pinagdidiwang na mga paradokso sa teoriya ng laro na kilalang larong sentipido.

In evaluating hybrid learning models, we also mustn't lose sight of the fact that hybrid models produce hybridised outcomes.
Sa pag-evaluate ng hybrid learning models, hindi rin namin dapat malimutan ang katotohanan na ang hybrid na mga modelo ay gumagawa ng hybridised na mga resulta.

Given this possibility, Blumenstock asked whether it was possible to train a machine learning model to predict how someone will respond to a survey based on their call records.
Dahil sa posibilidad na ito, tinanong ni Blumenstock kung posible bang sanayin ang isang modelo ng pag-aaral ng makina upang mahulaan kung paano tutugon ang isang tao sa isang survey batay sa kanilang mga tala ng tawag.

If this machine learning model could reproduce the human classifications with high accuracy, then it could be used by Galaxy Zoo researchers to classify an essentially infinite number of galaxies.
Kung ito machine learning modelo ay maaaring muling buuin ang tao klasipikasyon na may mataas na katumpakan, at pagkatapos na ito ay maaaring gamitin sa pamamagitan ng Galaxy Zoo mananaliksik upang uriin ang isang mahalagang walang-katapusang bilang ng mga kalawakan.

First, for the people in both data sources, build a machine learning model that uses digital trace data to predict survey answers.
Una, para sa mga tao sa parehong mga pinagkukunan ng data, bumuo ng isang machine modelo sa pag-aaral na gumagamit ng digital data trace upang mahulaan survey sagot.

(2010) machine learning model were more complex than those in my toy example- for example, she used features like“de Vaucouleurs fit axial ratio”- and her model was not logistic regression, it was an artificial neural network.
( 2010) machine learning modelo ay mas kumplikado kaysa sa mga nasa aking laruan halimbawa-halimbawa, siya na ginamit tampok tulad ng" de Vaucouleurs magkasya axial ratio"- at ang kanyang modelo ay hindi logistic pagbabalik, ito ay isang artipisyal na neural network.

Then, they used this hand-labeled data to create a machine learning model that could infer the sentiment of a post based on its characteristics.
Pagkatapos, ginagamit nila ang data na ito sa kamay na may label na upang lumikha ng isang modelo ng pag-aaral ng machine na maaaring magpahiwatig ng kuru-kuro ng isang post batay sa mga katangian nito.

Building a machine learning model that can correctly reproduce the human classifications is itself a hard problem, but fortunately there are already excellent books dedicated to this topic(Hastie, Tibshirani, and Friedman 2009; Murphy 2012; James et al. 2013).
Pagbuo ng isang machine modelo sa pag-aaral na maaaring tama magparami ng tao klasipikasyon ay mismong isang mahirap problema, ngunit sa kabutihang-palad may mga naka-mahusay na mga libro na nakatuon sa paksang ito( Hastie, Tibshirani, and Friedman 2009; Murphy 2012; James et al. 2013).

More specifically, using the human classifications created by Galaxy Zoo, Banerji built a machine learning model that could predict the human classification of a galaxy based on the characteristics of the image.
Higit na partikular, gamit ang mga klasipikasyon ng tao na nilikha ng Galaxy Zoo, itinayo ni Banerji ang modelo ng pag-aaral ng makina na maaaring hulaan ang pag-uuri ng tao ng isang kalawakan batay sa mga katangian ng imahe.

Currently, the distillery's machine learning models, powered by Microsoft's Azure cloud platform and Azure cognitive services, are fed with Mackmyra's existing recipes(including those for award-winning blends), sales data, and customer preferences.
Sa kasalukuyan, ang mga modelo ng pag-aaral ng makina ng distillery, na pinalakas ng Azure cloud platform ng Microsoft at mga serbisyo ng cognitive ng Azure, ay pinunan ng mga kasalukuyang recipe ng Mackmyra( kasama ang mga para sa award-winning na mga blend), data ng benta, at mga kagustuhan sa customer.

At that point, researchers need to build second-generation systems where human classifications are used to train a machine learning model that can then be applied to virtually unlimited amounts of data.
Sa puntong iyon, ang mga mananaliksik na kailangan upang magtayo pangalawang-generation system kung saan human klasipikasyon ay ginagamit upang sanayin ang isang machine modelo sa pag-aaral na maaaring pagkatapos ay inilapat sa halos walang limitasyong halaga ng data.

The features in Banerji and colleagues' machine learning model were more complex than those in my toy example- for example, she used features like“de Vaucouleurs fit axial ratio”- and her model was not logistic regression, it was an artificial neural network.
Ang mga tampok sa modelo ng pag-aaral ng makina ng Banerji at mga kasamahan ay mas kumplikado kaysa sa mga halimbawa ng aking laruan-halimbawa, gumamit siya ng mga tampok tulad ng" de Vaucouleurs fit axial ratio"- at ang kanyang modelo ay hindi lohikal na pagbabalik, isang artipisyal na neural network.

At that point, researchers need to build a computer-assisted human computation system in which human classifications are used to train a machine learning model that can then be applied to virtually unlimited amounts of data.
Sa puntong iyon, kailangan ng mga mananaliksik na magtayo ng computer-assisted human computing system kung saan ang mga classification ng tao ay ginagamit upang sanayin ang isang modelo ng pag-aaral ng makina na maaaring ilapat sa halos walang limitasyong halaga ng data.

David Kolb's learning styles model- concrete experience, reflective experience, abstract conceptualization, active experimentation.
Modelo ng pag-aaral ng estilo ni David Kolb- kongkreto na karanasan, mapanimdim na karanasan, abstract conceptualization, aktibong pag-eeksperimento.

This package is a low poly model for learning and not a showcase.
Ang paketeng ito ay isang mababang modelo ng poly para sa pag-aaral at hindi isang showcase.