What is the translation of " A DEEP LEARNING " in Ukrainian?

• глибокого навчання
• глибинного навчання

Examples of using A deep learning in English and their translations into Ukrainian

You can even become a deep learning coder in under a year.
Ви навіть можете стати кодером для глибокого навчання за рік.

A deep learning algorithm could be instructed to“learn” what a dog looks like.
Алгоритму глибокого навчання може бути дано вказівку«дізнатися», як виглядає кішка.

Here is some text that I generated using a deep learning algorithm yesterday.
Ось текст, який я вчора згенерував, з алгоритмом глибинного навчання.

For example, a deep learning algorithm could be trained to‘learn' how a dog looks like.
Наприклад, алгоритму глибокого навчання може бути дано вказівку«дізнатися», як виглядає кішка.

Veles is a distributed platform for creating a deep learning application.
Veles- це розподілена платформа для створення програми глибокого навчання.

Nervana is a deep learning processor, while Movidius focuses on neural networks in Windows systems.
Nervana є процесором глибокого навчання, а Movidius орієнтований на нейронні мережі в системах Windows.

In 2015a research group at Mount Sinai Hospital(New York) applied a deep learning algorithm to patient data.
У 2015 році дослідницька група при“Mount Sinai Hospital”(Нью-Йорк) застосувала алгоритм глибинного навчання на даних про пацієнтів.

They set out to develop a deep learning algorithm to detect 14 types of arrhythmia from ECG signals.
Вони вирішили розробити алгоритм глибокого вивчення, який розрізнятиме 14 типів аритмії в ЕКГ-сигналах.

For example, Google announced last year that they had mapped every single location in France in two hours, and the way they did it was that they fed street view images into a deep learning algorithm to recognize and read street numbers.
Наприклад, Google оголосив торік, що вони позначили на карті кожен клаптик Франції за дві години. А зробили вони це так. Вони завантажили зображення вулиць в алгоритм глибинного навчання, щоб розпізнати і прочитати номери будинків.

Each of these sentences was generated by a deep learning algorithm to describe each of those pictures.
Кожне з цих речень було створено за допомогою алгоритму глибинного навчання для опису цих малюнків.

A deep learning algorithm was then trained on data on 1,673 different microbial species from 90 percent of the samples.
Потім в справу вступив алгоритм глибокого навчання, який був навчений на даних про 1673 різних мікробних видах з 90% вибірок.

FakeApp is based on work done on a deep learning algorithm by a Reddit user known as Deepfakes.
FakeApp базується на роботі, виконаної на основі глибокого алгоритму навчання користувачем Reddit, відомим як Deepfakes.

In a deep learning architecture, the output of each intermediate layer can be viewed as a representation of the original input data.
В архітектурі глибинного навчання вихід кожного проміжного шару може розглядатися як представлення первинних вхідних даних.

Stanford researchers have developed a deep learning algorithm that evaluates chest X-rays for signs of disease.
Стенфордські дослідники розробили глибокий алгоритм навчання, який оцінює рентген грудної клітини для виявлення ознак хвороби.

A deep learning system generates the next few frames of a story based on just one image, helping it to predict the future and understand the present.
Глибока система навчання генерує кілька кадрів історії, заснованих тільки на одному зображенні, допомагаючи тим самим передбачати майбутнє і розуміти сьогодення.

Because their database was so large, the team built a deep learning algorithm that taught itself to identify merging galaxies.
Оскільки їх база даних була настільки великою, команда створила алгоритм глибинного навчання, який навчив себе ідентифікувати галактики, що зливаються.

Nervana is a deep learning processor while Movidius is geared toward neural networks on Windows systems.
Nervana є процесором глибокого навчання, а Movidius орієнтований на нейронні мережі в системах Windows.

In a visionary talk, computer scientist Kai-Fu Lee details how the U.S. and China are driving a deep learning revolution-- and shares a blueprint for how humans can thrive in the age of AI by harnessing compassion and creativity.
У своїй візіонерській доповіді комп'ютерний вчений Кай-Фу Лі розповідає про те, як США і Китай ведуть глибоку революцію в освіті- і ділиться принципом того, як люди можуть процвітати в епоху штучного інтелекту, використовуючи емпатію та творчість:.

Importantly, a deep learning process can learn which features to optimally place in which level on its own.
Важливо, що в процесі глибокого навчання можна дізнатися, які особливості оптимально розміщувати на якому рівні.

If you recall, there's a difference between the time it takes to train a deep learning neural network and the time it takes for the network to apply what it has learned to new data.
Якщо ви пам'ятаєте, є різниця між часом, необхідним для навчання глибокої навчальної нейронної мережі, і часу, необхідного для того, щоб мережа застосувала те, що вона навчилася новим даним.

Then in the case entered a deep learning algorithm that was trained on data from 1673 different microbial species from 90% of the samples.
Потім в справу вступив алгоритм глибокого навчання, який був навчений на даних про 1673 різних мікробних видах з 90% вибірок.

The new method does both of those things at once, with the help of a deep learning algorithm that maps brain activity and another that can predict the electrical channels lighting up during a seizure.
Новий метод виконує обидві ці функції одночасно за допомогою алгоритму глибокого навчання, який зображає активність мозку, і іншого, який може передбачити, як електричні канали змінюються під час нападу.

Microsoft Cognitive Toolkit: A deep learning toolkit written by Microsoft with several unique features enhancing scalability over multiple nodes.
Microsoft Cognitive Toolkit: Інструментарій глибинного навчання, написаний Microsoft, із деякими унікальними властивостями, що підвищують масштабованість над декількома вузлами.

Google researchers have developed a deep learning system that can pick out specific voices by looking at people's faces when they're speaking.
Група дослідників в рамках Google розробила систему глибокого навчання, яка здатна виділяти конкретні голоси, фіксуючи особи людей і визначаючи, коли вони говорять.

In 2012, Google announced that they had a deep learning algorithm watch YouTube videos and crunched the data on 16,000 computers for a month, and the computer independently learned about concepts such as people and cats just by watching the videos.
В 2012 році Google анонсував про те, що алгоритм глибинного навчання мав переглянути відео в YouTube і опрацювати дані 16 000 комп'ютерів протягом місяця. Комп'ютер, переглядаючи відео, вивчив концепції"люди" і"коти".

For example, there is the app called DeepHeart, a deep learning network that can detect atrial fibrillation, hypertension, sleep apnea, and diabetes.[29] It taps the HealthKit platform to collect data, particularly those collected by the Apple Watch's heart sensor.
Наприклад, існує програма DeepHeart, мережа глибокого навчання, яка може виявити фібриляцію передсердь, гіпертонію, апное уві сні та діабет[1]. Він використовує платформу HealthKit для збору даних, особливо даних, зібраних датчиком серця Apple Watch[2].

Word embedding, such as word2vec, can be thought of as a representational layer in a deep learning architecture that transforms an atomic word into a positional representation of the word relative to other words in the dataset; the position is represented as a point in a vector space.
Векторне представлення слів, таке як word2vec, може розглядатися як шар представлення в архітектурі глибинного навчання, що перетворює атомарне слово в представлення розташування слова відносно інших слів у наборі даних; це положення представляється точкою в векторному просторі.

Deep learning A deep Q-network(DQN) is a type of deep learning model developed at Google DeepMind which combines a deep convolutional neural network with Q-learning, a form of reinforcement learning..
Глибинна Q-мережа(англ. deep Q-network, DQN)- це тип моделі глибинного навчання, розроблений в Google DeepMind, який поєднує глибинну згорткову нейронну мережу з Q-навчанням, різновидом навчання з підкріпленням.