What is the translation of " LARGE DATASETS " in Ukrainian?

• великі набори даних
• великих наборів даних
• великих наборах даних

Examples of using Large datasets in English and their translations into Ukrainian

These tools all rely on large datasets.
Усі ці сервіси базуються на великих даних.

Large datasets are a means to an end;
Великі набори даних є засобом для досягнення мети;

Lazy classifiers are most useful for large datasets with few attributes.
Ледачі класифікатори є найкориснішими для великих наборів даних з малою кількістю атрибутів.

Third, large datasets enable researchers to detect small differences.
По-третє, великі набори даних дозволяють дослідникам виявити невеликі відмінності.

Matching is a powerful strategy for finding fair comparisons in large datasets.
Збіг це потужна стратегія для знаходження справедливого порівняння в великих наборах даних.

GB RAM or more for large datasets, point clouds, and 3D modeling.
Для великих наборів даних, масиву точок та 3D-моделювання рекомендується використовувати більш ніж 16 ГБ ОЗП.

This hinders the scalability of this approach and creates problems with large datasets.
Це ускладнює масштабованість такого підходу і створює проблеми з великими наборами даних.

For more on why large datasets render statistical tests problematic, see M.
Більш докладно про те, чому великі набори даних ставлять статистичні випробування проблематичними, див. M.

To fit these models, you will implement optimization algorithms that scale to large datasets.
Щоб підігнати ці моделі, ви будете реалізовувати алгоритми оптимізації, які масштабуються до великих наборів даних.

Large datasets can also create computational problems that are generally beyond the capabilities of a single computer.
Великі набори даних також можуть створювати обчислювальні проблеми, які, як правило, перевершують можливості одного комп'ютера.

Today, state-of-the-art visual recognition systems are trained using large datasets of annotated images produced by humans.
Сучасні системи візуального розпізнавання навчаються на великих наборах даних анотованих зображень, створених людьми.

Large datasets can be easily bound to SVG objects using simple D3. js functions to generate rich text/graphic charts and diagrams.
Великі набори даних можна легко вмістити у SVG-об'єкти за допомогою простих функцій D3. js для створення красивих текстових чи графічних таблиць та діаграм.

In my experience, the study of rare events is one of the three specific scientific ends that large datasets tend to enable.
З мого досвіду, вивчення рідкісних подій є одним з трьох конкретних наукових кінців, які великі набори даних, як правило, дозволяють.

In the examples I have seen, the studies rely on large datasets, for example, incidences in an entire country, in order to show a significant effect.
У прикладах я бачив, що дослідження спираються на великі набори даних, наприклад, число цілу країну, для того, щоб показати значний ефект.

Learn Data Analysis in three courses designed to give someone the basics of analysis through to the ability to manipulate and query large datasets.
Дізнайтеся про аналіз даних у трьох курсах, розроблених для того, щоб дати комусь основи аналізу через можливість маніпулювання та запиту великих наборів даних.

Finally, in addition to studying rare events and studying heterogeneity, large datasets also enable researchers to detect small differences.
Нарешті, крім вивчення рідкісних подій та вивчення неоднорідності, великі набори даних також дозволяють дослідникам виявити невеликі відмінності.

For more on why large datasets, render statistical tests problematic, see Lin, Lucas, and Shmueli(2013) and McFarland and McFarland(2015).
Більш детальну інформацію про те, чому великі набори даних, візуалізації статистичних тестів проблематично см Lin, Lucas, and Shmueli(2013) і McFarland and McFarland(2015).

Researchers who don't think about systematic error will end up using their large datasets to get a precise estimate of the wrong thing;
Дослідники, які не думають про систематичної помилки буде в кінцевому підсумку, використовуючи свої великі набори даних, щоб отримати точну оцінку неправильні речі;

As well as providing ways to explore large datasets, there has also been success in creating simple tools for users that provide personally relevant snippets of information.
Опріч методики дослідження великих масивів даних, ми також успішно створили прості користувацькі інструменти, що надають фрагменти інформації, які мають персональне значення.

The MS in Applied Data Science prepares students with the practical analytical and technical skills to apply analytical concepts to gain insight from small and large datasets.
Магістр наук з прикладної науки готує студентів до практичних аналітичних та технічних навичок, щоб застосувати аналітичні концепції, щоб отримати розуміння з малих і великих наборів даних.

Therefore, researchers making computations on large datasets often spread the work over many computers, a process sometimes called parallel programming.
Тому дослідники, що проводять обчислення на великих наборах даних, часто поширюють роботу над багатьма комп'ютерами, процес, який іноді називають паралельним програмуванням.

A new technique for estimating the mass of the Milky Way galaxy promises more reliable results, especially when it's applied to large datasets generated by current and future surveys.
Новий метод оцінки маси галактик обіцяє більш надійні результати, особливо, коли його застосовувати до великих наборів даних, отриманих внаслідок теперішніх та майбутніх оглядів неба.

Algorithms crunch large datasets to find signals in the noise, and the goal is to maximize the number of comparisons you make between data to find the best models to describe that data.
Алгоритми перелопачують великі набори даних в пошуках сигналів у шумі, і необхідно максимально збільшити кількість порівнянь у пошуках кращої моделі опису цих даних..

The key to its design was a fairly high parallelism, with up to 256 processors, which allowed the machine to work on large datasets in what would later be known as vector processing.
Ключем до його конструкції був досить високий паралелізм, аж до 256 процесорів, що дозволило машинам працювати на великих наборах даних в тому, що пізніше буде відоме як вектор обробки.

While the tools and techniques to present large datasets in graphics and news apps may differ from project to project, the basic design principles stay pretty much the same.
Хоч інструменти та техніки для презентації великих наборів даних у графіці й новинних сайтах і програмах можуть відрізнятися від проекту до проекту- основні принципи дизайну залишаються практично однаковими.

This includes R- a programming language renowned for its simplicity, elegance and community support- and Hadoop- an open source, Java-based programming framework for large datasets.
Це включає в себе R- мова програмування, відомий своєю простоти, елегантності і громадської підтримки- і Hadoop- з відкритим вихідним кодом, рамкову програмування Java на основі великих наборів даних.

Graduates of the MS in Data Mining and Predictive Analytics program will obtain a variety of skills required to analyze large datasets and to develop modeling solutions to support decision making.
Випускники MS в інтелектуального аналізу даних і програми Predictive Analytics отримають різні навички, необхідні для аналізу великих масивів даних і моделювання для розробки рішень для підтримки прийняття рішень.

Although large datasets don't fundamentally change the problems with making causal inference from observational data, matching and natural experiments- two techniques that researchers have developed for making causal claims from observational data- both greatly benefit from large datasets..
Хоча великі набори даних не докорінно змінити проблеми зі створенням причинний висновок з даних спостережень, зіставлення і природні експерименти-два методи, які дослідники розробили для виготовлення причинних претензій з боку наглядових даних, як витягти велику користь з великих наборів даних..

Quite simply, researchers who don't think about systematic error face the risk of using their large datasets to get a precise estimate of an unimportant quantity, such as the emotional content of meaningless messages produced by an automated bot.
Просто, дослідники, які не думають про систематичні помилки, ризикують використовувати свої великі набори даних, щоб отримати точну оцінку незначної кількості, наприклад, емоційного змісту безглуздих повідомлень, створених автоматичним ботом.

The discovery team led by Olga Cucciati used computational astrophysics methods and astroinformatics; statistical techniques were applied to large datasets of galaxy redshifts, using a two-dimensional Voronoi tessellation to correlate gravitational interaction(virialization) of visible structures.[3] The existence of non-visible(dark matter) structures was inferred.[citation needed].
Команда відкриття під керівництвом Ольги Куччіаті використовувала обчислювальні астрофізичні методи і астроінформатику; статистичні методи були застосовані до великих наборів даних галактичних червоних зсувів, з використанням двовимірної мозаїки Вороного для кореляції гравітаційної взаємодії( віріалізації) видимих структур.[3] Існування невидимих( темної матерії) структур припускалось.[ цитата потрібна].