What is the translation of " OPTIMIZATION ALGORITHMS " in Ukrainian?

• алгоритми оптимізації
• оптимізаційних алгоритмів

Examples of using Optimization algorithms in English and their translations into Ukrainian

Chronology of ant colony optimization algorithms.
Хронологія алгоритмів оптимізації колонії мурах.

Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity(with Kenneth Steiglitz).
Комбінаторна оптимізація: Алгоритми і складність(із Кеннетом Стайгліцем).

The work of Goss, Aron, Deneubourg and Pasteels on the collective behavior of Argentine ants, which will give the idea of ant colony optimization algorithms;[117].
Праці Госса, Арона, Денбура і Пастеля про колективну поведінку аргентинських мурах, які дадуть уявлення про алгоритми оптимізації колонії мурашок[21];

Optimization Algorithms(lectures)- 4th year bachelors, 121 Software Engineering.
Оптимізаційні алгоритми(лекції)- бакалаври 4-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.

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.

For most optimization algorithms, it is desirable to have a loss function that is globally continuous and differentiable.
Для більшості алгоритмів оптимізації бажано мати таку функцію втрат, яка є всюди неперервною та диференційовною.

Artificial intelligence is already employed in online dispute resolution platforms that use optimization algorithms and blind-bidding, and may be employed extensively in the future.
Штучний інтелект вже використовується в платформах онлайн-врегулювання спорів, де застосовуються алгоритми оптимізації і сліпих ставок, і в майбутньому може бути використаний набагато ширше.

The module“Exact Optimization: Algorithms” focuses on modern methods to solve these optimization models.
Модуль"Точна оптимізація: алгоритми" зосереджується на сучасних методах вирішення цих моделей оптимізації.

Here some test functions are presented with the aim of giving an idea about the different situations that optimization algorithms have to face when coping with these kinds of problems.
Нижче наведені деякі функції тестування оптимізаційних алгоритмів, що дозволяють отримати уявлення про різні характерні ситуації, з якими стикаються алгоритми оптимізації при вирішенні задач такого роду.

Using modelling and optimization algorithms to select the best employee retention scenario.
Використання алгоритмів моделювання та оптимізації для підбору кращого сценарію утримання співробітників.

Convex optimization has applications in a wide range of disciplines, such as automatic control systems, estimation and signal processing, communications and networks, electronic circuit design,[5] data analysis and modeling, finance, statistics(optimal experimental design),[6] and structural optimization, where the approximation concept has proven to be efficient.[7][8] With recent advancements in computing and optimization algorithms, convex programming is nearly as straightforward as linear programming.[9].
Опукла оптимізація має застосування в широкому спектрі дисциплін, таких як автоматичні системи управління, оцінка та обробка сигналів, комунікації та мережі, проектування електронних схем,[1] аналіз та моделювання даних, фінанси, статистика( оптимальний експериментальний дизайн),[2] та структурна оптимізація, де концепція наближення виявилась ефективною.[3][4] З недавніми досягненнями в галузі обчислювальних та оптимізаційних алгоритмів, опукле програмування майже настільки ж просте, як і лінійне програмування.[5].

The same basic optimization algorithms are used to create a coarse base mesh with the correct topology and then add details at each level so that the object may be edited at different levels.
Ті ж самі основні алгоритми оптимізації використовуються для створення грубої базової сітки з правильною топологією, а потім додають деталі на кожному рівні, щоб об'єкт можна було редагувати на різних рівнях.

The difference between the two fields arises from the goal of generalization: while optimization algorithms can minimize the loss on a training set, machine learning is concerned with minimizing the loss on unseen samples.
Різниця між цими двома областями виникає з мети узагальнення: в той час як алгоритми оптимізації можуть мінімізувати втрати на тренувальному наборі, машинне навчення зосереджене на мінімізації втрат на небачених зразках.

Typical optimization algorithms configure the parameters of all operations simultaneously, and effectively estimate every neural network parameter's effect on error with the help of the so-called backpropagation method.
Типові алгоритми оптимізації налаштовують параметри всіх операцій одночасно і ефективно оцінюють вплив всіх параметрів нейронної мережі на помилку за допомогою так званого методу зворотного розповсюдження.

АСМ-ІСРС requires that students have not only highly professional programming skills(coding) but also can compile complex optimization algorithms in short-term and under stressful conditions of the competition that needs a great deal of mathematical knowledge.
АСМ-ІСРС вимагає від студентів не тільки високопрофесійних навичок програмування(кодування), але й володіння мистецтвом складання у стислі терміни та у стресових умовах змагань надзвичайно складних оптимізаційних алгоритмів, для чого потрібні неабиякі знання математики.

There are three types of optimization algorithms which are widely used; Zero order algorithms, First Order Optimization Algorithms and Second Order Optimization Algorithms.
Існують два типи алгоритмів оптимізації, які широко використовуються, це алгоритми нульового порядку, алгоритми оптимізації першого порядку та алгоритми оптимізації другого порядку.

Optimization algorithms help us to minimize or maximize an objective function E(x) which is simply a mathematical function dependent on the Model's internal parameters which are used in computing the target values(Y) from the set of predictors(X) used in the model.
Алгоритми оптимізації допомагають мінімізувати або максимізувати цільову функцію E(x), яка є просто математичною функцією, залежною від внутрішніх параметрів моделі, що використовуються в моделі при обчисленні цільових значень(Y) по множині предикторів(X).

While a typical relational system would convert the SQL query to relational algebra and run optimization algorithms, DynamoDB skips both processes and gets right to work.[1] The request arrives at the DynamoDB request router, which authenticates--“Is the request coming from where/whom it claims to be?”-- and checks for authorization--“Does the user submitting the request have the requisite permissions?”.
У той час як типова реляційна система перетворює SQL-запит у формулу реляційної алгебри і запускає алгоритми оптимізації, DynamoDB пропускає ці обидва процеси і отримує дозвіл на виконання.[1] Запит надходить на маршрутизатор запитів DynamoDB, який підтверджує автентифікацію-"Чи надходить запит звідти та від того, кім він себе оголосив?".

There are two types of optimization algorithms which are widely used such as Zero-order algorithms, First Order Optimization Algorithms and Second Order Optimization Algorithms..
Існують два типи алгоритмів оптимізації, які широко використовуються, це алгоритми нульового порядку, алгоритми оптимізації першого порядку та алгоритми оптимізації другого порядку.

Your optimization algorithm should not set a numeric target in conditions of insufficient information.
Ваш алгоритм оптимізації не повинні встановлювати числові мети в умовах недостатньої інформації.

Optimization algorithm does exist and it's called Smarketing(Sales+Marketing).
Алгоритм оптимізації існує. Він називається Smarketing(Sales+Marketing).

Optimization algorithm for training support vector machines.
Алгоритм оптимізації для тренування опорно-векторних машин.

In addition to these checks, this document also implements an optimization algorithm- automatically search for the most rational section according to several criteria.
Крім зазначених перевірок, в даному шаблоні також реалізований алгоритм оптимізації- пошук найбільш раціонального перерізу за кількома критеріями.

An adaptive filter is a filter that self-adjusts its transfer function according to an optimization algorithm driven by an error signal.
Адапти́вний фі́льтр- електронний фільтр, який самостійно регулює свою передавальну функцію відповідно до алгоритму оптимізації з використанням сигналу похибки.

Discriminative training of linear classifiers usually proceeds in a supervised way, by means of an optimization algorithm that is given a training set with desired outputs and a loss function that measures the discrepancy between the classifier's outputs and the desired outputs.
Розрізнювальне тренування лінійних класифікаторів, як правило, здійснюється керованим чином, за допомогою алгоритму оптимізації, якому надається тренувальний набір із бажаними виходами, та функція втрат, яка задає міру невідповідності між виходами класифікатора, та бажаними.

Genetic Algorithms for Optimization.
Використання генетичних алгоритмів для оптимізації.

Optimization Theory and Algorithms.
Теорія оптимізації і алгоритми.

The Algorithms and Optimization Department of AT T Labs Research.
Відділ алгоритмів та оптимізації досліджень AT T Labs.

Genetic Algorithms for Function Optimization.
Генетичні алгоритми у задачах оптимізації.

Keywords: discrete optimization, decomposition algorithms, problems with fixed and variable cost function, regional development, social infrastructure.
Ключові слова: дискретна оптимізація, декомпозиційні алгоритми, задачі з фіксованими та змінними витратами, регіональний розвиток, соціальна інфраструктура.