What is the translation of " DEEP LEARNING ALGORITHMS " in Vietnamese?

• các thuật toán học sâu
• thuật toán deep learning
• deep learning

Examples of using Deep learning algorithms in English and their translations into Vietnamese

The most popular Deep Learning algorithms are.
Các thuật toán Deep Learning phổ biến nhất là.

Deep learning algorithms are trained on large amounts of data.
Các thuật toán học tập sâu được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu.

Research about Machine Learning, Deep Learning Algorithms.
Nghiên cứu về những thuật toán Machine Learning, Deep Learning.

Deep learning algorithms are based on distributed representations.
Các thuật toán học sâu dựa trên các đại diện phân phối.

Motherbrain uses a mix of unsupervised and supervised deep learning algorithms.
Motherbrain sử dụng hỗn hợp các thuật toán deep learning giám sát và không giám sát.

In a similar way, deep learning algorithms can automatically translate between languages.
Theo cách tương tự, thuật toán học sâu có thể tự động dịch giữa các ngôn ngữ.

Another challenge will be the verifiability and explainability of deep learning algorithms.
Một thách thức khác sẽ là tính xác minh và khả năng giải thích của các thuật toán học sâu.

Or, banks can apply deep learning algorithms to better pick up on fraudulent activities like money laundering.
Hoặc, các ngân hàng có thể áp dụng các thuật toán học sâu để đối phó tốt hơn các hoạt động lừa đảo và rửa tiền.

TensorFlow can be used to implement neural networks and other deep learning algorithms.
TensorFlow cũng có thể được sử dụng để implement các neural networks hay các thuật toán deep learning.

Deep learning algorithms now enable video monitoring systems to figure out specific details about what cameras are seeing.
Các thuật toán học sâu hiện nay cho phép các hệ thống giám sát video tìm ra các chi tiết cụ thể về những gì camera đang nhìn thấy.

With its advanced AI technology, the Dahua Face Recognition solution uses deep learning algorithms to ensure high accuracy.
Với công nghệ AI tiên tiến, giải pháp Nhận diện khuôn mặt Dahua sử dụng các thuật toán Deep Learning đảm bảo độ chính xác cao.

Using a so-called“training dataset,” deep learning algorithms can“teach themselves” to predict if and when an event is likely to occur.
Sử dụng cái được gọi là“ tập dữ liệu huấn luyện”, các thuật toán học sâu có thể“ tự dạy mình” để dự đoán nếu và khi nào một sự kiện có khả năng xảy ra.

We also wrote about emerging ideas for a general theory of neural networks, which could give computer scientists a coveted theoretical basis to understand why deep learning algorithms have been so wildly successful.
Chúng tôi cũng đã viết về những ý tưởng mới nổi cho một lý thuyết chung về mạng thần kinh, có thể mang lại cho các nhà khoa học máy tính một lý thuyết đáng thèm muốn cơ sở để hiểu tại sao các thuật toán học sâu đã rất thành công.

To train their deep learning algorithms, DESKi needs to collect high-quality data that has been reviewed and interpreted by cardiology experts.
Để đào tạo các thuật toán học sâu của họ, DESKi cần thu thập dữ liệu chất lượng cao đã được các chuyên gia tim mạch nghiên cứu và giải thích.

Self-driving cars are perhaps the most prominent potential use of deep learning algorithms, but there are far more applications in the business world and beyond.
Xe tự lái có lẽ là ứng dụng nổi bật nhất của thuật toán học sâu, nhưng có nhiều ứng dụng hơn trong thế giới kinh doanh và hơn thế nữa.

Thereby, deep learning algorithms often achieve better results in a shorter time frame, due to a lower number of nodes needed to process things.
Qua đó, các thuật toán học tập sâu thường đạt được kết quả tốt hơn trong một khung thời gian ngắn hơn, do số lượng các nút cần thiết để xử lý mọi thứ thấp hơn.

The new cameras are very cost-effective, with not only deep learning algorithms but also a built-in GPU to support updated algorithms in the future.
Các camera mới này rất tiết kiệm chi phí, không chỉ với các thuật toán học tập sâu mà còn là một GPU tích hợp để hỗ trợ các thuật toán cập nhật trong tương lai.

Using deep learning algorithms for natural language processing, the company can analyze user log data to predict the likelihood that users will get an answer correct.
Thông qua việc sử dụng các thuật toán học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công ty có thể phân tích dữ liệu lịch sử( log) để từ đó dự đoán khả năng người dùng đưa ra câu trả lời chính xác.

Alibaba's solution is part hardware, part software: a far-field microphone array and sophisticated deep learning algorithms that isolate voices in a crowd, drastically reducing error rate.
Giải pháp của Alibaba tới một phần từ phần cứng, một phần từ phần mềm: microphone tầm xa và các thuật toán học sâu phức tạp giúp tách biệt giọng nói trong đám đông, làm giảm đáng kể tỷ lệ lỗi.

With the advancement in Deep Learning algorithms and the availability of ever-increasing computing power, Computer Vision systems will undoubtedly improve.
Với sự tiến bộ trong các thuật toán Deep Learning và khả năng tính toán ngày càng tăng, các hệ thống Computer Vision chắc chắn sẽ được cải thiện.

Before diving further into the underlying deep learning algorithms, let'stake a look at some of the interesting applications that AI contributes to the field of NLP.
Trước khi đi sâu hơn vào các thuật toán học sâu bên dưới, hãy xem xét một số ứng dụng thú vị mà AI đóng góp cho lĩnh vực NLP.

Many deep learning algorithms are applied to unsupervised learning tasks. This is an important benefit because unlabeled data are usually more abundant than labeled data.
Rất nhiều các thuật toán học sâu được áp dụng cho các nhiệm vụ học không có giám sát. Đây là một lợi ích quan trọng bởi vì dữ liệu không dán nhãn( chưa phân loại) thường phong phú hơn các dữ liệu dán nhãn.

Similarly to how we learn from experience, deep learning algorithms perform a task repeatedly, each time tweaking it a little to improve accuracy.
Tương tự như cách chúng ta học hỏi từ kinh nghiệm, thuật toán học sâu sẽ thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lần tinh chỉnh một chút để cải thiện kết quả.

As deep learning algorithms need a humongous amount of data, the increase in the levels of data creation is one of the key reasons for which deep learning capabilities and resources have grown manifold in recent years.
Vì thuật toán deep learning đòi hỏi một lượng dữ liệu rất lớn nên sự gia tăng đáng kể các dữ liệu được tạo ra này là một trong những lý do deep learning phát triển mạnh trong những năm gần đây.

Embedded into its high definition cameras, and powered by deep learning algorithms, this technology is accurate at counting people, and can even recognise different individuals and their specific dwell time.
Công nghệ mới này được nhúng vào các camera độ phân giải cao và được hỗ trợ bởi các thuật toán Deep Learning cho độ chính xác cao trong việc đếm người, và thậm chí có thể nhận ra các cá nhân khác nhau và thời gian dừng cụ thể của họ.

Using the deep learning algorithms contained within CNTK, Microsoft data scientists worked with Liebherr to build a new image processing system to detect specific food products present inside a Liebherr refrigerator.
Sử dụng các thuật toán học sâu chứa trong CNTK, các chuyên gia dữ liệu của Microsoft sẽ phối hợp với đội ngũ từ Liebherr để phát triển một hệ thống nhận dạng hình ảnh thực phẩm trong các tủ lạnh.

Faster learning: Machine learning and deep learning algorithms with the help of contextual normalization can dramatically increase the speed with which drug researchers can look at new potential solutions.
Học nhanh hơn: Học máy và thuật toán học sâu với sự giúp đỡ của bình thường hóa theo ngữ cảnh có thể làm tăng đáng kể tốc độ mà các nhà nghiên cứu thuốc có thể xem xét các giải pháp tiềm năng mới.

Based on deep learning algorithms, Hikvision's thermal deep learning bullet cameras deliver powerful and accurate behavior analysis, including detections such as line crossing, intrusion, region entrance and exit.
Dựa trên các thuật toán học tập sâu, camera đạn học tập nhiệt sâu của Hikvision cung cấp phân tích hành vi mạnh mẽ và chính xác, bao gồm các phát hiện như đường ngang, xâm nhập, lối vào và ra khỏi khu vực.

With the advent of deep learning algorithms in data science, it is possible to detect tumors and other defects at an early stage of diagnosis.
Với sự ra đời của các thuật toán học sâu trong khoa học dữ liệu, ta có thể phát hiện các khối u và các khiếm khuyết khác ở giai đoạn chẩn đoán ban đầu.

Deep learning algorithms seek to exploit the unknown structure in the input distribution in order to discover good representations, often at multiple levels, with higher-level learned features defined in terms of lower-level features”.
Thuật toán deep learning luôn tìm cách khai thác những cấu trúc mới lạ trong input distribution nhằm khám phá ra các representation hấp dẫn và thường ở nhiều cấp độ với các tính năng học cấp cao được xác định dưới dạng các tính năng cấp thấp hơn”.