Examples of using Deep learning in Spanish and their translations into English
{-}
-
Colloquial
-
Official
¿Por qué usar MATLAB para el deep learning?
Introducción al Deep Learning:¿Qué es el Deep Learning?
¿Cómo se utiliza el deep learning?
Deep Learning| A Step C… Hace 1 año, 798 visualizaciones, 0 comentarios.
Es una librería dedicada al Deep learning, escrita para Java y Scala.
Combinations with other parts of speech
Usage with adjectives
machine learninglearning center
deep learningblended learninglinked learningplataforma e-learninglearning management
lifelong learninglearning and
of learning
More
Usage with verbs
Deep Learning| A Step C… Hace 1 año, 798 visualizaciones, 0 comentarios.
Esto son solo dos ejemplos de cómo el‘Deep Learning' podría aplicarse al deporte”.
Deep Learning Tutorial|… Hace 1 año, 1.072 visualizaciones, 0 comentarios.
¿Cómo se puede usar el entendimiento obtenido de la aplicación de Deep Learning en los procesos ya existentes?
Deep Learning Tutorial|… Hace 1 año, 1.072 visualizaciones, 0 comentarios.
Tendremos que esperar hasta entonces para saber realmente si el Deep Learning es una realidad en nuestras vidas diarias o simplemente hype.
Deep Learning: Tecnología en la frontera del conocimiento Leer y aprender.
Es uno de los marcos más rápidos yflexibles para Machine and Deep Learning y lo utilizan compañías como Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel y muchas otras.
Deep Learning es un campo de estudio que apunta a equipar máquinas con la capacidad de pensar más como seres humanos.
Inyección de técnicas de inteligencia artificial,machine learning, deep learning y algoritmos de análisis predictivo en las aplicaciones empresariales y en conjuntos de datos federados.
Deep Learning es un campo de estudio dentro de las ciencias computacionales que busca dotar a las máquinas con la capacidad para pensar más como seres humanos.
Este equipo de altas prestaciones, permite afrontar todo tipo de procesos de alto rendimiento,desde cálculo científico a Deep Learning, pasando por problemas de Machine Learning. .
Como puede procesar muchos más datos, el Deep Learning puede predecir amenazas actualmente con mayor precisión, a la vez que se mantiene al día con el paso del tiempo.
El cierre de esta primera parte corrió de la mano de Asunción Gómez, Catedrática de la Universidad Politécnica de Madrid,que se centró en los principales retos y oportunidades que el deep learning y las tecnologías semánticas ofrecen.
Al integrar el Deep Learning, Intercept X está cambiando el enfoque de la seguridad de endpoints para proteger contra amenazas desconocidas, que pasa de reactivo a predictivo.
Las rigurosas herramientas de modelado yvalidación de Statistica para machine y deep learning tienen como resultado mejores respuestas, decisiones más inteligentes y las acciones correctas en el momento oportuno.
El Deep Learning ha superado sistemáticamente a otros modelos de aprendizaje automático, como los bosques aleatorios, la agrupación mediante el algoritmo k-means o las redes bayesianas, pero requiere enormes cantidades de datos y potencia computacional para crear un modelo eficaz.
Gracias a ello, el modelo de detección de malware de Deep Learning de Sophos es capaz de detectar programas maliciosos que pasarían inadvertidos a otros motores de aprendizaje automático.
En primer lugar, los modelos Deep Learning pueden identificar relaciones sin necesitar definir un conjunto de reglas y relaciones formales en el momento de desarrollo.
Beabloo analiza cómo el deep learning, la inteligencia artificial y los chatbots transformarán el sector del retail, que junto al big data y la analítica se convierten en valiosas herramientas.
Aunque las aplicaciones posibles de Deep Learning son emocionantes y virtualmente infinitas, existen aún ciertos obstáculos mayores para la adopción exitosa de Deep Learning en manufacturas.
La aplicación de IA o deep learning en algunas de las aplicaciones más rudimentarias del big data(normalmente faltas de una verdadera ciencia estadística) como motores de recomendación o filtros colaborativos.
Asimismo, dio su visión de como Machine Learning y Deep Learning harán posible la automatización y la robotización de muchas tareas hasta ahora meramente administrativas dentro de Recursos Humanos.
Gracias a la presencia del Deep Learning en eventos, reuniones y prensa, g ran parte de la sociedad se encuentra fascinada sobre el potencial de estas técnicas y piensa que estos modelos estadísticos pueden ser la solución perfecta para cualquier situación compleja.
Para esto, tecnologías como Machine Learning, Deep Learning, Blockchain, Cloud Hibrido, PaaS, DevOps, virtualización de servidores, escritorios y aplicaciones, y el Internet de la Cosas(IoT) serán las aliadas para alcanzar los objetivos de TI en 2018.