What is the translation of " AUTOML " in English?

• automl

Examples of using Automl in Vietnamese and their translations into English

Hãy thử các phương thức AutoML hiện có.
Try out existing AutoML methods.

Google đã ra mắt AutoML Vision vào đầu năm nay.
Google launched AutoML Vision earlier this year.

Cloud AutoML- Dịch vụ đào tạo và triển khai các mô hình học máy tùy chỉnh.
Cloud AutoML- Service to train and deploy custom machine learning models.

Một nhà phát triển người Nhật đã sử dụng AutoML để xây dựng một mô hình có thể phân loại hình ảnh với tên thương hiệu.
A Japanese developer built a model that can classify images with its brand name, with AutoML.

Hiện AutoML vẫn mới là một dự án nghiên cứu.
Servo itself is currently still a research project.

Để giải quyết nhu cầu đó cho các chuyên gia, Google đã phát triển AutoML để tạo ra mã tự học và theo cách nào đó, nhân bản chính nó.
To meet the demand for experts, Google developed AutoML to create self-learning code, and in a way, clone itself.

Điều gì nếu AutoML tạo ra hẹ thống quanh nhanh mà xã hội không thể theo kịp?
What if AutoML creates systems so fast that society can't keep up?

Vào tháng 5 năm 2017, các nhà nghiên cứu ở Google Brain đã công bố việc tạo ra AutoML, một trí tuệ nhân tạo( AI) có khả năng tạo ra các AI khác của riêng nó.
In May 2017, researchers at Google Brain announced the creation of AutoML, an artificial intelligence(AI) that's capable of generating its own AIs.

AutoML được áp dụng chủ yếu cho ba quy trình trong đường ống học máy.
AutoML is applied primarily to three processes within the Machine Learning Pipeline.

Mặc dù các ứng dụng cho NASNet và AutoML rất phong phú, việc tạo ra một AI có thể xây dựng AI sẽ gây ra một số lo ngại.
Though the applications for NASNet and AutoML are plentiful, the creation of an AI that can build AI does raise some concerns.

AutoML được phát triển như một giải pháp khi thiếu những tài năng trong lĩnh vực lập tr….
AutoML was developed as a solution to the lack of top-notch talent in….

Các nền tảng đám mây này thậm chí còn đơn giản hóa việc tạo các mô hình máy học tùy chỉnh, gần đây Google tiết lộ một dịch vụ tự động hóa việc tạo các mô hình AI, được gọi là Cloud AutoML.
These cloud platforms are even simplifying the creation of custom machine-learning models, with Google recently revealing a service that automates the creation of AI models, called Cloud AutoML.

AutoML được phát triển như một giải pháp khi thiếu những tài năng trong lĩnh vực lập trình AI.
AutoML was developed as a solution to the lack of top-notch talent in AI programming.

Để phát hiện các đối tượng trong ảnh, Google cũng đã tung ra phiên bản beta của AutoML Vision, đối với các ứng dụng chạy ở rìa( edge), Google đã ra mắt phiên bản beta AutoML Vision Edge, nó bao gồm khả năng triển khai các mô hình này cho các thiết bị rìa( edge device).
For detecting objects in photos, Google also today launched the beta of AutoML Vision and for applications that run at the edge, Google launched the beta AutoML Vision Edge, which includes the ability to then deploy these models to edge devices.

AutoML cũng là cốt lõi của hệ thống điện toán đám mây mới cùng tên giúp các công ty tạo ra những hệ thống nhận dạng hình ảnh tùy biến.
AutoML is also at the core of a new cloud service of the same name that helps companies create customized image-recognition systems.

Khi giao dịch với nền tảng AutoML, các nhà phân tích kinh doanh tập trung vào vấn đề kinh doanh thay vì bị lạc trong quy trình và quy trình làm việc.
When dealing with an AutoML platform, business analysts stay focused on the business problem instead of getting lost in the process and workflow.

AutoML sẽ đánh giá hiệu suất của AI con NASNet và sử dụng thông tin đó để cải thiện AI con, rồi sẽ lặp lại quá trình này hàng ngàn lần.
AutoML would evaluate NASNet's performance and use that information to improve its child AI, repeating the process thousands of times.

Khi giao dịch với nền tảng AutoML, các nhà phân tích kinh doanh tập trung vào vấn đề kinh doanh thay vì bị lạc trong quy trình và quy trình làm việc.
When dealing with AutoML platforms, business analysts remain focused on the business problem as opposed to getting lost in the process and workflow.

AutoML sau đó sẽ đánh giá hiệu năng của NASNet và sử dụng thông tin đó để cải tiến cho AI con của mình, quá trình này được lặp lại hàng ngàn lần.
AutoML would evaluate NASNet's performance and use that information to improve its child AI, repeating the process thousands of times.

Bạn cũng có thể sử dụng các chức năng AutoML trong Amazon Comprehend để xây dựng một tập hợp các thực thể hoặc mô hình phân loại văn bản tùy chỉnh được thiết kế riêng cho nhu cầu của tổ chức bạn.
You can also use AutoML capabilities in Amazon Comprehend to build a custom set of entities or text classification models that are tailored uniquely to your organization's needs.

Với AutoML, các nhà phát triển sẽ sử dụng một giao diện đồ họa người dùng( GUI) đơn giản để huấn luyện, đánh giá, cải thiện và triển khai các mô hình dựa trên dữ liệu riêng của họ.
With AutoML, developers use a simple graphical user interface(GUI) to train, evaluate, improve, and deploy models based on their own data.

Không quá ngạc nhiên khi AutoML nhanh chóng trở thành chủ đề phố biến với những gã khổng lồ về công nghệ và các start- up theo dấu chân của Google và đặt cược vào công nghệ mới.
Unsurprisingly AutoML quickly became a popular topic, with tech giants and startups alike following Google's footprints and betting on the new tech.

Cloud AutoML là một bộ dịch vụ hướng đến việc cho phép các ứng dụng thúc đẩy quá trình học máy- để phát hiện các mẫu có thể nhận biết trong một lượng lớn dữ liệu và sử dụng các mẫu đó trong một chương trình.
Cloud AutoML is a suite of services geared to enable applications to leverage machine learning- to detect perceptible patterns throughout large quantities of data, and utilize those patterns within a program.

Một ví dụ cho thấy là AutoML của Google, một công cụ đơn giản hóa quy trình tạo mô hình machine learning và khiến cho công nghệ đó dễ tiếp cận tới lượng khách hàng lớn hơn.
One example is Google's AutoML, a tool that simplifies the process of creating machine learning models and makes the technology accessible to a wider audience.

Tại Google, AutoML có thể tăng tốc chiến lược“ AI trên hết” của ông Pichai, thông qua việc giúp công ty sử dụng máy học để vận hành một cách hiệu quả hơn và tạo ra các sản phẩm mới.
At Google, AutoML could accelerate Pichai's“AI first” strategy, through which the company is using machine learning to run more efficiently and create new products.

Chúng tôi đã thử một TPOT AutoML khác với bộ dữ liệu được tạo bởi các thủ thuật thành công của chúng tôi, nhưng nó chỉ có thể chiếm tới một đường ống có gần 0,2 logloss trên bảng xếp hạng.
We tried another TPOT AutoML with a dataset generated by our successful tricks, but it could only take up to a pipeline with close to 0.2 logloss on the leaderboard.

Hệ thống AutoML của Google, được giới thiệu hồi tháng 05, gần đây đã viết ra những dòng code mà hiệu quả hơn những nhà nghiên cứu đã tạo ra nó.
Google's AutoML system, which was introduced back in May, has recently produced machine-learning codes with higher efficiency than those made by the researchers themselves.

Họ đang sử dụng AutoML Vision Edge để tạo ra các giải pháp thông minh trong sản xuất để phát hiện các lỗi, từ màn hình LCD đến phim quang đến vải ô tô trên dây chuyền lắp ráp.
They are using AutoML Vision Edge to create manufacturing intelligence solutions that detect defects in everything from LCD screens to optical films to automotive fabrics on the assembly line.

Một điểm mới nữa là AutoML Video Intelligence( hiện đang ở bản beta), có thể tự động chú thích và gắn thẻ video, sử dụng nhận dạng đối tượng để phân loại nội dung video và làm cho nó có thể tìm kiếm được.
Also new is AutoML Video Intelligence(now in beta), which can automatically annotate and tag video, using object recognition to classify video content and make it searchable.

Ở giai đoạn đầu, AutoML hiện đang giải quyết các vấn đề thực tế: một nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng AutoML để xây dựng một mô hình xác định nhà hàng dựa trên hình ảnh mì, với độ chính xác gần như 95%;
At an early stage though, AutoML is now solving real-life problems: a data scientist used AutoML to build a model that identifies the restaurant based on noodle images, with almost 95% accuracy;