What is the translation of " THUẬT TOÁN DEEP LEARNING " in English?

• deep learning algorithm
• deep-learning algorithm
• deep learning algorithms

Examples of using Thuật toán deep learning in Vietnamese and their translations into English

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

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

Một thuật toán deep learning có thể được hướng dẫn để“ học” về việc một con mèo trông như thế nào.
A deep learning algorithm could be instructed to“learn” what a dog looks like.

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

Cũng tương tự, thuật toán deep learning có thể tự động dịch các ngôn ngữ.
Similarly, Deep Learning Algorithms can automatically translate between the languages.

Từ những điều mà Google đã luôn nói trong nhiều năm qua, chúng ta còn biết rằng thuật toán deep learning của họ vẫn chưa được ứng dụng vào Google Photos.
From what Google has been saying over the years, we also know that their deep learning algorithm hasn't been unleashed in the Google Photo collection.

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

Giải pháp thông thường là định nghĩa tác vụ càng đơn giản càng tốt và sử dụng những thứ được gọi là" thuật toán deep- learning", học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu.
The usual solution is to define the task as simply as possible and use what are called deep-learning algorithms that can learn from vast quantities of data.

Ví dụ, một thuật toán deep learning có thể được hướng dẫn để“ học” về việc một con mèo trông như thế nào.
For example, a deep learning algorithm could be trained to‘learn' how a dog looks like.

Hơn nữa, dựa trên các yêu cầu, Data Scientist cũng sử dụng các công cụ AI như thuật toán Deep Learning thực hiện phân loại và dự đoán chính xác bằng dữ liệu.
Furthermore, based on the requirements, a Data Scientist also makes use of AI tools like Deep Learning algorithms perform rigorous classification and prediction on the data.

Ví dụ, một thuật toán deep learning có thể được hướng dẫn để“ học” về việc một con mèo trông như thế nào.
For example: an algorithm of deep learning can be told to“learn” what an owl looks like.

Camera ống kính kép có chức năng đếm người, được trang bị với hai camera và được hỗ trợ bởi thuật toán Deep Learning, dễ dàng vượt qua những tác động như vậy để đưa ra kết quả đếm người chính xác cao.
The Dual-Lens People-Counting Camera, equipped with two cameras and powered by a Deep Learning algorithm, easily overcomes such interferences to deliver highly accurate people-counting data.

Thuật toán deep learning này, ban đầu được thiết kế cho các thí nghiệm vật lý hạt tại phòng thí nghiệm CERN ở Geneva, thực hiện việc nâng hàng nặng.
A deep-learning algorithm, which was originally designed for particle-physics experiments at the CERN laboratory in Geneva, does the heavy lifting.

Ngoài ra, camera này chứa GPU tích hợp thuật toán deep learning HIKVISION, để hỗ trợ giám sát trong nhà và phát hiện xâm nhập nâng cao.
In addition, the camera contains a built-in GPU for running the Hikvision deep learning algorithm, in order to support indoor monitoring and advanced intrusion detection.

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.
Since deep learning algorithms require tons of data to learn from, this growth in data production is one reason why deep learning skills have increased in recent years.

Tiếp theo, nhóm nghiên cứu đưa những video này vào một thuật toán Deep learning để tách âm thanh đồng thời phân tích độ trầm/ bổng, độ lớn và các đặc tính khác của chúng.
Next, the team fed those videos to a deep-learning algorithm that deconstructed the sounds and analyzed their pitch, loudness and other features.

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.
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.

Tương tự như cách chúng ta học hỏi từ kinh nghiệm, thuật toán deep learning sẽ thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lần tinh chỉnh nhiệm vụ một chút để cải thiện kết quả.
Just like we learn from experience, the deep learning algorithm would perform a task repeatedly, each time making fine adjustments to improve the outcome.

Tuy nhiên, các ảnh chụp màn hình sẽ vẫn được nhiều người lưu giữ và trở thành trò hề đối với những thành viên trong cộng đồng tiền mã hóa và cũng là một ví dụ đáng chú ý về tầm quan trọng của việc gỡ lỗi một thuật toán deep learning.
However, the screenshots will remain for the memory of crypto-verse as a fun episode in the history of cryptos and a notable example of how important it is for companies to debug a deep learning algorithm.

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.
With the advancement in Deep Learning algorithms and the availability of ever-increasing computing power, Computer Vision systems will undoubtedly improve.

Một nghiên cứu gần đây hơn sử dụng công nghệ tương tự của Đại học Stanford, phác thảo trên máy chủ bản thảo arXiv, giải thích làm thế nào một thuật toán deep- learning có thể dự đoán chính xác một cái chết bất ngờ đến 90%.
Another more recent study, using similar technology by Stanford University, outlined on the preprint server arXiv, explains how a deep-learning algorithm can correctly predict an otherwise-unexpected death in 90 percent of cases.

Tính năng nhận diện phương tiện của HIKVISION sử dụng thuật toán Deep Learning để phân biệt giữa xe nhỏ và lớn, với các tính năng bổ sung có thể nhận biết phương tiện qua kiểu dáng, mẫu mã và màu sắc.
Hikvision's vehicle recognition feature uses a Deep Learning algorithm to distinguish between small and large vehicles, with the added ability to detect the make, model and colour.

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”.
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”.

Sử dụng tập dữ liệu đó và tạo ra một phiên bản sửa đổi của thuật toán deep learning hiện có, được gọi là Faster RCNN, sau đó họ đã dạy máy tính làm thế nào để phân biệt giữa hai loại hình ảnh kẻ trộm và động vật.
Using that dataset and a modified version of an existing deep learning algorithm known as Faster RCNN, they then taught a computer how to distinguish between the two types of images.

Ưu điểm chính của thuật toán Deep Learning vượt lên trên thuật toán camera giám sát là Deep Learning có khả năng liên tục được đào tạo và cải thiện với bộ dữ liệu thu thập chất lượng hơn với số lượng lớn hơn.
A key advantage of Deep Learning algorithms over surveillance cameras' vision algorithms is that Deep Learning can be continuously trained and improved with better and more datasets.

Với Machine Learning, bạn cần ít dữ liệu hơn để đào tạo thuật toán so với Deep Learning.
With machine learning, you need fewer data to train the algorithm than deep learning.