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Fortschritte beim Deep Learning und in der Robotertechnik können schon bald zu intelligenter, medizinischer Bildgebungstechnologie mit zuverlässiger Diagnosestellung, selbststeuernden Drohnen sowie Anlagen und Infrastrukturen jeder Art mit eigenständiger Wartung führen.
Les progrès du deep learning et en robotique pourraient bientôt mener à une technologie d'imagerie médicale intelligente capable d'établir de manière fiable des diagnostics, de piloter automatiquement des drones, d'assurer de manière autonome la maintenance de toutes sortes de machines et d'infrastructures.
Außerdem wird beim Deep Learning ein „End-to-End-Lernvorgang" durchgeführt. Dabei erhält ein Netz Rohdaten und eine Aufgabe, etwa eine Klassifikation, und lernt, diese Aufgabe automatisch zu erledigen.
En outre, le Deep Learning effectue un apprentissage « de bout en bout » : à partir de données brutes, un réseau se voit assigner des tâches à accomplir (une classification, par exemple) et apprend comment les automatiser.
FFT kommt auch beim Deep Learning zum Einsatz, insbesondere bei den von Sehrinden von Tieren inspirierten Convolutional Neural Networks, die bei der Videoerkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden.
La FFT intervient également en intelligence artificielle dans le Deep Learning, en particulier pour les réseaux neuronaux convolutifs, inspirés du cortex visuel animal, utilisés pour la reconnaissance de vidéos ou le traitement du langage naturel.
Beim Deep Learning sind die Schritte für die Merkmalsextraktion und die Modellierung automatisch.
Avec le Deep Learning, l'extraction de caractéristiques et le processus de modélisation sont automatiques.
Beim Deep Learning muss man das System dagegen lediglich mit einer sehr großen Anzahl von Katzenbildern füttern, sodass es eigenständig lernt, welche Merkmale eine Katze ausmachen.
Avec l'apprentissage profond, il suffit de fournir au système un très grand nombre d'images de chats pour qu'il en retienne de façon autonome les caractéristiques.
Beim Deep Learning erlernt ein Computermodell die Durchführung von Klassifikationsaufgaben direkt aus Bildern, Text oder akustischen Daten.
Le Deep Learning apprend à un modèle informatique comment réaliser des tâches de classification directement à partir d'images, de textes ou d'audio.
Beim Deep Learning werden Lernalgorithmen sowie ständig wachsende Datenmengen in große künstliche, neuronale Netzwerke eingespeist. Die Fähigkeit der Netzwerke, zu "denken" und zu "lernen", steigt kontinuierlich, je mehr Daten verarbeitet werden.
Dans le deep learning, les grands réseaux neurologiques artificiels sont alimentés par des algorithmes d'apprentissage et des quantités croissantes de données, améliorant continuellement leur capacité à "penser" et à "apprendre" au fur et à mesure qu'ils traitent les données.
Die Merkmalserkennung erfolgt beim Deep Learning autonom, dafür müssen aber Tausende Hyperparameter (Knöpfe) abgestimmt werden, damit das Deep-Learning-Modell wirksam wird.
Même si la reconnaissance des caractéristiques a lieu de façon autonome, il faut toutefois activer des milliers d'hyperparamètres (ou boutons) pour qu'un modèle d'apprentissage profond devienne efficace.
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