Examples with "model learning techniques" and their translation in Duits
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This study presents the application of mutual imitation and model learning techniques on mentally handicapped persons with autistic or psychotic symptoms within a multimodal treatment design.
Die vorliegende Studie stellt die Anwendung wechselseitigen Imitations- und Modellernens im Rahmen eines multimodalen Behandlungskonzepts für schwere Verhaltensstörungen bei geistig Behinderten mit autistischen oder psychomotorischen Zügen vor und untersucht die Wirksamkeit auf das Problemverhalten und erwünschte alternative Verhaltensweisen.
Andere resultaten
Identify unexpected patterns by developing predictive models using machine learning techniques.
The focus lies on methodologies that enable the use of machine learning techniques in combination with model-based approaches for safety-critical applications.
Im Fokus stehen dabei Verfahren, die es ermöglichen, maschinelles Lernen in Kombination mit modellbasierten Methoden in sicherheitskritischen Anwendungen zu nutzen.
Machine learning techniques are used to find patterns in data and to build models that predict future outcomes.
Machine-Learning-Techniken werden verwendet, um Muster in Daten zu finden und Modelle zu erstellen, die zukünftige Ergebnisse vorhersagen.
Use machine learning techniques to build predictive models from a visual or programming interface.
Für die Erstellung prädiktiver Modelle steht in einer visuellen oder Programmieroberfläche eine Vielzahl von Techniken für das maschinelle Lernen zur Auswahl.
Model data using modern machine learning techniques with respect to classifications and predictive predictions
Daten durch moderne Verfahren des maschinellen Lernens zu modellieren im Hinblick auf Klassifikationen und prädiktive Vorhersagen
By applying reinforcement learning techniques, we are able to reduce the size of our trained models while achieving the right balance between network compression and model accuracy.
Durch die Techniken des verstärkenden Lernens können wir die Größte unserer trainierten Modelle verkleinern und gleichzeitig die Ausgewogenheit zwischen Netzwerkkomprimierung und Modelpräzision erreichen.
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