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deep-learning

Vertaling van "deep-learning" in Japans

深層学習

ディープラーニング

ディープラーニングモデル

ディープラーニングデータベース

The deep-learning approach permits the robust reconstruction of image errors, which can take a variety of different forms.

深層学習アプローチはさまざまな異なる形式をとることができる画像エラーの堅牢な再構成を可能にします。

Also in natural language processing, the machine's ability to use big data for deep-learning is still limited.

また自然言語処理においても、大量のデータから深層学習させてできることは限られてきています。

This program gets confused less frequently than pure deep-learning language models when conversing or answering questions, but it still gets tripped up sometimes.

このプログラムでは、会話や質問に回答するときの混乱が純粋なディープラーニングの言語モデルほど頻繁には起きないものの、やはりときどき失敗する。

In this article, we explain how the deep-learning inference environment can be optimized for business applications, namely by speeding it up, making processing lightweight, and saving labor. We also report on verification activities concerning the image-analysis business opportunities (such as surveillance-camera image analysis) generated by using that technology.

本稿ではその中でもビジネス応用をする際に必要となるディープラーニング推論環境の最適化（高速化、軽量化、省力化）と、その技術を用いて実現される映像分析ビジネス（監視カメラ解析ビジネスなど）の検証活動について紹介します。

In recent years, deep-learning techniques modeling the recognition mechanisms of the brain in the field of cognitive sciences research have been a focus in the areas of artificial intelligence and data engineering.

近年、認知科学研究領域における脳の認識のメカニズムを模した深層学習技術が、人工知能やデータ工学の分野で注目されている。

For example, we are currently using deep-learning algorithms for both depth estimation and segmentation, but other algorithms, such as those including self-supervised learning, can easily be substituted.

例えば、現状ではデプス推定およびセグメンテーションには深層学習のアルゴリズムを用いていますが、その他のアルゴリズム、例えば自己教師あり学習のアルゴリズムなどに交換することも容易です。

This deep-learning model offers an automated image evaluation system to enhance the accuracy of early lung cancer diagnosis that could inform clinical interventions.

この深層学習モデルを使った自動化画像評価システムが実現すれば、肺がんの早期診断の正確度が高まり、それによって臨床介入に役立つ情報が得られる可能性がある。

Distortionless speech enhancement unit The speech enhancement unit suppresses the noise and reverberant components, which are the main causes of the recognition performance degradation in noisy environments. A deep-learning speech recognition system is very sensitive to speech distortion, which is induced by speech enhancement pre-processing.

（2）騒がしい環境において音声認識を劣化させる主要因である雑音や残響を、収録音から抑圧する音声強調部　これまで、ディープラーニングに基づく音声認識では、音声強調処理で雑音などが低減されるのと一緒に音声が変形されてしまうと、音声認識の改善が得られなくなるという課題がありました。

Automated processing techniques for extraction and judgment of features with deep-learning algorithms, in particular image classification with convolutional neural networks (see Note 1), have been rapidly developed since 2012. Nowadays, they usually surpass humans in terms of the accuracy and are used for autonomous vehicles, security cameras, and in many other applications.

この特徴の抽出・判断を自動で行うディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク　（注1）　を利用した画像分類は2012年以降急速に発展し、現在では人間の認識精度を上回り、自動運転や監視カメラなど様々な場面で応用されています。

From this large dataset, they used a deep-learning approach to develop a brain-computer interface decoder that provides accurate, rapid and sustained performance and learns new functionalities, all with little need for retraining.

そして、この大量のデータセットから、正確で迅速、かつ持続的に作動し、新たな機能を学習でき、ほとんど再訓練の必要がないBCI復号器が、深層学習の手法によって開発された。

Sophisticated imaging and deep-learning algorithms will allow it to run very detailed 3D earth models, improving the Company's ability to discover and recover oil and gas while reducing exploration and development risks.

最新の画像化技術とディープラーニング・アルゴリズムを用いた非常に詳細な3次元地質モデルにより、当社の石油・ガスの発見回収能力を高めつつ、探鉱・開発におけるリスクを軽減します。

From projects involving natural language processing to deep-learning and applied neural networks, Yaraku can work on all of them.

自然言語処理に関連した言語系プロジェクトから、ディープラーニングやニューラルネットを活用した様々なプロジェクトに取り組んでいます。

A deep-learning algorithm that can analyze the brain activity of a patient with tetraplegia-the paralysis of the arms and legs-is reported in a paper published online this week in Nature Medicine. This algorithm has been employed to deliver electrical stimulation to the patient's forearm muscles, thereby restoring functional movements to the previously paralyzed limb.

四肢麻痺（両腕と両脚の麻痺）患者の脳の活動を解析できるディープラーニング（深層学習）アルゴリズムを開発し、これを用いて患者の前腕の筋肉に電気刺激を与えたところ、それまで麻痺していた腕に機能的な動きが回復したことが報告された。