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deep-learning model
Examples with "deep-learning model" and their translation in Japans
In contrast, a deep-learning model fed the right data might be able to answer questions about botany correctly, but it might not.
一方、適切なデータを提供されたディープラーニングモデルは、植物学に関する質問に正確に答えられることもあれば、答えられないこともある。
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。
Daniel Tse and colleagues developed a deep-learning model and trained it on 42,290 CT scan images to predict the malignancy of lung nodules without the need for human involvement.
Daniel Tseたちの研究グループは今回、肺小結節の悪性度をヒトが関わらなくても判定できる深層学習モデルを開発し、このモデルを4万2290枚のCTスキャン画像を使って訓練した。
Therefore, we use a convolutional neural network (CNN), a deep-learning model that exhibits high performance for image recognition, aiming to detect evidence of tremors from the past seismogram images.
本研究では，画像認識に特化した深層学習手法である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いることにより，古記録をスキャンした画像データから微動検出を行う手法の開発に着手しました.すでに，地震研究所では和歌山観測所観測点のペン書き記録の画像化が行われており，効率的に手法開発を進めることが可能です.CNNモデルを用いる場合には，予め正解が分かっている教師データを用いてモデルを学習させる必要があります.
AI chips don't necessarily do all the work when training or running a deep-learning model, but operate as accelerators by quickly churning through the most intense workloads.
AIチップは、深層学習モデルの訓練や実行を行なう際に、必ずしもすべての処理を行なうわけではない。 どちらかといえば、最も負荷の高い計算を迅速に処理するアクセラレータとして機能する。
Andere resultaten
Deep learning models generate embedding that represent text features effectively.
ディープラーニングモデルは、テキストの特徴を効率よく表す埋め込みを生成する。
Almost all modern deep learning models employ batch normalization.
現代の深層学習のモデルではバッチ正規化は標準的に採用されています。
More varied data usually leads to a more robust deep learning model.
通常、データの種類が多いほど、よりロバストな深層学習モデルが得られます。
It includes all the tools you need to get started with training a deep learning model for healthcare.
ヘルスケア向けディープラーニング モデルのトレーニングを始めるのに必要なあらゆるツールが含まれています。
In addition, a benchmark that measures the number of deep learning models trained per time unit has also been newly established.
また、今回から単位時間あたりの深層学習モデルの学習数を測定するベンチマークが新設されました。
Usually, tens of thousands or more images need to be collected and labeled for the deep learning models to perform sufficiently.
通常、深層学習モデルが十分な性能を発揮するためには、数万枚以上の画像を収集し、ラベル付けする必要があります。
At the same time, deep learning models are increasing in size and complexity, requiring ever more computing power.
一方で、深層学習のモデルは規模と複雑さを増しており、これまで以上に多くのコンピューティングパワーが必要とされるようになっている。
The tool's deep learning model learns to account for natural deviation amongst cell clusters, while flagging significant changes in appearance as anomalous.
このツールのディープラーニングモデルは、細胞群における自然のばらつきを考慮しながら学習し、外観の著しい変化を異常として検出します。
Synoniemen voor deep-learning model in het Engels
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