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machine learning using
Vertaling van "machine learning using" in Japans
を 用いた機械学習
This system is based on the "demand prediction system" that predicts power demand with machine learning using data in a database, with a renewable energy prediction function and a guidance function being added.
データベース内のデータを用いた機械学習によって電力デ マンドを予測する"デマンド予測システム"をベースに，再エネ予測機能とガイダンス機能を追加し ている。
Deep learning is defined as machine learning using neural networks. A learning procedure breaks down information, then analyzes and confirms characteristics to identify what is represented there, in order to recognize objects, etc.
ディープラーニングとはニューラルネットワークを用いた機械学習のことであり、ものを認識するためにまず情報を細分化し特徴を振り返り確かめながら判別し学習していき、間違えた場合はその誤りを反映、判別の基準を修正、学習していきます。
Neural networks are a technique of machine learning using statistical algorithms that are fashioned after the behavior of neurons in the human brain.
ニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経細胞の動作を模倣して作成された統計アルゴリズムを使用する機械学習の手法です。
The road surface condition determination device is created through machine learning using, as learned data, a plurality of multipoint reflection intensity value sets acquired for a plurality of road surfaces having different known road surface conditions and determines and outputs a road surface condition using, as input, a multipoint reflection intensity value set acquired for a road surface having an unknown road surface condition.
前記路面状態判別器は、既知の異なる路面状態を備えた複数の路面についてそれぞれ取得された複数の多点反射強度値セットを学習データとして用いた機械学習により生成され、路面状態が未知の路面について取得された多点反射強度値セットを入力として、路面状態を判別して出力する。
They also created 10 training data sets from the aforementioned 50,000 cloud images combined with 1 million images of clouds that did not develop into tropical cyclones, thereby making a total of 1,050,000 images. A total of 10 types of classifiers with different characteristics were formed from machine learning using a deep convolutional neural network*5.
さらに、熱帯低 気圧に発達しなかった低気圧の雲画像 100 万枚と合わせて計 105 万枚の画像から学習デ ータのセットを 10 組作成し（図 1 ） 、 深層畳み込みニューラルネットワーク （ ※ 5）を 用いた機械学習によって、特徴の異なる計 10 種類の識別器を生成しました。
The purpose of this work is to develop a system that automatically generates a chart from arbitrary music to facilitate the creation of rhythm action games using key-sounds. In this work, we apply machine learning using the acoustic features of the music and the sequential features of the sound objects to generate the charts automatically.
本研究の目的は，キー音を用いたリズムアクションゲームの制作を容易にするために，任意の楽曲から譜面を自動生成するシステムを開発することである.そのために本研究では，楽曲中の音の音響的特徴と再生される時系列の情報から機械学習を行い，譜面を自動生成する手法を提案する.また，譜面作成者の個性の違いを学習に反映させるため，譜面データのクラスタリングを行う.こうした手法により作成したシステムについて，既存データの再現性という観点で評価を行った.
Our aim up until that point was to improve overall development efficiency, but this time, we narrowed down our focus to machine leaning in particular and had Arya Inc. verify machine learning using the environment we provided - so things moved quite efficiently. - Were there any aspects you found particularly challenging due to this project being a joint initiative?
About the predictive AI model The predictive AI model developed by Fujitsu Laboratories is a technology capable of computing information to support optimized processes in sake brewing, by combining a mathematical model defining the procedure of sake brewing with machine learning using measured values for the components found in sake, based Asahi Shuzo's past brewing data and knowledge including the biological process of fermentation.
AI予測モデルについて 富士通研究所が開発したAI予測モデルは、旭酒造の過去の醸造に関するデータや生物学的プロセスなどの知見をもとに、日本酒醸造の流れを定義した数理モデル化と、日本酒に含まれる成分の計測値を用いた機械学習を組み合わせることにより、日本酒醸造における最適なプロセスを支援する情報を算出することが可能な技術です。
Through the Brain wave-powered Music project, Tadashi Ando is utilizing machine learning using a special headset that senses brain waves to perform music using brain waves.
なんと今回は脳波をセンシングするヘッドセットを用いて機械学習を行うことで、脳波で音楽を奏でようとしているそうです。
Classification problems in quantum machine learning Aioi Nissay America uses IonQ to perform quantum machine learning using a quantum neural network based on the trapped ion, which is another cutting-edge technology in the field of AI.
In previous studies, it has been clarified that the behavior of the program can be identified by machine learning using the PMC (Performance Monitoring Counter) mounted on the processor.
これまでの研究において、プログラムの振る舞いをプロセッサに搭載されたPMC（パフォーマンスモニタリングカウンタ）を用い、機械学習によりホワイトリストのプログラムであるか否かの識別の可能性は明らかになっていた。
Ad delivery over Criteo involves machine learning using the Criteo AI engine to identify the most optimal users and then deliver a personalized ad to those users.
Criteoによる広告配信では、CriteoのAIエンジンが行う機械学習により配信先を決定し、AIエンジンが最適と判断したユーザーに対し広告配信が行われています。
NVIDIA is researching and developing proprietary algorithms with Audi in Germany and Tesla in the US for automatic driving and machine learning using a GPU.
エヌヴィディアはドイツのアウディやアメリカのテスラと、GPUを使った機械学習を行う自動運転で独自のアルゴリズムを研究開発している。
Synoniemen voor machine learning using in het Engels
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