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train machine learning models

Examples with "train machine learning models" and their translation in Japans

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Synthetic data alleviates the challenge of acquiring the large labeled datasets needed to train machine learning models.
合成データは、機械学習モデルを訓練するために必要な大規模なラベル付きデータセットを取得する困難さを軽減するものです。
In the first blog post, we discussed the challenges of gathering a large volume of labeled images to train machine learning models for computer vision tasks.
最初のブログ記事　では、コンピュータビジョンタスクのための機械学習モデルを訓練するために、大量のラベル付き画像を収集するという課題について説明しました。
What's more, the system is easy for customers to use - they simply upload their content, which is then used to train machine learning models.
コンテンツをアップロードすれば、それが機械学習モデルのトレーニングに使われて、それ以降システムに取り込まれる新しいデータのタグ付けに使われるようになります。
In our first blog post, we discussed the challenges of gathering a large volume of labeled images to train machine learning models for computer vision tasks.
第　1　回のブログ記事　では、コンピュータビジョンタスクのための機械学習モデルをトレーニングするためにラベル付けされた画像を大量に収集することの課題について議論しました。
We are conducting research to develop an advanced algorithm to virtually manage data sets stored on multiple servers. For example, we recently achieved results with technology that allows us to train machine learning models as if the data was concentrated in one place, even data sets are not aggregated.
そこで、各サーバで分散蓄積されたデータを使って高度な知を創造するための研究をしており、例えば、あたかもデータを1か所に集めて学習を行ったかのたような機械学習モデルを得ることができる技術を最近成果として挙げました。
IBM experts used petabytes of data to train machine learning models and wrote rules-based decisioning for the decision engine, enabling the ship to react to an often-treacherous ocean environment - with zero human intervention.
IBMのエキスパートは、ペタバイト規模のデータを使用して機械学習モデルを訓練し、意思決定エンジンのためにルール・ベースの意思決定を定義することで、メイフラワー号が人間による一切の介入なしに、危険に満ちた海洋環境に対応することを可能にしました。
Read the blog Simulating myriad possibilities to train machine learning models Get a brief overview of synthetic data and the breadth of use cases it enables.
ブログを読む　無数の可能性をシミュレートして機械学習モデルを訓練する　合成データの簡単な概要と、合成データが可能にするさまざまな使用事例をご覧ください。
With Amazon SageMaker, data scientists and developers can build and train machine learning models, and then directly deploy them into a production-ready hosted environment.
Amazon　SageMaker　を使用して、データサイエンティストや開発者は、機械学習モデルを構築およびトレーニングした後に、実稼働準備ができたホスト環境にモデルを直接デプロイすることができます。
To train machine learning models on Microsoft Azure to recognize these simple mistakes, Toyota's team needed to take 20,000 photos and spend 200 hours annotating the photos manually.
先ほどの例に示したような単純なミスを認識できる機械学習モデルを　Microsoft　Azure　上で訓練するためには、トヨタのチームは　2　万枚の写真を撮影し、200　時間かけてその写真に手作業で写真にアノテーションを付与する必要がありました。
SageMaker Neo is a new feature that makes it possible to train machine learning models once, and run them anywhere in the cloud or edge.
SageMaker　Neoは、一度トレーニングしたマシンラーニングモデルを任意のクラウドやエッジ内で実行可能にする新機能だ。
When electronic hardware such as MPU is developed, this notion also includes the hardware dependability. In many applications of machine learning systems, open-source software is used to train machine learning models and to develop conventional software systems.
組み込み機器などにおいて、MPU　などの電子的ハードウェアが開発に含まれる場合には、　それらの健全性の確保も本項に準ずる。　機械学習の応用においては、学習訓練及び実運用の双方において、いわゆるオープンソー　スの実装を用いることが非常に多い。
However, with supervised machine learning, there is always a need for larger and more complex datasets, and collecting these datasets is costly... in Technology | 10 min. read June 10, 2020 Use Unity's computer vision tools to generate and analyze synthetic data at scale to train your ML models By Adam Crespi, Cesar Romero, Srinivas Annambhotla, Jonathan Hogins, Alex Thaman Synthetic data alleviates the challenge of acquiring labeled data needed to train machine learning models.
この問題の、特に物体検出タスクに関する場合の新しくて面白い解決策は、大規模な合成データセットを生成することです。　合成データは、機械学習モデルを訓練するために必要な大規模なラベル付きデータセットを取...　カテゴリ：　テクノロジー　|　10　分　で読めます　2020年6月10日　Unity　の　Perception　ツールで合成データを大規模に生成して分析し、機械学習モデルをトレーニング　著者：　Adam　Crespi　，　Cesar　Romero　，　Srinivas　Annambhotla　，　Jonathan　Hogins　，　Alex　Thaman　合成データは、機械学習モデルのトレーニングに必要なラベル付きデータの取得の困難さを軽減します。

Andere resultaten

This new offering will help more creators unlock the power of simulation to generate synthetic data at scale and train machine learning perception models much faster than ever before.
今回公開される新しい機能により、クリエイターはシミュレーションのパワーを活用して大規模な合成データを生成し、機械学習の知覚モデルのトレーニングをかつてないほど高速に実行できます。
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Afbeelding van de dag
lighter: device producing a flame for lighting things
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