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Le deep learning est une forme de machine learning où les ordinateurs créent un réseau neuronal artificiel similaire au cerveau humain.
Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem Computer große künstliche neuronale Netze erzeugen, die dem menschlichen Gehirn ähneln.
Le deep learning est une frontière relativement nouvelle pour les applications des entreprises, mais il constitue un grand espoir pour le développement des technologies intelligentes dans presque tous les domaines.
Deep Learning ist ein ziemlich neuer Maßstab für Unternehmensanwendungen, ist aber sehr vielversprechend im Hinblick auf die Entwicklung intelligenter Technologien in fast allen Bereichen.
Le deep learning offre actuellement des techniques de pointe pour la reconnaissance d'objets dans des images et de mots dans des sons.
Deep Learning ist bei der Erkennung von Objekten in Bildern oder von Wörtern in Lautfolgen der neueste Stand der Technik.
Le deep learning est devenu si transformateur pour l'industrie des services financiers que les entreprises constatent des améliorations dans presque tous les secteurs du bilan de l'entreprise.
Übersicht Deep Learning bietet für die Finanzdienstleistungsbranche ein so enormes Transformationspotenzial, dass Unternehmen für nahezu jeden Bereich der Unternehmensbilanz Verbesserungen vorantreiben.
Le deep learning pour l'extraction de signatures nécessite la formation d'un réseau de neurones pour obtenir des résultats précis.
Welche Technik steckt hinter der Signatur-Extraktion? Das Deep Learning der Signatur-Extraktion erfordert regelmäßiges training eines neuronalen Netzwerkes, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Le deep learning est une méthode de création de systèmes d'intelligence artificielle, qui combine des réseaux neuronaux multicouches d'ordinateurs, des techniques de formation intensives et de vastes ensembles de données à des fins d'analyses et de prises de décision prévisionnelles.
Übersicht Deep Learning ist eine Methode zur Erstellung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Systemen, die computerbasierte, künstliche neuronale Netzwerke mit mehreren Ebenen mit daten- und rechenintensiven Lernmethoden und großen Datensätzen kombiniert, um Analysen und vorausschauende Entscheidungen zu ermöglichen.
Le deep learning utilise une combinaison de réseaux neuronaux artificiels multicouches, et de formation intensive en données et en calcul, inspirés des découvertes les plus récentes sur le comportement du cerveau humain.
Dabei bedient sich Deep Learning einer Mischung aus künstlichen neuronalen Netzwerken mit mehreren Ebenen sowie einer daten- und rechenintensivem Lernmethode, die von den neuesten Erkenntnissen des menschlichen Gehirns inspiriert ist.
Le deep learning est avantageux par rapport aux approches de vision industrielle classiques, qui ont du mal à déterminer la variabilité et l'écart entre des pièces visuellement très semblables
Deep Learning bietet Vorteile gegenüber den herkömmlichen Bildverarbeitungslösungen, die Schwankungen und Abweichungen bei optisch ähnlichen Teilen nur schwer abschätzen können.
Le deep learning nécessite des réseaux, des E/S et des capacités de calcul exceptionnelles, ainsi qu'une évolutivité exponentielle.
Deep Learning erfordert eine extrem hohe Verarbeitungs-, E/A- und Netzwerkleistung sowie Möglichkeiten zur exponentiellen Skalierung.
Le Deep Learning nécessite un vaste jeu de données labellisées.
Deep Learning erfordert große Mengen an klassifizierten Daten.
Contrôlez vos données et optimisez le deep learning.
Sie übernehmen die Kontrolle über Ihre Daten und optimieren Ihre Deep-Learning-Pipeline.
Les programmes informatiques qui utilisent le deep learning suivent en grande partie le même processus.
Computerprogramme, die Deep Learning nutzen, verwenden den gleichen Mechanismus.
Le Deep Learning offre un haut niveau de fiabilité, mais nécessite de grandes quantités de données pour parvenir à des prédictions précises.
Deep Learning bietet sehr präzise Vorhersagen, benötigt dafür aber umfangreiche Daten.
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