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Intégrer le Deep Learning dans un processus unique.
Integration von Deep Learning in einem einzelnen Workflow
Avec le Deep Learning, l'extraction de caractéristiques et le processus de modélisation sont automatiques.
Beim Deep Learning sind die Schritte für die Merkmalsextraktion und die Modellierung automatisch.
Des voitures autonomes aux assistants personnels automatisés, le Deep Learning a révolutionné presque tous les domaines auxquels il a été appliqué.
Von selbstfahrenden Autos bis hin zu automatisierten persönlichen Assistenten hat Deep Learning nahezu alle Bereiche revolutioniert, auf die es angewendet wurde.
L'enregistrement vous donne accès gratuitement à un catalogue complet de conteneurs logiciels entièrement intégrés et optimisés pour le Deep Learning.
Sie haben damit kostenlos Zugriff auf einen umfassenden Katalog vollständig integrierter und optimierter Container für Deep-Learning-Frameworks.
Outre la reconnaissance d'objets, qui identifie un objet particulier dans une image ou une vidéo, le Deep Learning peut également servir à la détection d'objets.
Neben der Objekterkennung, mit der ein spezifisches Objekt in einem Bild oder Video identifiziert wird, ermöglicht Deep Learning auch die Objekterfassung.
Cette méthode, appelée apprentissage par transfert, est une solution pratique pour appliquer le Deep Learning sans avoir à recourir à un très grand jeu de données ni à procéder à des calculs et un apprentissage très longs.
Diese Methode, die als Transfer Learning bezeichnet wird, bietet eine bequeme Möglichkeit, Deep Learning ohne einen riesigen Datensatz und ohne lange Berechnungs- und Trainingszeiten anzuwenden.
Si votre équipe débute avec le Deep Learning ou le calcul accéléré?, veuillez commencer par notre formation dédiée aux fondamentaux.
Teams, für die Deep Learning und beschleunigtes Computing neu sind, beginnen mit den DLI-Grundlagen.
Netflix s'appuie sur le Deep Learning pour proposer à ses utilisateurs une liste personnalisée de films et de séries.
Netflix aus Kalifornien greift auf Deep Learning zurück, um seinen Nutzern personalisierte Film- und Fernsehempfehlungen zu geben.
Concevez des solutions de vision avec un ensemble complet d'algorithmes standards de référence pour le traitement d'image, la computer vision et le Deep Learning
Entwerfen Sie Computer-Vision-Lösungen mit einem umfangreichen Satz von Referenzalgorithmen für Bildverarbeitung, Computer Vision und Deep Learning.
Alors que les premières théories concernant le Deep Learning remontent aux années 1980, ce n'est que récemment qu'il est devenu exploitable.
Während die Theorie des Deep Learning schon in den 1980er-Jahren begründet wurde, gibt es zwei wesentliche Gründe, aus denen es seit kurzer Zeit in der Praxis genutzt wird
Alors que le Deep Learning a déjà prouvé son efficacité dans le domaine de la reconnaissance d'images, ses applications dans le domaine du traitement automatique du langage naturel n'en sont qu'à leur début.
Während Deep Learning sehr erfolgreich im Bezug auf die Bilderkennung eingesetzt wird, steckt die Entwicklung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) in den Kinderschuhen.
En outre, le Deep Learning effectue un apprentissage « de bout en bout » : à partir de données brutes, un réseau se voit assigner des tâches à accomplir (une classification, par exemple) et apprend comment les automatiser.
Außerdem wird beim Deep Learning ein „End-to-End-Lernvorgang" durchgeführt. Dabei erhält ein Netz Rohdaten und eine Aufgabe, etwa eine Klassifikation, und lernt, diese Aufgabe automatisch zu erledigen.
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