maschinelles Lernen

기계 학습, 머신러닝

정의

  1. 1.기계 학습, 머신러닝

예문

  • Maschinelles erkennt , die Menschen .

    머신러닝은 사람들에게는 숨겨진 패턴을 인식한다.

  • Maschinelles verbessert sich mit jedem neuen .

    머신러닝은 새로운 데이터 세트가 추가될 때마다 향상된다.

  • Ohne saubere Daten liefert maschinelles unbrauchbare Ergebnisse.

    깨끗한 데이터 없이 머신러닝은 쓸모없는 결과를 만든다.

  • Maschinelles hat die Bilderkennung revolutioniert.

    머신러닝은 이미지 인식에 혁명을 일으켰다.

  • Beim maschinellen bleibt die Entscheidungslogik .

    머신러닝에서 의사결정 논리는 종종 불명확하다.

  • Maschinelles erkennt Betrugsmuster zuverlässiger als .

    머신러닝은 어떤 검사관보다도 더 신뢰성 있게 사기 패턴을 인식한다.

  • Die Grenzen maschinellen Lernens sich bei seltenen Ausnahmefällen.

    기계 학습의 한계는 드문 예외 사례에서 드러난다.

  • Maschinelles setzt eine kuratierte Datenbasis .

    머신러닝은 세심하게 정제된 데이터 기반을 전제로 한다.

  • Durch maschinelles passt sich das dem an.

    기계 학습을 통해 그 시스템은 사용자에게 맞춰진다.

  • Maschinelles ersetzt nicht das des Fachmanns.

    머신러닝은 전문가의 판단력을 대체하지 않는다.