Vertaal "inference" na Duits

DE Verwenden Sie ein auf der Google AI Platform bereitgestelltes Modell für die Inferenz

• Google AI Platform

DE Sprache ist implizit - sie lässt Informationen aus. Um diese Informationslücke zu füllen, sind kontextabhängige Inferenz, Hintergrund- und Allgemeinwissen sowie Schlussfolgerungen über den situativen…

• Sprache ist implizit
• Informationslücke zu füllen
• kontextabhängige Inferenz
• Hintergrund-
• Allgemeinwissen sowie Schlussfolgerungen

DE Deep-Learning-Training, Inferenz und Beschleunigung von Analysen in einem einzigen System.

• Deep-Learning-Training
• Inferenz
• Beschleunigung von Analysen
• einzigen

DE Interferenzregeln bieten einen Mechanismus, um Ereignisse, die Zeitpunkte darstellen, mit anderen Ereignissen in Beziehung zu setzen, die historische Daten aus unterschiedlichen Datenquellen darstellen.

• Ereignisse
• Zeitpunkte darstellen
• setzen
• Datenquellen

DE Anti-Inference: Äußere Lichtquellen haben keinen Einfluss auf den Scan

• Anti-Inference

DE Neben der Veröffentlichung von zahlreichen Fachpublikationen nimmt er mit seinem Team erfolgreich an internationalen wissenschaftlichen Wettbewerben teil.

• Neben der Veröffentlichung
• zahlreichen Fachpublikationen nimmt
• seinem Team erfolgreich
• internationalen wissenschaftlichen Wettbewerben

DE Erfahren Sie, wir sich kausale Inferenz und maschinelles Lernen kombinieren lassen

• Erfahren Sie
• kausale Inferenz
• maschinelles Lernen kombinieren

DE Die kostengünstigsten GPU-Instances der Branche für Machine-Learning-Inferenz und grafikintensive Anwendungen

• Machine-Learning-Inferenz
• grafikintensive Anwendungen

DE G4dn-Instances verfügen über NVIDIA-T4-GPUs und benutzerdefinierte Intel-Cascade-Lake-CPUs und sind für Machine-Learning-Inferenz und Training im kleinen Maßstab optimiert

• benutzerdefinierte Intel-Cascade-Lake-CPUs
• Machine-Learning-Inferenz
• Training im kleinen
• optimiert

DE G4dn-Instances mit NVIDIA-T4-GPUs sind die kostengünstigsten GPU-basierten Instances in der Cloud für Machine-Learning-Inferenzen und Trainings im kleinen Maßstab

• kostengünstigsten GPU-basierten Instances
• Cloud für Machine-Learning-Inferenzen
• Trainings im kleinen

DE Erhöhen Sie die Leistung und reduzieren Sie die Inferenzkosten für Machine Learning

• Machine Learning

DE NVIDIA-T4-GPUs beschleunigen verschiedene Cloud-Workloads, einschließlich Deep-Learning-Training und Inferenz und Grafik

• beschleunigen verschiedene Cloud-Workloads
• einschließlich Deep-Learning-Training
• Inferenz
• Grafik

DE Es liefert bis zu 9,3x höhere Leistung als CPUs beim Training und bis zu 36x bei Inferenz.

• Leistung als CPUs
• Training

DE Das beschleunigt und erleichtert den Einstieg in die Schulung und Inferenz bei Machine Learning.

• beschleunigt
• erleichtert den Einstieg
• Schulung
• Inferenz bei Machine

DE Zu den personenbezogenen Daten gehören auch Daten, die durch Inferenz zur Identifizierung einer Person oder eines Haushalts führen können.

• personenbezogenen Daten gehören
• Inferenz zur Identifizierung
• Person
• eines Haushalts führen

DE Es enthält auch eine integrierte Inferenzmaschine, die speziell entwickelt wurde, um komplexe Deep-Learning-Anwendungen bei Produktionsliniengeschwindigkeit zu meistern.

• Inferenzmaschine

DE UL Procyon AI Inference Benchmark misst die KI-Leistung von Android-Geräten, die NNAPI verwenden

• UL Procyon AI
• Android-Geräten
• NNAPI verwenden

DE Mit Procyon AI Inference Benchmark können Sie nicht nur die Leistung von dedizierter KI-Verarbeitungshardware in Android-Geräten messen, sondern auch die Qualität der NNAPI-Implementierung überprüfen.

• Procyon AI Inference
• Leistung von dedizierter
• Android-Geräten messen
• NNAPI-Implementierung

DE Benchmarken und vergleichen Sie die AI-Inferenzleistung der neuesten Android-Smartphones

• Benchmarken
• neuesten Android-Smartphones

DE Misst sowohl die Inferenzleistung als auch die Ausgabequalität.

DE Mit dem UL Procyon AI Inference Benchmark können Sie die Leistung dedizierter KI-Verarbeitungs-Hardware messen und die Qualität der NNAPI-Implementierung mit Tests auf der Grundlage gängiger Machine-Vision-Aufgaben überprüfen.

• UL Procyon AI
• Benchmark können Sie
• Leistung dedizierter KI-Verarbeitungs-Hardware
• Qualität der NNAPI-Implementierung
• gängiger Machine-Vision-Aufgaben

DE Wir haben den UL Procyon AI Inference Benchmark für Ingenieurteams entwickelt, die unabhängige, standardisierte Tools zur Bewertung der allgemeinen KI-Leistung von NNAPI-Implementierungen und dedizierter mobiler Hardware benötigen.

• UL Procyon AI
• Benchmark für Ingenieurteams
• unabhängige
• dedizierter mobiler Hardware

DE Der AI Inference Benchmark wurde mit Industriepartnern im Rahmen des UL Benchmark Development Program (BDP) entworfen und entwickelt

• AI Inference Benchmark
• Industriepartnern im Rahmen
• UL Benchmark Development
• BDP
• entworfen
• entwickelt

DE Ein Diagramm für jedes Modell zeigt die Inferenzzeit mit NAPPI und anderen verfügbaren Prozessoren.

• Diagramm für jedes
• zeigt die Inferenzzeit
• NAPPI
• anderen verfügbaren

DE Neben der NFV Orchestration kann uCPU ein Edge-Computing oder ein KI-Inferenz-Computing-System sein.

• Neben der NFV
• uCPU ein Edge-Computing
• KI-Inferenz-Computing-System

DE Robustheit des Sehens – Prinzipien der Inferenz und der neuronalen Mechanismen (SFB 1233)

• Robustheit des Sehens
• Prinzipien der Inferenz
• neuronalen Mechanismen
• SFB

DE Silbentrennung für 50+ Sprachen, inkl. die meisten Unicode-Sprachen

• Silbentrennung für Sprachen
• inkl
• meisten Unicode-Sprachen

DE Erfahren Sie, wir sich kausale Inferenz und maschinelles Lernen kombinieren lassen

• Erfahren Sie
• kausale Inferenz
• maschinelles Lernen kombinieren

DE Visualisierte Objekterkennungsinferenzen

• Visualisierte Objekterkennungsinferenzen

DE Interagieren Sie mit einer blogähnlichen Streamlit-Anwendung, um sich den Inferenz-Workflow eines modernen, einstufigen Objektdetektors visuell zu erschließen.

• blogähnlichen Streamlit-Anwendung
• Inferenz-Workflow eines modernen
• einstufigen Objektdetektors visuell

DE Erfahren Sie, wir sich kausale Inferenz und maschinelles Lernen kombinieren lassen

• Erfahren Sie
• kausale Inferenz
• maschinelles Lernen kombinieren

DE Sie können auch Dateien zwischen serverlosen Instanzen oder Container-basierten Anwendungen freigeben und sogar Machine-Learning-Inferenzen (ML) ausführen, indem Sie EFS für AWS Lambda verwenden.

• Dateien zwischen serverlosen
• Container-basierten Anwendungen freigeben
• sogar Machine-Learning-Inferenzen
• ML
• ausführen
• indem Sie EFS
• AWS Lambda

DE AWS DL Containers enthalten AWS-Optimierungen und -Verbesserungen für die aktuellsten Versionen beliebter Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache MXNet sowie Bibliotheken, um die höchste Leistung für Training und Inferenz in der Cloud zu liefern

• AWS DL Containers
• AWS-Optimierungen
• Versionen beliebter Frameworks
• TensorFlow
• PyTorch
• liefern

DE Neben der Veröffentlichung von zahlreichen Fachpublikationen nimmt er mit seinem Team erfolgreich an internationalen wissenschaftlichen Wettbewerben teil.

• Neben der Veröffentlichung
• zahlreichen Fachpublikationen nimmt
• seinem Team erfolgreich
• internationalen wissenschaftlichen Wettbewerben

DE Zum Beispiel baut NerdWallet jetzt ein Inferenzspeichersystem auf, das es den Teams ermöglicht, einfach auf Vorhersagen zuzugreifen, die von Datenwissenschaftlern in anderen Bereichen des Unternehmens erstellt werden, und diese zu nutzen

• Beispiel baut NerdWallet
• Teams ermöglicht
• einfach auf Vorhersagen
• Datenwissenschaftlern in anderen
• nutzen

DE Interferenzregeln bieten einen Mechanismus, um Ereignisse, die Zeitpunkte darstellen, mit anderen Ereignissen in Beziehung zu setzen, die historische Daten aus unterschiedlichen Datenquellen darstellen.

• Ereignisse
• Zeitpunkte darstellen
• setzen
• Datenquellen

DE Interagieren Sie mit einer blogähnlichen Streamlit-Anwendung, um sich den Inferenz-Workflow eines modernen, einstufigen Objektdetektors visuell zu erschließen.

• blogähnlichen Streamlit-Anwendung
• Inferenz-Workflow eines modernen
• einstufigen Objektdetektors visuell

DE Die Vermutung liegt nahe, dass gefährdete Forscher für einen Übergang aus der Situation der Flucht in den regulären Arbeitsmarkt eine aktivere Unterstützung und ein stärkeres Heranführen brauchen

• Vermutung liegt nahe
• Arbeitsmarkt eine aktivere
• stärkeres Heranführen brauchen

DE Wir kooperieren mit Arbeitsgruppen aus dem Bereich des maschinellen Lernens (Inferenzangriffe, Online-Tracking), Rechtswissenschaftlern (Datenschutz, Strafverfolgung) und Ethikern (werteorientierte Systemgestaltung).

• kooperieren mit Arbeitsgruppen
• Bereich des maschinellen
• Inferenzangriffe
• Online-Tracking
• Rechtswissenschaftlern
• Strafverfolgung
• Ethikern
• werteorientierte Systemgestaltung

DE Es enthält auch eine integrierte Inferenzmaschine, die speziell entwickelt wurde, um komplexe Deep-Learning-Anwendungen bei Produktionsliniengeschwindigkeit zu meistern.

• Inferenzmaschine

DE Benchmarken und vergleichen Sie die AI-Inferenzleistung der neuesten Android-Smartphones

• Benchmarken
• neuesten Android-Smartphones

DE UL Procyon AI Inference Benchmark misst die KI-Leistung von Android-Geräten, die NNAPI verwenden

• UL Procyon AI
• Android-Geräten
• NNAPI verwenden

DE Mit Procyon AI Inference Benchmark können Sie nicht nur die Leistung von dedizierter KI-Verarbeitungshardware in Android-Geräten messen, sondern auch die Qualität der NNAPI-Implementierung überprüfen.

• Procyon AI Inference
• Leistung von dedizierter
• Android-Geräten messen
• NNAPI-Implementierung

DE Misst sowohl die Inferenzleistung als auch die Ausgabequalität.

DE Mit dem UL Procyon AI Inference Benchmark können Sie die Leistung dedizierter KI-Verarbeitungs-Hardware messen und die Qualität der NNAPI-Implementierung mit Tests auf der Grundlage gängiger Machine-Vision-Aufgaben überprüfen.

• UL Procyon AI
• Benchmark können Sie
• Leistung dedizierter KI-Verarbeitungs-Hardware
• Qualität der NNAPI-Implementierung
• gängiger Machine-Vision-Aufgaben

DE Wir haben den UL Procyon AI Inference Benchmark für Ingenieurteams entwickelt, die unabhängige, standardisierte Tools zur Bewertung der allgemeinen KI-Leistung von NNAPI-Implementierungen und dedizierter mobiler Hardware benötigen.

• UL Procyon AI
• Benchmark für Ingenieurteams
• unabhängige
• dedizierter mobiler Hardware

DE Der AI Inference Benchmark wurde mit Industriepartnern im Rahmen des UL Benchmark Development Program (BDP) entworfen und entwickelt

• AI Inference Benchmark
• Industriepartnern im Rahmen
• UL Benchmark Development
• BDP
• entworfen
• entwickelt

DE Ein Diagramm für jedes Modell zeigt die Inferenzzeit mit NAPPI und anderen verfügbaren Prozessoren.

• Diagramm für jedes
• zeigt die Inferenzzeit
• NAPPI
• anderen verfügbaren

DE Testen Sie die Android AI-Leistung mit dem UL Procyon AI Inference Benchmark.

• Procyon AI Inference

DE Mehr Typen, weniger Tippen: C# verwendet eine Typ-Inferenz, um Entwicklern mit Xamarin mehr Sicherheit bei weniger Tastenanschlägen zu geben, ohne sich wiederholende Typ-Anmerkungen.

• Typen
• weniger Tippen
• verwendet eine Typ-Inferenz
• Entwicklern mit Xamarin
• Sicherheit bei weniger
• geben
• wiederholende