EN Develop working skills in the main areas of Machine Learning: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning
"aws deep learning" in Englisch kann in die folgenden Koreanisch Wörter/Sätze übersetzt werden:
aws | aws 데 클라우드 함께 현재 |
deep | 그 그리고 깊은 깊이 다양한 대한 대해 더 데 딥 또는 모든 및 보다 어떻게 이 있는 통해 하는 함께 |
learning | 같은 개발 과학 교육 기술 다른 다양한 대한 대해 더 데 데이터 또는 많은 매우 몇 모든 및 분석 수업 애플리케이션 어떻게 이 있는 컴퓨터 통해 하는 학습 한 함께 |
EN Develop working skills in the main areas of Machine Learning: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning
KO 기계 학습의 주요 영역인 지도 학습, 자율 학습, 심층 학습 및 강화 학습에 대한 업무 역량을 개발하세요
gigye hagseub-ui juyo yeong-yeog-in jido hagseub, jayul hagseub, simcheung hagseub mich ganghwa hagseub-e daehan eobmu yeoglyang-eul gaebalhaseyo
EN Deep learning, also known as deep neural learning or deep neural network, is an artificial intelligence (AI) function that mimics how the human brain works to process data and create patterns that facilitate decision making.
KO 심층 신경 학습 또는 심층 신경망이라고도 하는 딥 러닝은 인간의 두뇌가 데이터를 처리하고 의사결정을 용이하게 하는 패턴 생성 방식을 모방하는 인공 지능(AI) 기능입니다.
simcheung singyeong hagseub ttoneun simcheung singyeongmang-ilagodo haneun dib leoning-eun ingan-ui dunoega deiteoleul cheolihago uisagyeoljeong-eul yong-ihage haneun paeteon saengseong bangsig-eul mobanghaneun ingong jineung(AI) gineung-ibnida.
EN Furthermore, Amazon EC2 P3 instances can be integrated with AWS Deep Learning Amazon Machine Images (AMIs) that are pre-installed with popular deep learning frameworks
KO 또한 Amazon EC2 P3 인스턴스는 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크를 통해 미리 설치되는 AWS Deep Learning Amazon 머신 이미지(AMI)와 통합할 수 있습니다
ttohan Amazon EC2 P3 inseuteonseuneun neolli sayongdoeneun dibleoning peuleim-wokeuleul tonghae mili seolchidoeneun AWS Deep Learning Amazon meosin imiji(AMI)wa tonghabhal su issseubnida
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EN To get started within minutes, learn more about Amazon SageMaker or use the AWS Deep Learning AMI, pre-installed with popular deep learning frameworks such as Caffe2 and MXNet
KO 몇 분 만에 빠르게 시작하려면 Amazon SageMaker에 대해 자세히 알아보거나 Caffe2 및 MXNet과 같은 인기 있는 딥 러닝 프레임워크가 사전 설치된 AWS Deep Learning AMI를 사용하십시오
myeoch bun man-e ppaleuge sijaghalyeomyeon Amazon SageMakere daehae jasehi al-abogeona Caffe2 mich MXNetgwa gat-eun ingi issneun dib leoning peuleim-wokeuga sajeon seolchidoen AWS Deep Learning AMIleul sayonghasibsio
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EN An AWS account is a container for your AWS resources. You create and manage your AWS resources in an AWS account, and the AWS account provides administrative capabilities for access and billing.
KO AWS 계정은 AWS 리소스용 컨테이너입니다. AWS 계정 내에 AWS 리소스를 생성하고 관리할 수 있으며, AWS 계정은 액세스 및 결제에 대한 관리 기능을 제공합니다.
AWS gyejeong-eun AWS lisoseuyong keonteineoibnida. AWS gyejeong naee AWS lisoseuleul saengseonghago gwanlihal su iss-eumyeo, AWS gyejeong-eun aegseseu mich gyeoljee daehan gwanli gineung-eul jegonghabnida.
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EN These tools, available on the VisionPro Deep Learning and In-Sight platforms, use deep learning algorithms to solve part location, assembly verification, defect detection, classification, and OCR applications.
KO VisionPro ViDi 및 In-Sight 플랫폼에서 제공되는 이 툴들은 딥러닝 알고리즘을 이용해서 부품 위치 파악, 어셈블리 검사, 결함 감지, 분류, OCR 애플리케이션을 해결합니다.
VisionPro ViDi mich In-Sight peullaespom-eseo jegongdoeneun i tuldeul-eun dibleoning algolijeum-eul iyonghaeseo bupum wichi paag, eosembeulli geomsa, gyeolham gamji, bunlyu, OCR aepeullikeisyeon-eul haegyeolhabnida.
EN These tools, available on the VisionPro Deep Learning and In-Sight platforms, use deep learning algorithms to solve part location, assembly verification, defect detection, classification, and OCR applications.
KO VisionPro ViDi 및 In-Sight 플랫폼에서 제공되는 이 툴들은 딥러닝 알고리즘을 이용해서 부품 위치 파악, 어셈블리 검사, 결함 감지, 분류, OCR 애플리케이션을 해결합니다.
VisionPro ViDi mich In-Sight peullaespom-eseo jegongdoeneun i tuldeul-eun dibleoning algolijeum-eul iyonghaeseo bupum wichi paag, eosembeulli geomsa, gyeolham gamji, bunlyu, OCR aepeullikeisyeon-eul haegyeolhabnida.
EN Deep learning, a subfield of machine learning, is a field that is constantly learning and improving by looking into its own algorithms
KO 머신 러닝의 하위 분야인 딥 러닝은 자체 알고리즘을 조사하여 지속적으로 학습하고 개선하는 분야입니다
meosin leoning-ui hawi bun-yain dib leoning-eun jache algolijeum-eul josahayeo jisogjeog-eulo hagseubhago gaeseonhaneun bun-yaibnida
EN Deep learning, a subfield of machine learning, is a field that is constantly learning and improving by looking into its own algorithms
KO 머신 러닝의 하위 분야인 딥 러닝은 자체 알고리즘을 조사하여 지속적으로 학습하고 개선하는 분야입니다
meosin leoning-ui hawi bun-yain dib leoning-eun jache algolijeum-eul josahayeo jisogjeog-eulo hagseubhago gaeseonhaneun bun-yaibnida
EN To learn more about the differences between neural networks and other forms of artificial intelligence, like machine learning, please read the blog post “AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the Difference?”
KO 머신 러닝 등 인공지능의 다른 형태와 신경망 간의 차이점에 대해 자세히 알아보려면 블로그 포스트 "AI 대 머신 러닝 vs. 딥 러닝 대 신경망: 차이점"을 참조하세요.
meosin leoning deung ingongjineung-ui daleun hyeongtaewa singyeongmang gan-ui chaijeom-e daehae jasehi al-abolyeomyeon beullogeu poseuteu "AI dae meosin leoning vs. dib leoning dae singyeongmang: chaijeom"eul chamjohaseyo.
EN “In CBL the students become learning ?enthusiasts.? They rediscover the magic of learning, that learning can be fun and deep importance in their lives.”
KO "CBL에서 학생들은 "매니아"를 배우는 것이 됩니다. 그들은 배움의 마법을 재발견하며, 배움은 삶에서 재미있고 깊은 중요성이 될 수 있습니다."
"CBLeseo hagsaengdeul-eun "maenia"leul baeuneun geos-i doebnida. geudeul-eun baeum-ui mabeob-eul jaebalgyeonhamyeo, baeum-eun salm-eseo jaemiissgo gip-eun jung-yoseong-i doel su issseubnida."
EN You can configure functions to run on Graviton2 through the AWS Management Console, the AWS Lambda API, the AWS CLI, and AWS CloudFormation by setting the architecture flag to ‘arm64’ for your function.
KO 기능에 대해 아키텍처 플래그를 'arm64'로 설정해 AWS 관리 콘솔, AWS Lambda API, AWS CLI 및 AWS CloudFormation을 통해 Graviton2에서 실행되도록 기능을 구성할 수 있습니다.
gineung-e daehae akitegcheo peullaegeuleul 'arm64'lo seoljeonghae AWS gwanli konsol, AWS Lambda API, AWS CLI mich AWS CloudFormation-eul tonghae Graviton2eseo silhaengdoedolog gineung-eul guseonghal su issseubnida.
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aws | aws |
lambda | lambda |
api | api |
EN You can enable code signing by creating a Code Signing Configuration through the AWS Management Console, the Lambda API, the AWS CLI, AWS CloudFormation, and AWS SAM
KO AWS Management Console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation 및 AWS SAM을 통해 코드 서명 구성을 생성하여 코드 서명을 구현할 수 있습니다
AWS Management Console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation mich AWS SAMeul tonghae kodeu seomyeong guseong-eul saengseonghayeo kodeu seomyeong-eul guhyeonhal su issseubnida
Englisch | Koreanisch |
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aws | aws |
lambda | lambda |
api | api |
EN You can do this using the AWS Lambda console, the Lambda API, the AWS CLI, AWS CloudFormation, and AWS SAM.
KO 이 과정을 AWS Lambda console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation 및 AWS SAM을 사용하여 수행할 수 있습니다.
i gwajeong-eul AWS Lambda console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation mich AWS SAMeul sayonghayeo suhaenghal su issseubnida.
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aws | aws |
lambda | lambda |
api | api |
EN You can configure functions to run on Graviton2 through the AWS Management Console, the AWS Lambda API, the AWS CLI, and AWS CloudFormation by setting the architecture flag to ‘arm64’ for your function.
KO 기능에 대해 아키텍처 플래그를 'arm64'로 설정해 AWS 관리 콘솔, AWS Lambda API, AWS CLI 및 AWS CloudFormation을 통해 Graviton2에서 실행되도록 기능을 구성할 수 있습니다.
gineung-e daehae akitegcheo peullaegeuleul 'arm64'lo seoljeonghae AWS gwanli konsol, AWS Lambda API, AWS CLI mich AWS CloudFormation-eul tonghae Graviton2eseo silhaengdoedolog gineung-eul guseonghal su issseubnida.
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lambda | lambda |
api | api |
EN You can enable code signing by creating a Code Signing Configuration through the AWS Management Console, the Lambda API, the AWS CLI, AWS CloudFormation, and AWS SAM
KO AWS Management Console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation 및 AWS SAM을 통해 코드 서명 구성을 생성하여 코드 서명을 구현할 수 있습니다
AWS Management Console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation mich AWS SAMeul tonghae kodeu seomyeong guseong-eul saengseonghayeo kodeu seomyeong-eul guhyeonhal su issseubnida
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api | api |
EN You can do this using the AWS Lambda console, the Lambda API, the AWS CLI, AWS CloudFormation, and AWS SAM.
KO 이 과정을 AWS Lambda console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation 및 AWS SAM을 사용하여 수행할 수 있습니다.
i gwajeong-eul AWS Lambda console, Lambda API, AWS CLI, AWS CloudFormation mich AWS SAMeul sayonghayeo suhaenghal su issseubnida.
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api | api |
EN AWS works with customers to provide the information they need to manage compliance when using the AWS US East/West, AWS GovCloud (US), or AWS Canada (Central) Regions
KO AWS는 고객과 협력하여 고객이 AWS 미국 동부/서부, AWS GovCloud(미국) 또는 AWS 캐나다(중부) 지역을 사용할 때 규정 준수를 관리하는 데 필요한 정보를 제공합니다
AWSneun gogaeggwa hyeoblyeoghayeo gogaeg-i AWS migug dongbu/seobu, AWS GovCloud(migug) ttoneun AWS kaenada(jungbu) jiyeog-eul sayonghal ttae gyujeong junsuleul gwanlihaneun de pil-yohan jeongboleul jegonghabnida
Englisch | Koreanisch |
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EN AWS provides workbooks, whitepapers, and best practice guides on our AWS Compliance Resources page and customers have on-demand access to AWS third-party audit reports in AWS Artifact.
KO AWS는 AWS 규정 준수 리소스 페이지를 통해 워크북, 백서 및 모범 사례 가이드를 제공하며 고객은 요청 시 AWS Artifact에서 AWS 타사 감사 보고서에 액세스할 수 있습니다.
AWSneun AWS gyujeong junsu lisoseu peijileul tonghae wokeubug, baegseo mich mobeom salye gaideuleul jegonghamyeo gogaeg-eun yocheong si AWS Artifacteseo AWS tasa gamsa bogoseoe aegseseuhal su issseubnida.
Englisch | Koreanisch |
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EN AWS provides workbooks, whitepapers, and best practice guides on our AWS Compliance Resources page and customers have on-demand access to the AWS third-party audit reports in AWS Artifact.
KO AWS는 AWS 규정 준수 리소스 페이지를 통해 워크북, 백서 및 모범 사례 가이드를 제공하며 고객은 요청 시 AWS 아티팩트에서 AWS 타사 감사 보고서에 액세스할 수 있습니다.
AWSneun AWS gyujeong junsu lisoseu peijileul tonghae wokeubug, baegseo mich mobeom salye gaideuleul jegonghamyeo gogaeg-eun yocheong si AWS atipaegteueseo AWS tasa gamsa bogoseoe aegseseuhal su issseubnida.
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EN AWS provides workbooks, whitepapers, and best practice guides on our AWS Compliance Resources page and customers have on-demand access to the AWS third-party audit reports in AWS Artifact
KO AWS는 AWS 규정 준수 리소스 페이지를 통해 워크북, 백서 및 모범 사례 가이드를 제공하며 고객이 요청할 경우 AWS 아티팩트에서 AWS 타사 감사 보고서에 액세스할 수 있습니다
AWSneun AWS gyujeong junsu lisoseu peijileul tonghae wokeubug, baegseo mich mobeom salye gaideuleul jegonghamyeo gogaeg-i yocheonghal gyeong-u AWS atipaegteueseo AWS tasa gamsa bogoseoe aegseseuhal su issseubnida
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EN AWS Organizations is available in all AWS commercial regions, AWS GovCloud (US) regions, and China regions The service endpoints for AWS Organizations are located in US East (N
KO AWS Organizations는 모든 AWS 상용 리전, AWS GovCloud(미국) 및 중국 리전에서 사용할 수 있습니다
AWS Organizationsneun modeun AWS sang-yong lijeon, AWS GovCloud(migug) mich jung-gug lijeon-eseo sayonghal su issseubnida
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EN AWS Control Tower, built on AWS services such as AWS Organizations, offers the easiest way to set up and govern a new, secure, multi-account AWS environment
KO AWS Organizations와 같은 AWS 서비스에 구축되는 AWS Control Tower는 새롭고 안전한 다중 계정 AWS 환경을 설정 및 관리할 수 있는 가장 쉬운 방법을 제공합니다
AWS Organizationswa gat-eun AWS seobiseue guchugdoeneun AWS Control Towerneun saelobgo anjeonhan dajung gyejeong AWS hwangyeong-eul seoljeong mich gwanlihal su issneun gajang swiun bangbeob-eul jegonghabnida
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EN For a list of AWS services integrated with AWS Organizations, see AWS Services That You Can Use with AWS Organizations.
KO AWS Organizations에 통합된 AWS 서비스 목록은 AWS Organizations와 함께 사용할 수 있는 AWS 서비스를 참조하십시오.
AWS Organizationse tonghabdoen AWS seobiseu moglog-eun AWS Organizationswa hamkke sayonghal su issneun AWS seobiseuleul chamjohasibsio.
Englisch | Koreanisch |
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EN To see supported AWS Regions, please visit the AWS Region Table for all AWS global infrastructure. For more information, see Regions and Endpoints in the AWS General Reference.
KO 지원되는 AWS 리전을 보려면 모든 AWS 글로벌 인프라에 대한 AWS 리전 표를 참조하세요. 자세한 내용은 AWS 일반 참조에서 리전 및 엔드포인트를 참조하십시오.
jiwondoeneun AWS lijeon-eul bolyeomyeon modeun AWS geullobeol inpeula-e daehan AWS lijeon pyoleul chamjohaseyo. jasehan naeyong-eun AWS ilban chamjo-eseo lijeon mich endeupointeuleul chamjohasibsio.
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EN As a result, it’s worth noting that the “deep” in deep learning is just referring to the depth of layers in a neural network
KO 결과적으로, 딥 러닝의 "딥"은 단지 신경망에서 계층의 깊이를 의미함을 유념해야 합니다
gyeolgwajeog-eulo, dib leoning-ui "dib"eun danji singyeongmang-eseo gyecheung-ui gip-ileul uimiham-eul yunyeomhaeya habnida
EN You can nest your OUs five levels deep. Including root and AWS accounts created in the lowest OUs, your hierarchy can be five levels deep.
KO OU를 5개 레벨까지 중첩할 수 있습니다. 계층 구조는 루트와 가장 낮은 OUT에 생성된 AWS 계정을 포함하여 5개의 레벨로 구성될 수 있습니다.
OUleul 5gae lebelkkaji jungcheobhal su issseubnida. gyecheung gujoneun luteuwa gajang naj-eun OUTe saengseongdoen AWS gyejeong-eul pohamhayeo 5gaeui lebello guseongdoel su issseubnida.
Englisch | Koreanisch |
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EN Data science includes the fields of artificial intelligence, data mining, deep learning, forecasting, machine learning, optimization, predictive analytics, statistics, and text analytics.
KO 데이터 사이언스에는 인공 지능, 데이터 마이닝, 딥 러닝, 예측, 머신 러닝, 최적화, 예측 분석, 통계 및 텍스트 분석 분야가 포함됩니다.
deiteo saieonseueneun ingong jineung, deiteo maining, dib leoning, yecheug, meosin leoning, choejeoghwa, yecheug bunseog, tong-gye mich tegseuteu bunseog bun-yaga pohamdoebnida.
EN Cognex Deep Learning is the first set of field-tested, optimized, and proven inspection technology based on state-of-the-art machine learning algorithms
KO 코그넥스 딥러닝은 최신 머신 러닝 알고리즘에 기초해서 최초로 현장에서 테스트되고 최적화되었으며 검증된 검사 기술입니다
kogeunegseu dibleoning-eun choesin meosin leoning algolijeum-e gichohaeseo choecholo hyeonjang-eseo teseuteudoego choejeoghwadoeeoss-eumyeo geomjeungdoen geomsa gisul-ibnida
EN Deep Learning(DL) is a subfield of Machine Learning (ML) that uses algorithms similarly to the way neurons are used in the human brain
KO 딥 러닝 ( DL )은 인간의 뇌에서 신경 세포를 사용하는 방식과 유사한 알고리즘을 사용하는 머신 러닝(ML) 의 하위 분야입니다
dib leoning ( DL )eun ingan-ui noeeseo singyeong sepoleul sayonghaneun bangsiggwa yusahan algolijeum-eul sayonghaneun meosin leoning(ML) ui hawi bun-yaibnida
Englisch | Koreanisch |
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ml | ml |
EN Deep learning is a technique of machine learning that teaches computers what we humans do easily and naturally – learn by the examples we come across.
KO 딥 러닝은 우리 생활의 예를 통해 우리 인간들이 쉽고 자연스럽게 하는 일을 컴퓨터에 가르치는 머신 러닝 기술입니다.
dib leoning-eun uli saenghwal-ui yeleul tonghae uli ingandeul-i swibgo jayeonseuleobge haneun il-eul keompyuteoe galeuchineun meosin leoning gisul-ibnida.
EN Amazon EC2 P3 instances enable developers to train deep learning models much faster so that they can achieve their machine learning goals quickly.
KO Amazon EC2 P3 인스턴스를 사용하면 개발자가 딥 러닝 모델을 훨씬 더 빠르게 훈련시켜 기계 학습 목표를 신속하게 달성할 수 있습니다.
Amazon EC2 P3 inseuteonseuleul sayonghamyeon gaebaljaga dib leoning model-eul hwolssin deo ppaleuge hunlyeonsikyeo gigye hagseub mogpyoleul sinsoghage dalseonghal su issseubnida.
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EN Data science includes the fields of artificial intelligence, data mining, deep learning, forecasting, machine learning, optimization, predictive analytics, statistics, and text analytics.
KO 데이터 사이언스에는 인공 지능, 데이터 마이닝, 딥 러닝, 예측, 머신 러닝, 최적화, 예측 분석, 통계 및 텍스트 분석 분야가 포함됩니다.
deiteo saieonseueneun ingong jineung, deiteo maining, dib leoning, yecheug, meosin leoning, choejeoghwa, yecheug bunseog, tong-gye mich tegseuteu bunseog bun-yaga pohamdoebnida.
EN Cognex Deep Learning is the first set of field-tested, optimized, and proven inspection technology based on state-of-the-art machine learning algorithms
KO 코그넥스 딥러닝은 최신 머신 러닝 알고리즘에 기초해서 최초로 현장에서 테스트되고 최적화되었으며 검증된 검사 기술입니다
kogeunegseu dibleoning-eun choesin meosin leoning algolijeum-e gichohaeseo choecholo hyeonjang-eseo teseuteudoego choejeoghwadoeeoss-eumyeo geomjeungdoen geomsa gisul-ibnida
EN BI, reporting, machine learning, deep learning, graph, text, and statistical methods are all available in one scale-out MPP data warehouse.
KO BI, 보고, 머신 러닝, 딥 러닝, 그래프, 텍스트, 통계 방법을 모두 하나의 수평 확장 MPP 데이터 웨어하우스에서 사용할 수 있습니다.
BI, bogo, meosin leoning, dib leoning, geulaepeu, tegseuteu, tong-gye bangbeob-eul modu hanaui supyeong hwagjang MPP deiteo weeohauseueseo sayonghal su issseubnida.
EN Deep Learning(DL) is a subfield of Machine Learning (ML) that uses algorithms similarly to the way neurons are used in the human brain
KO 딥 러닝 ( DL )은 인간의 뇌에서 신경 세포를 사용하는 방식과 유사한 알고리즘을 사용하는 머신 러닝(ML) 의 하위 분야입니다
dib leoning ( DL )eun ingan-ui noeeseo singyeong sepoleul sayonghaneun bangsiggwa yusahan algolijeum-eul sayonghaneun meosin leoning(ML) ui hawi bun-yaibnida
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EN Deep learning is a technique of machine learning that teaches computers what we humans do easily and naturally – learn by the examples we come across.
KO 딥 러닝은 우리 생활의 예를 통해 우리 인간들이 쉽고 자연스럽게 하는 일을 컴퓨터에 가르치는 머신 러닝 기술입니다.
dib leoning-eun uli saenghwal-ui yeleul tonghae uli ingandeul-i swibgo jayeonseuleobge haneun il-eul keompyuteoe galeuchineun meosin leoning gisul-ibnida.
EN Neural networks reflect the behavior of the human brain, allowing computer programs to recognize patterns and solve common problems in the fields of AI, machine learning, and deep learning.
KO 신경망은 인간 두뇌의 작동 방식을 반영함으로써 컴퓨터 프로그램이 패턴을 인식하고 AI, 머신 러닝 및 딥 러닝 분야의 일반적인 문제점을 해결할 수 있도록 지원합니다.
singyeongmang-eun ingan dunoeui jagdong bangsig-eul ban-yeongham-eulosseo keompyuteo peulogeulaem-i paeteon-eul insighago AI, meosin leoning mich dib leoning bun-yaui ilbanjeog-in munjejeom-eul haegyeolhal su issdolog jiwonhabnida.
EN Neural networks, also known as artificial neural networks (ANNs) or simulated neural networks (SNNs), are a subset of machine learning and are at the heart of deep learning algorithms
KO 인공 신경망(ANN) 또는 시뮬레이션 신경망(SNN)이라고도 하는 신경망은 머신 러닝의 서브세트이며, 딥 러닝 알고리즘의 핵심입니다
ingong singyeongmang(ANN) ttoneun simyulleisyeon singyeongmang(SNN)ilagodo haneun singyeongmang-eun meosin leoning-ui seobeuseteu-imyeo, dib leoning algolijeum-ui haegsim-ibnida
EN Scalable multi-node deep learning training using GPUs in the AWS Cloud
KO AWS 클라우드에서 GPU를 활용한 확장성 다중 노드 딥 러닝 학습 교육
AWS keullaudeueseo GPUleul hwal-yonghan hwagjangseong dajung nodeu dib leoning hagseub gyoyug
Englisch | Koreanisch |
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aws | aws |
EN Run your large, complex simulations and deep learning workloads in the cloud with a complete suite of high performance computing (HPC) products and services on AWS
KO AWS에서는 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 및 서비스의 완전한 제품군을 통해 대규모의 복잡한 시뮬레이션 및 딥 러닝 워크로드를 클라우드에서 실행할 수 있습니다
AWSeseoneun goseongneung keompyuting(HPC) jepum mich seobiseuui wanjeonhan jepumgun-eul tonghae daegyumoui bogjabhan simyulleisyeon mich dib leoning wokeulodeuleul keullaudeueseo silhaenghal su issseubnida
Englisch | Koreanisch |
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hpc | hpc |
aws | aws |
EN Run your large, complex simulations and deep learning workloads in the cloud with a complete suite of high performance computing (HPC) products and services on AWS
KO AWS에서는 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 및 서비스의 완전한 제품군을 통해 대규모의 복잡한 시뮬레이션 및 딥 러닝 워크로드를 클라우드에서 실행할 수 있습니다
AWSeseoneun goseongneung keompyuting(HPC) jepum mich seobiseuui wanjeonhan jepumgun-eul tonghae daegyumoui bogjabhan simyulleisyeon mich dib leoning wokeulodeuleul keullaudeueseo silhaenghal su issseubnida
Englisch | Koreanisch |
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EN AWS DL Containers provide Docker images that are pre-installed and tested with the latest versions of popular deep learning frameworks and the libraries they require
KO AWS DL Containers는 인기 있는 딥 러닝 프레임워크의 최신 버전과 필요한 라이브러리가 사전에 설치되고 테스트된 Docker 이미지를 제공합니다
AWS DL Containersneun ingi issneun dib leoning peuleim-wokeuui choesin beojeongwa pil-yohan laibeuleoliga sajeon-e seolchidoego teseuteudoen Docker imijileul jegonghabnida
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EN Now with AWS Deep Learning Containers, we can use the same optimized and stable TensorFlow environment throughout our entire pipeline, from research and training to production.”
KO 이제 AWS Deep Learning Containers를 통해 연구 및 훈련부터 프로덕션까지 전체 파이프라인에 걸쳐 동일한 최적화되고 안정적인 TensorFlow 환경을 사용할 수 있습니다.”
ije AWS Deep Learning Containersleul tonghae yeongu mich hunlyeonbuteo peulodeogsyeonkkaji jeonche paipeulain-e geolchyeo dong-ilhan choejeoghwadoego anjeongjeog-in TensorFlow hwangyeong-eul sayonghal su issseubnida.”
EN Agents can be trained using reinforcement learning, imitation learning, neuroevolution, or other machine learning methods through a simple-to-use Python API
KO 사용이 간편한 Python API를 통해 강화 학습, 모방 학습, 신경 진화 및 기타 머신러닝 방법을 사용하여 에이전트를 교육할 수 있습니다
sayong-i ganpyeonhan Python APIleul tonghae ganghwa hagseub, mobang hagseub, singyeong jinhwa mich gita meosinleoning bangbeob-eul sayonghayeo eijeonteuleul gyoyughal su issseubnida
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api | api |
EN Get customised learning solutions that comprise of online learning modules which can be delivered via a learning management system for tracking purposes or stand alone.
KO 추적 목적으로, 혹은 독립형으로 학습 관리 시스템을 통해 제공할 수 있는 다양한 온라인 학습 모듈로 구성된 맞춤형 학습 솔루션을 활용해 보십시오.
chujeog mogjeog-eulo, hog-eun doglibhyeong-eulo hagseub gwanli siseutem-eul tonghae jegonghal su issneun dayanghan onlain hagseub modyullo guseongdoen majchumhyeong hagseub sollusyeon-eul hwal-yonghae bosibsio.
EN Build employee confidence around new technologies. Zebra Learning Services packages for Transportation use a layered approach comprised of online learning, instructor led learning and videos.
KO 직원이 새로운 기술에 대한 자신감을 가질 수 있도록 도와주십시오. 운송 부문을 위한 Zebra 학습 서비스는 온라인 학습과 강사 진행 학습 및 동영상으로 구성된 계층형 접근법을 사용합니다.
jig-won-i saeloun gisul-e daehan jasingam-eul gajil su issdolog dowajusibsio. unsong bumun-eul wihan Zebra hagseub seobiseuneun onlain hagseubgwa gangsa jinhaeng hagseub mich dong-yeongsang-eulo guseongdoen gyecheunghyeong jeobgeunbeob-eul sayonghabnida.
Englisch | Koreanisch |
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zebra | zebra |
EN Agents can be trained using reinforcement learning, imitation learning, neuroevolution, or other machine learning methods through a simple-to-use Python API
KO 사용이 간편한 Python API를 통해 강화 학습, 모방 학습, 신경 진화 및 기타 머신러닝 방법을 사용하여 에이전트를 교육할 수 있습니다
sayong-i ganpyeonhan Python APIleul tonghae ganghwa hagseub, mobang hagseub, singyeong jinhwa mich gita meosinleoning bangbeob-eul sayonghayeo eijeonteuleul gyoyughal su issseubnida
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EN There is an organization-wide commitment to learning new skills and technologies: developers are learning networking, while network engineers are learning software development and development tools like Git and Ansible.
KO 개발자는 네트워킹을 학습하고 네트워크 엔지니어는 Git 및 Ansible과 같은 소프트웨어 개발 및 개발 도구를 학습하는 등 새로운 기술을 학습하는 전사적인 노력이 이루어지고 있습니다.
gaebaljaneun neteuwoking-eul hagseubhago neteuwokeu enjinieoneun Git mich Ansiblegwa gat-eun sopeuteuweeo gaebal mich gaebal doguleul hagseubhaneun deung saeloun gisul-eul hagseubhaneun jeonsajeog-in nolyeog-i ilueojigo issseubnida.
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EN TIBCO Streaming 11.0's built-in dynamic learning approach to machine learning makes analytics and learning adaptive, data agile, predictions contextualized, and decisions and actions automated.
KO 개발자는 강력한 Eclipse 기반의 IDE, 그리고 실시간 이벤트에 맞게 개발된 스트리밍 EventFlow 그래픽 언어를 통해 애플리케이션을 빠르게 개발하고 점진적으로 릴리스할 수 있습니다.
gaebaljaneun ganglyeoghan Eclipse giban-ui IDE, geuligo silsigan ibenteue majge gaebaldoen seuteuliming EventFlow geulaepig eon-eoleul tonghae aepeullikeisyeon-eul ppaleuge gaebalhago jeomjinjeog-eulo lilliseuhal su issseubnida.
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