EN Develop working skills in the main areas of Machine Learning: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning
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Käännös kielestä Englanti kieleen Korealainen / analytics by learning
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KO 기계 학습의 주요 영역인 지도 학습, 자율 학습, 심층 학습 및 강화 학습에 대한 업무 역량을 개발하세요
Translitterointi gigye hagseub-ui juyo yeong-yeog-in jido hagseub, jayul hagseub, simcheung hagseub mich ganghwa hagseub-e daehan eobmu yeoglyang-eul gaebalhaseyo
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.
Translitterointi 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.
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.
Translitterointi deiteo saieonseueneun ingong jineung, deiteo maining, dib leoning, yecheug, meosin leoning, choejeoghwa, yecheug bunseog, tong-gye mich tegseuteu bunseog bun-yaga pohamdoebnida.
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.
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EN With the Hybrid Analytics capability of Ansys, engineers can reach an unparalleled level of accuracy using predictive analytics by combining machine learning (ML)-based analytics with a physics-based approach.
KO Ansys의 하이브리드 분석 기능을 통해 엔지니어는 ML(기계 학습) 기반 분석과 물리 기반 접근 방식을 결합하여 예측 분석을 사용하여 탁월한 수준의 정확도를 달성할 수 있습니다.
Translitterointi Ansysui haibeulideu bunseog gineung-eul tonghae enjinieoneun ML(gigye hagseub) giban bunseoggwa mulli giban jeobgeun bangsig-eul gyeolhabhayeo yecheug bunseog-eul sayonghayeo tag-wolhan sujun-ui jeonghwagdoleul dalseonghal su issseubnida.
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EN Healthcare analytics Life sciences analytics Goverment analytics Education analytics
KO 의료 서비스 분석 생명 과학 분석 정부 분석 교육 분석
Translitterointi uilyo seobiseu bunseog saengmyeong gwahag bunseog jeongbu bunseog gyoyug bunseog
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
Translitterointi meosin leoning-ui hawi bun-yain dib leoning-eun jache algolijeum-eul josahayeo jisogjeog-eulo hagseubhago gaeseonhaneun bun-yaibnida
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
Translitterointi 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 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.
Translitterointi 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.
Translitterointi 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.
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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
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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.
Translitterointi 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 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
Translitterointi 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.
Translitterointi 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 Ansys’ learning resources are a one-stop shop for all of our free learning resources available, including the Learning Forum, videos with technology tips and introductory student tutorials with step-by-step directions for performing basic simulations.
KO 학습 포럼, 기술 팁이 포함된 동영상, 기본 시뮬레이션 수행을 위한 단계별 지침이 포함된 입문자용 튜토리얼 등 Ansys의 모든 무료 학습 리소스를 원스톱으로 이용할 수 있는 곳입니다.
Translitterointi hagseub poleom, gisul tib-i pohamdoen dong-yeongsang, gibon simyulleisyeon suhaeng-eul wihan dangyebyeol jichim-i pohamdoen ibmunjayong tyutolieol deung Ansysui modeun mulyo hagseub lisoseuleul wonseutob-eulo iyonghal su issneun gos-ibnida.
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."
Translitterointi "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 Machine learning, an area of computer science that uses data to extract algorithms and learning models, is a core technology in many augmented analytics features
KO 기계 학습은 데이터를 사용해 알고리즘과 학습 모델을 추출하는 컴퓨터 과학 영역으로, 많은 증강 분석 기능의 핵심 기술입니다
Translitterointi gigye hagseub-eun deiteoleul sayonghae algolijeumgwa hagseub model-eul chuchulhaneun keompyuteo gwahag yeong-yeog-eulo, manh-eun jeung-gang bunseog gineung-ui haegsim gisul-ibnida
EN Data Analytics and Machine Learning: Leverage advanced machine learning and AI to understand what is impacting your business. Rapidly visualize the data that will influence decisions making.
KO 데이터 분석 및 머신 러닝: 고급 머신 러닝 및 AI를 활용하여 비즈니스에 미치는 영향을 이해합니다. 의사 결정에 영향을 미치는 데이터를 신속하게 시각화합니다.
Translitterointi deiteo bunseog mich meosin leoning: gogeub meosin leoning mich AIleul hwal-yonghayeo bijeuniseue michineun yeonghyang-eul ihaehabnida. uisa gyeoljeong-e yeonghyang-eul michineun deiteoleul sinsoghage sigaghwahabnida.
EN Data Analytics and Machine Learning: Leverage advanced machine learning and AI to understand what is impacting your business. Rapidly visualize the data that will influence decisions making.
KO 데이터 분석 및 머신 러닝: 고급 머신 러닝 및 AI를 활용하여 비즈니스에 미치는 영향을 이해합니다. 의사 결정에 영향을 미치는 데이터를 신속하게 시각화합니다.
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EN Data Analytics and Machine Learning: Leverage advanced machine learning and AI to understand what is impacting your business. Rapidly visualize the data that will influence decisions making.
KO 데이터 분석 및 머신 러닝: 고급 머신 러닝 및 AI를 활용하여 비즈니스에 미치는 영향을 이해합니다. 의사 결정에 영향을 미치는 데이터를 신속하게 시각화합니다.
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EN Augmented analytics is a class of analytics powered by artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) that expands a human’s ability to interact with data at a contextual level
KO 증강 분석 은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)에 기반한 분석 유형으로, 상황에 맞추어 데이터와 상호 작용하는 인간의 능력을 확장하는 기술입니다
Translitterointi jeung-gang bunseog eun ingong jineung(AI)gwa gigye hagseub(ML)e gibanhan bunseog yuhyeong-eulo, sanghwang-e majchueo deiteowa sangho jag-yonghaneun ingan-ui neunglyeog-eul hwagjanghaneun gisul-ibnida
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EN An example of deep-learning-based analytics is highly granular real-time object detection and classification that makes it possible to develop analytics that can distinguish between different kinds of objects, such as types of vehicles
KO 딥 러닝 기반 분석의 예로는 매우 세분화된 실시간 객체 감지 및 분류가 있고, 이를 활용해 차량 유형과 같은 다양한 유형의 객체를 구별할 수 있는 분석을 개발할 수 있습니다
Translitterointi dib leoning giban bunseog-ui yeloneun maeu sebunhwadoen silsigan gaegche gamji mich bunlyuga issgo, ileul hwal-yonghae chalyang yuhyeong-gwa gat-eun dayanghan yuhyeong-ui gaegcheleul gubyeolhal su issneun bunseog-eul gaebalhal su issseubnida
EN Predictive Analytics: Data analytics used to make predictions concerning future business outcomes, based upon historical data and using statistical modeling (regression models) and machine learning (ML) techniques.
KO 예측 분석: 과거 데이터를 기반으로 통계 모델링(회귀 모델) 및 머신 러닝(ML) 기술을 사용하여 미래 비즈니스 결과에 대한 예측을 수행하는 데 사용되는 데이터 분석입니다.
Translitterointi yecheug bunseog: gwageo deiteoleul giban-eulo tong-gye modelling(hoegwi model) mich meosin leoning(ML) gisul-eul sayonghayeo milae bijeuniseu gyeolgwa-e daehan yecheug-eul suhaenghaneun de sayongdoeneun deiteo bunseog-ibnida.
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EN This approach generally includes the fields of data mining, forecasting, machine learning, predictive analytics, statistics, and text analytics
KO 이 접근 방식에는 일반적으로 데이터 마이닝, 예측, 머신 러닝, 예측 분석, 통계 및 텍스트 분석 분야가 포함됩니다
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EN Analytics Skills: Data prep, machine learning, statistics, geospatial analytics, data visualization
KO 분석 기술: 데이터 준비, 머신 러닝, 통계, 지리 공간 분석 , 데이터 시각화
Translitterointi bunseog gisul: deiteo junbi, meosin leoning, tong-gye, jili gong-gan bunseog , deiteo sigaghwa
EN It covers a wide spectrum of analytics – machine learning, predictive analytics and data sourcing – as Front Health shines light on a topic with global impact
KO Front Health는 세계적 영향력이 있는 주제에 주목하며 관련 포트폴리오에 기계 학습, 예측 분석, 데이터 가져오기 등 다양한 영역의 분석을 망라하고 있습니다
Translitterointi Front Healthneun segyejeog yeonghyanglyeog-i issneun jujee jumoghamyeo gwanlyeon poteupollio-e gigye hagseub, yecheug bunseog, deiteo gajyeoogi deung dayanghan yeong-yeog-ui bunseog-eul manglahago issseubnida
EN Check the Analytics Forum and Analytics learning resources.
KO 애널리틱스 포럼과 애널리틱스 학습 리소스를 확인하세요.
Translitterointi aeneollitigseu poleomgwa aeneollitigseu hagseub lisoseuleul hwag-inhaseyo.
EN An open and unified data analytics platform for data engineering, data science, machine learning, and analytics. From the original creators of Apache SparkTM, Delta lake, MLflow, and Koalas.
KO 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 머신 러닝 및 분석에 적합한 오픈형, 통합형 데이터 분석 플랫폼입니다. Apache SparkTM, Delta Lake, MLflow와 Koalas를 창시한 오픈소스 개발자들이 만들었습니다.
Translitterointi deiteo enjinieoling, deiteo saieonseu, meosin leoning mich bunseog-e jeoghabhan opeunhyeong, tonghabhyeong deiteo bunseog peullaespom-ibnida. Apache SparkTM, Delta Lake, MLflowwa Koalasleul changsihan opeunsoseu gaebaljadeul-i mandeul-eossseubnida.
EN Predictive Analytics: Data analytics used to make predictions concerning future business outcomes, based upon historical data and using statistical modeling (regression models) and machine learning (ML) techniques.
KO 예측 분석: 과거 데이터를 기반으로 통계 모델링(회귀 모델) 및 머신 러닝(ML) 기술을 사용하여 미래 비즈니스 결과에 대한 예측을 수행하는 데 사용되는 데이터 분석입니다.
Translitterointi yecheug bunseog: gwageo deiteoleul giban-eulo tong-gye modelling(hoegwi model) mich meosin leoning(ML) gisul-eul sayonghayeo milae bijeuniseu gyeolgwa-e daehan yecheug-eul suhaenghaneun de sayongdoeneun deiteo bunseog-ibnida.
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EN This approach generally includes the fields of data mining, forecasting, machine learning, predictive analytics, statistics, and text analytics
KO 이 접근 방식에는 일반적으로 데이터 마이닝, 예측, 머신 러닝, 예측 분석, 통계 및 텍스트 분석 분야가 포함됩니다
Translitterointi i jeobgeun bangsig-eneun ilbanjeog-eulo deiteo maining, yecheug, meosin leoning, yecheug bunseog, tong-gye mich tegseuteu bunseog bun-yaga pohamdoebnida
EN Analytics Skills: Data prep, machine learning, statistics, geospatial analytics, data visualization
KO 분석 기술: 데이터 준비, 머신 러닝, 통계, 지리 공간 분석 , 데이터 시각화
Translitterointi bunseog gisul: deiteo junbi, meosin leoning, tong-gye, jili gong-gan bunseog , deiteo sigaghwa
EN Though analytics in video surveillance isn’t a new subject - the first analytics application appeared for Axis cameras more than 20 years ago – advances in technology have seen analytics take a step forward in recent years
KO 영상 감시에서 분석은 새로운 주제는 아니지만(Axis 카메라를 위한 최초의 분석 애플리케이션은 20여 년 전에 등장), 기술의 발전으로 최근 몇 년 동안 분석이 한 단계 발전했습니다
Translitterointi yeongsang gamsieseo bunseog-eun saeloun jujeneun anijiman(Axis kamelaleul wihan choechoui bunseog aepeullikeisyeon-eun 20yeo nyeon jeon-e deungjang), gisul-ui baljeon-eulo choegeun myeoch nyeon dong-an bunseog-i han dangye baljeonhaessseubnida
EN Analytics scripts are usually loaded early so you don't miss any valuable analytics data. Fortunately, there are patterns to initialize analytics lazily while retaining early page-load data.
KO 분석 스크립트는 일반적으로 일찍 로드되므로 귀중한 분석 데이터를 놓치지 않습니다. 다행히 초기 페이지 로드 데이터를 유지하면서 분석을 느리게 초기화하는 패턴이 있습니다.
Translitterointi bunseog seukeulibteuneun ilbanjeog-eulo iljjig lodeudoemeulo gwijunghan bunseog deiteoleul nohchiji anhseubnida. dahaenghi chogi peiji lodeu deiteoleul yujihamyeonseo bunseog-eul neulige chogihwahaneun paeteon-i issseubnida.
EN Analytics: For more insightful analytics, users search, understand, and provision data using self-service data catalogs and governed workflows for their analytics programs
KO 분석: 보다 통찰력 있는 분석을 위해 사용자는 셀프 서비스 데이터 카탈로그와 분석 프로그램에 대한 관리 워크플로를 사용하여 데이터를 검색하고 이해하며 프로비저닝합니다
Translitterointi bunseog: boda tongchallyeog issneun bunseog-eul wihae sayongjaneun selpeu seobiseu deiteo katallogeuwa bunseog peulogeulaem-e daehan gwanli wokeupeulloleul sayonghayeo deiteoleul geomsaeghago ihaehamyeo peulobijeoninghabnida
EN Discover self-paced, guided learning paths curated by experts. Answer a few quick questions and we will recommend the best learning path to get you where you want to be.
KO 자신의 속도에 맞춰 진행하는, 전문가가 선별하여 안내한 학습 경로에 대해 알아보십시오. 몇 가지 간단한 질문에 대답해 주시면 원하시는 목표에 이르는 데 최선인 경로를 권장해 드립니다.
Translitterointi jasin-ui sogdo-e majchwo jinhaenghaneun, jeonmungaga seonbyeolhayeo annaehan hagseub gyeonglo-e daehae al-abosibsio. myeoch gaji gandanhan jilmun-e daedabhae jusimyeon wonhasineun mogpyoe ileuneun de choeseon-in gyeongloleul gwonjanghae deulibnida.
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
Translitterointi kogeunegseu dibleoning-eun choesin meosin leoning algolijeum-e gichohaeseo choecholo hyeonjang-eseo teseuteudoego choejeoghwadoeeoss-eumyeo geomjeungdoen geomsa gisul-ibnida
EN You’ll build scalable and ongoing learning plans for your users by evaluating their relationship to data and fitting training to their needs and learning styles
KO 사용자와 데이터의 관계를 평가하고 교육을 각자의 요구와 학습 스타일에 맞춤으로써 확장 가능하며 지속적인 학습 계획을 세웁니다
Translitterointi sayongjawa deiteoui gwangyeleul pyeong-gahago gyoyug-eul gagjaui yoguwa hagseub seutail-e majchum-eulosseo hwagjang ganeunghamyeo jisogjeog-in hagseub gyehoeg-eul se-ubnida
EN E-Learning courses that combine video and instructor-monitored, project-based learning
KO 강사가 모니터링하는 프로젝트 기반 학습과 동영상이 결합된 온라인 교육 과정
Translitterointi gangsaga moniteolinghaneun peulojegteu giban hagseubgwa dong-yeongsang-i gyeolhabdoen onlain gyoyug gwajeong
EN Authorized Academic Partners are part of the Autodesk Learning Partner community. Learning Partners prepare people who want to make things.
KO 공인 교육 파트너는 오토데스크 교육 파트너 커뮤니티의 일부입니다. 학습 파트너는 무언가를 만들고 싶은 사람들의 준비를 돕습니다.
Translitterointi gong-in gyoyug pateuneoneun otodeseukeu gyoyug pateuneo keomyunitiui ilbu-ibnida. hagseub pateuneoneun mueongaleul mandeulgo sip-eun salamdeul-ui junbileul dobseubnida.
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
Translitterointi 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.
Translitterointi dib leoning-eun uli saenghwal-ui yeleul tonghae uli ingandeul-i swibgo jayeonseuleobge haneun il-eul keompyuteoe galeuchineun meosin leoning gisul-ibnida.
EN Accurately configuring the learning rate decay means that the learning rate adapts to keep increasing performance capabilities while reducing the training time taken.
KO 학습률 감소를 정확하게 구성한다는 것은 학습률이 수행 능력을 향상시키는 동시에 소요되는 학습 시간을 줄이도록 적응한다는 것을 의미합니다.
Translitterointi hagseublyul gamsoleul jeonghwaghage guseonghandaneun geos-eun hagseublyul-i suhaeng neunglyeog-eul hyangsangsikineun dongsie soyodoeneun hagseub sigan-eul jul-idolog jeog-eunghandaneun geos-eul uimihabnida.
EN Machine learning: Machine learning algorithms learn from the data to produce detailed models that can identify complex patterns and make highly accurate predictions
KO 머신 러닝 : 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 학습하여 복잡한 패턴을 식별하고 매우 정확한 예측을 할 수 있는 세부 모델을 생성합니다
Translitterointi meosin leoning : meosin leoning algolijeum-eun deiteoleul hagseubhayeo bogjabhan paeteon-eul sigbyeolhago maeu jeonghwaghan yecheug-eul hal su issneun sebu model-eul saengseonghabnida
EN Machine learning is a part of many things that we do every day. Think about where machine learning systems might influence your life:
KO 머신 러닝은 우리가 매일 수행하는 많은 것들의 일부로 됩니다. 머신 러닝 시스템이 여러분의 삶에 영향을 미칠 수 있는 영역을 생각해보겠습니다:
Translitterointi meosin leoning-eun uliga maeil suhaenghaneun manh-eun geosdeul-ui ilbulo doebnida. meosin leoning siseutem-i yeoleobun-ui salm-e yeonghyang-eul michil su issneun yeong-yeog-eul saeng-gaghaebogessseubnida:
EN Machine learning has incredibly wide ranging benefits across almost every facet of life. These are just some of the universal benefits of machine learning:
KO 머신 러닝은 삶의 거의 모든 측면에서 매우 광범위한 이점을 제공합니다. 다음은 머신 러닝이 제공하는 보편적인 이점 중 일부입니다:
Translitterointi meosin leoning-eun salm-ui geoui modeun cheugmyeon-eseo maeu gwangbeom-wihan ijeom-eul jegonghabnida. da-eum-eun meosin leoning-i jegonghaneun bopyeonjeog-in ijeom jung ilbu-ibnida:
EN Learning is part of the human experience. It empowers us to improve our thinking, our feeling, our communication, and our service. When Lions and Leos put learning into action, leadership happens.
KO 학습은 인간이 할 수 있는 경험 중 하나로 우리의 생각, 감정, 의사소통, 봉사를 더욱 발전시키도록 도와줍니다. 라이온 및 레오가 배운 내용을 행동으로 옮길 때, 훌륭한 지도력이 발휘됩니다.
Translitterointi hagseub-eun ingan-i hal su issneun gyeongheom jung hanalo uliui saeng-gag, gamjeong, uisasotong, bongsaleul deoug baljeonsikidolog dowajubnida. laion mich le-oga baeun naeyong-eul haengdong-eulo olmgil ttae, hullyunghan jidolyeog-i balhwidoebnida.
EN Our system is a next generation smart learning service is to help human resources learn the necessary training and knowledge online contents on a single learning platform at the right moment
KO 우리의 시스템은 차세대 스마트 학습 서비스로 인적 자원이 필요한 학습 및 지식 온라인 콘텐츠를 단일 학습 플랫폼에서 적절한 순간에 학습하도록 돕는 것입니다
Translitterointi uliui siseutem-eun chasedae seumateu hagseub seobiseulo injeog jawon-i pil-yohan hagseub mich jisig onlain kontencheuleul dan-il hagseub peullaespom-eseo jeogjeolhan sungan-e hagseubhadolog dobneun geos-ibnida
EN Trainees organize their learning with their own language and behavior through active learning such as discussion, presentation and team activities.
KO 연수생은 토론, 발표 및 팀 활동과 같은 적극적인 학습을 통해 자신의 언어와 행동으로 학습을 구성합니다.
Translitterointi yeonsusaeng-eun tolon, balpyo mich tim hwaldong-gwa gat-eun jeoggeugjeog-in hagseub-eul tonghae jasin-ui eon-eowa haengdong-eulo hagseub-eul guseonghabnida.
EN Duolingo’s language learning scientists, machine learning engineers, and AI experts use data from over 300 million learners to constantly increase effectiveness of the platform.
KO Duolingo의 언어 학습 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 AI 전문가는 3억 명 이상의 학습자로부터 나오는 데이터를 사용하여 플랫폼의 효과를 지속적으로 개선합니다.
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EN Amazon SageMaker is a fully-managed machine learning platform that enables you to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models
KO Amazon SageMaker는 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 지원하는 완전관리형 기계 학습 플랫폼입니다
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