Terjemahkan "machine learning models" ke Jerman

DE Obwohl KI und maschinelles Lernen verwandt sind, handelt es sich um separate Spezialisierungen: maschinelles Lernen ist ein Teil von KI, aber nicht alle KI ist maschinelles Lernen

• Obwohl KI
• maschinelles Lernen verwandt
• separate Spezialisierungen
• Teil von KI
• KI ist maschinelles

DE Wie bereits erwähnt, sind sowohl Deep Learning als auch maschinelles Lernen Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, und Deep Learning ist eigentlich ein Teilgebiet des maschinellen Lernens.

• bereits erwähnt
• sowohl Deep Learning
• maschinelles Lernen Teilgebiete
• künstlichen Intelligenz
• Teilgebiet des maschinellen

DE Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten in den Hauptbereichen von maschinellem Lernen: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning

• Entwickeln Sie praktische
• Hauptbereichen von maschinellem
• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Deep Learning
• and Reinforcement Learning

DE Ziel des Teams „Robot Learning“ ist es, Methoden und Ansätze zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, aus der Interaktion zwischen Mensch und Maschine oder aus der zwischen Maschinen zu lernen

• Ziel des Teams
• Robot Learning
• Methoden
• Ansätze zu entwickeln
• Maschinen ermöglichen
• Interaktion zwischen Mensch
• Maschine

DE Ziel des Teams „Robot Learning“ ist es, Methoden und Ansätze zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, aus der Interaktion zwischen Mensch und Maschine oder aus der zwischen Maschinen zu lernen

• Ziel des Teams
• Robot Learning
• Methoden
• Ansätze zu entwickeln
• Maschinen ermöglichen
• Interaktion zwischen Mensch
• Maschine

DE Maschinelles Lernen: Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus den Daten, um detaillierte Modelle zu erstellen, die komplexe Muster identifizieren und äußerst präzise Prognosen treffen können

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• Algorithmen für maschinelles
• komplexe Muster identifizieren
• äußerst präzise Prognosen

DE Amazon SageMaker ist eine komplett verwaltete Machine Learning-Plattform, mit der Sie Machine-Learning-Modelle schnell und problemlos erstellen, trainieren und bereitstellen können

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• problemlos erstellen
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DE Über die Entwicklung von Machine Learning Modellen hinaus realisieren wir Konzepte für den kompletten “end-to-end Machine Learning lifecycle” und den produktiven Einsatz.

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DE Maschinelles Lernen: Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus den Daten, um detaillierte Modelle zu erstellen, die komplexe Muster identifizieren und äußerst präzise Prognosen treffen können

• Maschinelles Lernen
• Algorithmen für maschinelles
• komplexe Muster identifizieren
• äußerst präzise Prognosen

DE Anwendungen für maschinelles Lernen: Während maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) weiterhin immer beliebter werden, haben Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, eine hohe Datenqualität für genaue Modelle sicherzustellen

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DE Die von Bluetooth SIG definierten Modelle sind als SIG Modelle bekannt. Anbieter können auch ihre eigenen Modelle definieren, die dann als Anbietermodelle bezeichnet werden.

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DE Betreibermodelle (bspw. Machine as a Service. Dabei zahlt der Kunde für die Benutzung/ den Output der Maschine, anstatt eines Kaufs der Maschine.)

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DE Wir erstellen maßgeschneiderte Modelle unter Verwendung fortschrittlicher Machine Learning Algorithmen und Auswahlmodelle

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• Auswahlmodelle

DE Alle hier beschriebenen Auswirkungen gelten generell für alle Möglichkeiten der Kundenbewertung. Sowohl für die Verwendung von Machine-Learning-Modellen als auch für die Verwendung von Heuristiken wie zum Beispiel RFM-Modellen.

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DE Tools für maschinelles Lernen, die für intelligente Erfahrungen eingesetzt werden, beruhen auf Modellen. Modelle verwenden Computeralgorithmen, um Funktionen durch Erfahrung automatisch zu verbessern. Das funktioniert so:

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• Modelle verwenden Computeralgorithmen
• Funktionen durch Erfahrung
• verbessern
• funktioniert

DE Die traditionellen Lösungen – basierend auf formalen Modellen der Wissensdomäne, der Lernenden und der (Fach-)didaktik – können wir heutzutage mit Ansätzen des maschinellen Lernens ergänzen, bei denen KI-Methoden die benötigten Modelle erzeugen

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• Wissensdomäne
• Lernenden
• Fach-
• didaktik
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• Modelle erzeugen

DE Trotz erstaunlicher Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens (ML) ist die Robustheit von Hochleistungsmodellen, insbesondere der auf Deep Learning-Technologien basierenden, geringer als…

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• ML
• Robustheit von Hochleistungsmodellen
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DE Federated Learning ist eine Lösung, die auf einem Algorithmus basiert, der Ihnen die Möglichkeit bietet, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und Daten weiterhin an ihrer Quelle aufzubewahren

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• Ihnen die Möglichkeit
• Modelle für maschinelles
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• weiterhin an ihrer
• aufzubewahren

DE Amazon EC2 P3-Instances ermöglichen es Entwicklern, Deep Learning-Modelle schneller zu trainieren, sodass sie ihre Machine Learning-Ziele schnell erreichen.

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• Learning-Ziele schnell

DE Federated Learning ist eine Lösung, die auf einem Algorithmus basiert, der Ihnen die Möglichkeit bietet, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und Daten weiterhin an ihrer Quelle aufzubewahren

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• weiterhin an ihrer
• aufzubewahren

DE Federated Learning ist eine Lösung, die auf einem Algorithmus basiert, der Ihnen die Möglichkeit bietet, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und Daten weiterhin an ihrer Quelle aufzubewahren

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• Ihnen die Möglichkeit
• Modelle für maschinelles
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• weiterhin an ihrer
• aufzubewahren

DE Apache SINGA ist ein Apache Top Level Project mit Schwerpunkt auf verteilter Schulung von Modellen für Deep Learning und maschinelles Lernen.

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DE Machine Learning-Funktionen: Eine selbstlernende Umgebung modelliert wahrscheinliche Kampagnenreaktionen mit Echtzeitinteraktionen für eine optimale Nachrichtenplatzierung.

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DE Machine Learning kann in jedem Schritt der Customer Journey einen tiefgreifenden Einfluss auf die Kundenerfahrung haben. Um Marketern zu helfen, die Möglichkeiten von Machine Learning zu nutzen, bietet dieses E-Book:

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DE Maschinelles Lernen ist ein Teil von vielen Dingen, die wir jeden Tag tun. Überlegen Sie, wo Systeme des maschinellen Lernens Ihr Leben beeinflussen könnten:

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DE Maschinelles Lernen bietet in fast allen Facetten des Lebens unglaublich große Vorteile. Dies sind nur einige der universellen Vorteile von maschinellem Lernen:

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DE Als offene Entwicklungsplattform orientiert sich Sitecore Cortex an einem „Bring your own machine learning“-Modell, sodass Sie ML-Insights basierend auf Ihren spezifischen Branchenanalysen und -trends erstellen können

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DE Sitecore Cortex lässt sich in andere Engines, Algorithmen und Plattformen für maschinelles Lernen integrieren und hat daher den Vorteil, dass Sie Ihre bevorzugte Datenstrategie und vorhandenen ML-Infrastrukturen nutzen können.

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• vorhandenen ML-Infrastrukturen nutzen

DE Datenanalysen und maschinelles Lernen: Nutzen Sie erweitertes maschinelles Lernen und KI, um zu verstehen, welche Kräfte auf Ihr Unternehmen einwirken. Visualisieren Sie in kürzester Zeit alle Daten, die sich auf die Entscheidungsfindung auswirken.

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• Zeit alle Daten
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DE Wenden Sie mit der Integration von R und Python maschinelles Lernen und präskriptive Analysen an. Nutzen Sie integrierte Algorithmen des maschinellen Lernens, die Antworten auf Fragen liefern, die Sie nie gestellt hätten.

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• Nutzen Sie integrierte
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• Antworten auf Fragen
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DE Mit Cloudera Machine Learning, ein Bestandteil der Cloudera Data Platform, verleihen Sie Self-Service-Workflows für maschinelles Lernen die Flexibilität und Wirtschaftlichkeit einer Cloud:

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DE Datenanalysen und maschinelles Lernen: Nutzen Sie erweitertes maschinelles Lernen und KI, um zu verstehen, welche Kräfte auf Ihr Unternehmen einwirken. Visualisieren Sie in kürzester Zeit alle Daten, die sich auf die Entscheidungsfindung auswirken.

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DE Wie Maschinelles Lernen auch in Krisenzeiten zum Unternehmenserfolg beiträgt Folgestudie 2021: Die neue IDG-Studie „Machine Learning 2021“

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DE 2016: Wie es ist ein Cyborg zu sein: „Inferno“ eröffnet die Möglichkeit in die Rolle eines Roboters zu schlüpfen.Inferno / Louis-Philippe Demers (CA), Bill Vorn (CA), Credit: vog.photo

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DE Da KI der Kern des maschinellen Lernens ist, wird der Markt für maschinelles Lernen Schätzungen zufolge bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen.

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DE Mit Cloudera Machine Learning, ein Bestandteil der Cloudera Data Platform, verleihen Sie Self-Service-Workflows für maschinelles Lernen die Flexibilität und Wirtschaftlichkeit einer Cloud:

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DE Mit Cloudera Machine Learning, ein Bestandteil der Cloudera Data Platform, verleihen Sie Self-Service-Workflows für maschinelles Lernen die Flexibilität und Wirtschaftlichkeit einer Cloud:

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DE Sie sind auf der Suche nach Cloud-nativem maschinellen Lernen auf der CDP? Besuchen Sie Cloudera Machine Learning

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DE Maschinelles Lernen im Unternehmen mit Cloudera Machine Learning (CML) [Highlight]

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DE Sie sind auf der Suche nach Cloud-nativem maschinellen Lernen auf der CDP? Besuchen Sie Cloudera Machine Learning

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DE Maschinelles Lernen im Unternehmen mit Cloudera Machine Learning (CML) [Highlight]

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DE Das Team von Zühlke mit seinen Expertinnen und Experten für Machine Learning, Data Engineering, Softwareentwicklung und regulatorische Anforderungen entwickelt einen medizinischen Machine-Learning-Prozess

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DE Datenanalysen und maschinelles Lernen: Nutzen Sie erweitertes maschinelles Lernen und KI, um zu verstehen, welche Kräfte auf Ihr Unternehmen einwirken. Visualisieren Sie in kürzester Zeit alle Daten, die sich auf die Entscheidungsfindung auswirken.

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DE Wenden Sie mit der Integration von R und Python maschinelles Lernen und präskriptive Analysen an. Nutzen Sie integrierte Algorithmen des maschinellen Lernens, die Antworten auf Fragen liefern, die Sie nie gestellt hätten.

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DE Fortgeschrittenes maschinelles Lernen — Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Threat Intelligence Engine MI:RIAM. identifiziert und verhindert neuartige Bedrohungen.

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DE 2016: Wie es ist ein Cyborg zu sein: „Inferno“ eröffnet die Möglichkeit in die Rolle eines Roboters zu schlüpfen.Inferno / Louis-Philippe Demers (CA), Bill Vorn (CA), Credit: vog.photo

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DE Patrick leitete zuvor ein Labor als Professor für maschinelles Lernen und biomimetische Robotik an der Technischen Universität München, während er die Gruppe für maschinelles Lernen am Forschungsinstitut fortiss leitete

• Patrick leitete zuvor
• Labor als Professor
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• Technischen Universität München
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DE Programmierung von Stratix 10 mit OpenCL für maschinelles Lernen. Behandelte Themen: OpenCL, maschinelles Lernen, Stratix 10.

• Programmierung von Stratix
• OpenCL für maschinelles
• Behandelte Themen
• OpenCL
• maschinelles Lernen
• Stratix

DE Einsatz von FPGAs mit variabler Genauigkeit zum Aufbau besserer Inferenznetzwerke für maschinelles Lernen. Behandelte Themen: Maschinelles Lernen, Anwendungsanpassung, Arria 10

• Einsatz von FPGAs
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• Behandelte Themen
• Maschinelles Lernen
• Anwendungsanpassung
• Arria

DE Von der Migration der Infrastruktur in die Cloud bis hin zur Industrialisierung von Algorithmen des maschinellen Lernens arbeiten Sie im Projektmodus, um unsere Kunden bei ihren Problemen in den Bereichen IA, maschinelles Lernen und Big Data zu beraten.

• Migration der Infrastruktur
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• Bereichen IA
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