EN Develop working skills in the main areas of Machine Learning: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning
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
음역 gigye hagseub-ui juyo yeong-yeog-in jido hagseub, jayul hagseub, simcheung hagseub mich ganghwa hagseub-e daehan eobmu yeoglyang-eul gaebalhaseyo
EN Shogun is an open-source machine learning library that offers a wide range of efficient and unified machine learning methods.
KO Shogun은 광범위한 효율적이고 통합된 머신 러닝 방법을 제공하는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다.
음역 Shogun-eun gwangbeom-wihan hyoyuljeog-igo tonghabdoen meosin leoning bangbeob-eul jegonghaneun opeun soseu meosin leoning laibeuleoliibnida.
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.
음역 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 Exchanges and integrates IIoT data across devices and systems, eliminating the complexity of creating and syndicating integrations for machine-to-machine, machine-to-people or machine-to-application scenarios.
KO IIoT 데이터 교환 및 통합 장치와 시스템 전반에 걸쳐, 기계 대 기계, 기계 대 사람 또는 기계 대 애플리케이션 시나리오를 위한 통합 생성 및 신디케이션의 복잡성을 제거합니다.
음역 IIoT deiteo gyohwan mich tonghab jangchiwa siseutem jeonban-e geolchyeo, gigye dae gigye, gigye dae salam ttoneun gigye dae aepeullikeisyeon sinalioleul wihan tonghab saengseong mich sindikeisyeon-ui bogjabseong-eul jegeohabnida.
KO 머신 러닝은 우리가 매일 수행하는 많은 것들의 일부로 됩니다. 머신 러닝 시스템이 여러분의 삶에 영향을 미칠 수 있는 영역을 생각해보겠습니다:
음역 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 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.
음역 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 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
음역 Amazon SageMakerneun gigye hagseub model-eul ppaleugo swibge guchug, gyoyug mich baepohal su issdolog jiwonhaneun wanjeongwanlihyeong gigye hagseub peullaespom-ibnida
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amazon | amazon |
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.
음역 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.
음역 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 Quantiphi is a category defining Applied AI and Machine Learning software and services company focused on helping organizations translate the big promise of Big Data & Machine Learning technologies into quantifiable business impact.
KO Quantiphi는 빅 데이터와 기계 학습 기술을 활용하여 정량화 가능한 비즈니스 영향을 도출하는 솔루션을 제공하는 응용 AI와 기계 학습 소프트웨어 및 서비스 회사입니다.
음역 Quantiphineun big deiteowa gigye hagseub gisul-eul hwal-yonghayeo jeonglyanghwa ganeunghan bijeuniseu yeonghyang-eul dochulhaneun sollusyeon-eul jegonghaneun eung-yong AIwa gigye hagseub sopeuteuweeo mich seobiseu hoesaibnida.
KO 머신 러닝 애플리케이션 : 머신 러닝 및 인공 지능 (AI)이 계속 인기를 높이고 있지만 조직은 여전히 정확한 모델을 작성하기 위한 높은 데이터 품질 을 보장하기 위해 고군분투하고 있습니다
음역 meosin leoning aepeullikeisyeon : meosin leoning mich ingong jineung (AI)i gyesog ingileul nop-igo issjiman jojig-eun yeojeonhi jeonghwaghan model-eul jagseonghagi wihan nop-eun deiteo pumjil eul bojanghagi wihae gogunbuntuhago issseubnida
KO 머신 러닝은 우리가 매일 수행하는 많은 것들의 일부로 됩니다. 머신 러닝 시스템이 여러분의 삶에 영향을 미칠 수 있는 영역을 생각해보겠습니다:
음역 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 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
음역 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 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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api | api |
KO 개발자는 강력한 Eclipse 기반의 IDE, 그리고 실시간 이벤트에 맞게 개발된 스트리밍 EventFlow 그래픽 언어를 통해 애플리케이션을 빠르게 개발하고 점진적으로 릴리스할 수 있습니다.
음역 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 P3dn.24xlarge instances also support Elastic Fabric Adapter (EFA) which accelerates distributed machine learning applications that use NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)
KO 또한 P3dn.24xlarge 인스턴스는 NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)을 사용하는 분산 기계 학습 애플리케이션을 가속화하는 Elastic Fabric Adapter(EFA)를 지원합니다
음역 ttohan P3dn.24xlarge inseuteonseuneun NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)eul sayonghaneun bunsan gigye hagseub aepeullikeisyeon-eul gasoghwahaneun Elastic Fabric Adapter(EFA)leul jiwonhabnida
EN Built on top of Spark, MLlib is a scalable machine learning library that delivers both high-quality algorithms (e.g., multiple iterations to increase accuracy) and blazing speed (up to 100x faster than MapReduce)
KO Spark를 기반으로 한 MLlib은 확장 가능한 머신 러닝 라이브러리로, 고급 알고리즘(예: 여러 번의 반복을 거쳐 정확도 향상)과 빠른 속도(MapReduce보다 속도가 100배 향상)을 제공합니다
음역 Sparkleul giban-eulo han MLlib-eun hwagjang ganeunghan meosin leoning laibeuleolilo, gogeub algolijeum(ye: yeoleo beon-ui banbog-eul geochyeo jeonghwagdo hyangsang)gwa ppaleun sogdo(MapReduceboda sogdoga 100bae hyangsang)eul jegonghabnida
EN Increase machine productivity by 25%, reduce machine downtime by 70%, and cut machine maintenance costs by 25%.
KO 기계의 생산성을 25% 높이고, 기계의 가동 중지 시간은 70% 줄이며, 기계의 유지 보수 비용은 25% 절감합니다.
음역 gigyeui saengsanseong-eul 25% nop-igo, gigyeui gadong jungji sigan-eun 70% jul-imyeo, gigyeui yuji bosu biyong-eun 25% jeolgamhabnida.
EN Shift from manual to machine-led QA when you apply AI and machine learning. Deliver DevOps at scale and optimize your UX. Enabled by Eggplant.
KO AI와 머신 러닝을 적용할 때 매뉴얼에서 기계 주도 QA로 전환하십시오. 대규모로 DevOps를 제공하고 UX를 최적화하십시오. Eggplant가 제공합니다.
음역 AIwa meosin leoning-eul jeog-yonghal ttae maenyueol-eseo gigye judo QAlo jeonhwanhasibsio. daegyumolo DevOpsleul jegonghago UXleul choejeoghwahasibsio. Eggplantga jegonghabnida.
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qa | qa |
EN Successfully implementing predictive maintenance requires using the specific data collected from all of your machine sensors, under your unique operating conditions and then applying machine learning (ML) to enable highly accurate predictions
KO 예측 유지 관리를 성공적으로 구현하려면 고유한 작동 조건의 모든 기계 센서에서 수집된 특정 데이터를 기계 학습(ML)에 적용하여 매우 정확한 예측을 수행해야 합니다
음역 yecheug yuji gwanlileul seong-gongjeog-eulo guhyeonhalyeomyeon goyuhan jagdong jogeon-ui modeun gigye senseoeseo sujibdoen teugjeong deiteoleul gigye hagseub(ML)e jeog-yonghayeo maeu jeonghwaghan yecheug-eul suhaenghaeya habnida
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EN Our White Paper “Are Neural Networks the Future of Machine Vision?” reveals captivating insights into the world of machine learning. Do you have any further questions? Simply let us know – we're always glad to help!
KO 우리 백서인 “머신 비전의 미래는 신경망?” 은 머신 러닝 세계에 대한 매력적인 통찰을 보여줍니다. 좀 더 질문할 내용이 있으신가요? 도움이 필요하신가요? 언제든 연락주십시오.
음역 uli baegseoin “meosin bijeon-ui milaeneun singyeongmang?” eun meosin leoning segyee daehan maelyeogjeog-in tongchal-eul boyeojubnida. jom deo jilmunhal naeyong-i iss-eusingayo? doum-i pil-yohasingayo? eonjedeun yeonlagjusibsio.
EN Successfully implementing predictive maintenance requires using the specific data collected from all of your machine sensors, under your unique operating conditions and then applying machine learning (ML) to enable highly accurate predictions
KO 예측 유지 관리를 성공적으로 구현하려면 고유한 작동 조건의 모든 기계 센서에서 수집된 특정 데이터를 기계 학습(ML)에 적용하여 매우 정확한 예측을 수행해야 합니다
음역 yecheug yuji gwanlileul seong-gongjeog-eulo guhyeonhalyeomyeon goyuhan jagdong jogeon-ui modeun gigye senseoeseo sujibdoen teugjeong deiteoleul gigye hagseub(ML)e jeog-yonghayeo maeu jeonghwaghan yecheug-eul suhaenghaeya habnida
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EN When you select "Optimise iPhone Storage" the Photo Library will act as curator and manage the size of your library on the device
KO "Optimize iPhone Storage"를 선택하면 사진 라이브러리가 큐레이터의 역할을 수행하고 장치의 라이브러리 크기를 관리합니다
음역 "Optimize iPhone Storage"leul seontaeghamyeon sajin laibeuleoliga kyuleiteoui yeoghal-eul suhaenghago jangchiui laibeuleoli keugileul gwanlihabnida
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iphone | iphone |
EN A 3D library's entire point is to have that knowledge built in so you don't need that knowledge yourself, you can just rely on the library to handle it for you
KO 3D 라이브러리의 핵심은 해당 지식들이 내장되어 있어서 지식을 필요로 하지 않고, 라이브러리에 의존하여 처리할 수 있다는 점입니다
음역 3D laibeuleoliui haegsim-eun haedang jisigdeul-i naejangdoeeo iss-eoseo jisig-eul pil-yolo haji anhgo, laibeuleolie uijonhayeo cheolihal su issdaneun jeom-ibnida
EN Knowing that WebGL is not a 3D library and that they have to provide all the knowledge themselves lets them know what's next for them and whether they want to pursue that 3D math knowledge or instead choose a 3D library to handle it for them
KO WebGL은 3D 라이브러리가 아니고 모든 지식을 직접 제공해야 한다는 걸 알면, 다음 단계는 무엇인지 그리고 3D 수학 지식 추구할지 아니면 3D 라이브러리를 선택하여 처리할지 알 수 있습니다
음역 WebGLeun 3D laibeuleoliga anigo modeun jisig-eul jigjeob jegonghaeya handaneun geol almyeon, da-eum dangyeneun mueos-inji geuligo 3D suhag jisig chuguhalji animyeon 3D laibeuleolileul seontaeghayeo cheolihalji al su issseubnida
EN Overview Interactive demo Python library C# library Support and service status
KO 개요 대화 형 데모 파이썬 라이브러리 C # 라이브러리 지원 및 서비스 상태
음역 gaeyo daehwa hyeong demo paisseon laibeuleoli C # laibeuleoli jiwon mich seobiseu sangtae
EN A 3D library's entire point is to have that knowledge built in so you don't need that knowledge yourself, you can just rely on the library to handle it for you
KO 3D 라이브러리의 핵심은 해당 지식들이 내장되어 있어서 지식을 필요로 하지 않고, 라이브러리에 의존하여 처리할 수 있다는 점입니다
음역 3D laibeuleoliui haegsim-eun haedang jisigdeul-i naejangdoeeo iss-eoseo jisig-eul pil-yolo haji anhgo, laibeuleolie uijonhayeo cheolihal su issdaneun jeom-ibnida
EN Knowing that WebGL is not a 3D library and that they have to provide all the knowledge themselves lets them know what's next for them and whether they want to pursue that 3D math knowledge or instead choose a 3D library to handle it for them
KO WebGL은 3D 라이브러리가 아니고 모든 지식을 직접 제공해야 한다는 걸 알면, 다음 단계는 무엇인지 그리고 3D 수학 지식 추구할지 아니면 3D 라이브러리를 선택하여 처리할지 알 수 있습니다
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EN A 3D library's entire point is to have that knowledge built in so you don't need that knowledge yourself, you can just rely on the library to handle it for you
KO 3D 라이브러리의 핵심은 해당 지식들이 내장되어 있어서 지식을 필요로 하지 않고, 라이브러리에 의존하여 처리할 수 있다는 점입니다
음역 3D laibeuleoliui haegsim-eun haedang jisigdeul-i naejangdoeeo iss-eoseo jisig-eul pil-yolo haji anhgo, laibeuleolie uijonhayeo cheolihal su issdaneun jeom-ibnida
EN Knowing that WebGL is not a 3D library and that they have to provide all the knowledge themselves lets them know what's next for them and whether they want to pursue that 3D math knowledge or instead choose a 3D library to handle it for them
KO WebGL은 3D 라이브러리가 아니고 모든 지식을 직접 제공해야 한다는 걸 알면, 다음 단계는 무엇인지 그리고 3D 수학 지식 추구할지 아니면 3D 라이브러리를 선택하여 처리할지 알 수 있습니다
음역 WebGLeun 3D laibeuleoliga anigo modeun jisig-eul jigjeob jegonghaeya handaneun geol almyeon, da-eum dangyeneun mueos-inji geuligo 3D suhag jisig chuguhalji animyeon 3D laibeuleolileul seontaeghayeo cheolihalji al su issseubnida
EN If you’re utilizing a third-party library, we recommend reaching out to the developer of that library or searching developer resources like
KO 타사 라이브러리를 사용하는 경우, 해당 라이브러리의 개발자에게 문의하거나
음역 tasa laibeuleolileul sayonghaneun gyeong-u, haedang laibeuleoliui gaebalja-ege mun-uihageona
EN When you select "Optimise iPhone Storage" the Photo Library will act as curator and manage the size of your library on the device
KO "Optimize iPhone Storage"를 선택하면 사진 라이브러리가 큐레이터의 역할을 수행하고 장치의 라이브러리 크기를 관리합니다
음역 "Optimize iPhone Storage"leul seontaeghamyeon sajin laibeuleoliga kyuleiteoui yeoghal-eul suhaenghago jangchiui laibeuleoli keugileul gwanlihabnida
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EN Overview Interactive demo Python library C# library Support and service status
KO 개요 대화 형 데모 파이썬 라이브러리 C # 라이브러리 지원 및 서비스 상태
음역 gaeyo daehwa hyeong demo paisseon laibeuleoli C # laibeuleoli jiwon mich seobiseu sangtae
KO Ansys Model Fuel Library는 사용 가능한 가장 포괄적이고 정확한 실제 연료 모델 라이브러리입니다. 70개 이상의 연료 성분에 대한 상세하고 검증된 반응 메커니즘.
음역 Ansys Model Fuel Libraryneun sayong ganeunghan gajang pogwaljeog-igo jeonghwaghan silje yeonlyo model laibeuleoliibnida. 70gae isang-ui yeonlyo seongbun-e daehan sangsehago geomjeungdoen ban-eung mekeonijeum.
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
음역 kogeunegseu dibleoning-eun choesin meosin leoning algolijeum-e gichohaeseo choecholo hyeonjang-eseo teseuteudoego choejeoghwadoeeoss-eumyeo geomjeungdoen geomsa gisul-ibnida
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
음역 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
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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.
음역 Duolingoui eon-eo hagseub gwahagja, gigye hagseub enjinieo mich AI jeonmunganeun 3eog myeong isang-ui hagseubjalobuteo naoneun deiteoleul sayonghayeo peullaespom-ui hyogwaleul jisogjeog-eulo gaeseonhabnida.
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
음역 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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amazon | amazon |
aws | aws |
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.
음역 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 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
음역 kogeunegseu dibleoning-eun choesin meosin leoning algolijeum-e gichohaeseo choecholo hyeonjang-eseo teseuteudoego choejeoghwadoeeoss-eumyeo geomjeungdoen geomsa gisul-ibnida
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