「Supervised Learning」を含む例文一覧(11)

  • To suppress increase of processing load even in improving learning accuracy of so-called "supervised learning".
    いわゆる「教師あり学習」の学習精度向上を図る場合であっても処理負荷増大を抑制する。 - 特許庁
  • A learning identification part 13 identifies the function of the protein of unknown function by learning the supervised data.
    学習識別部１３が、上記の教師データを学習して機能未知タンパク質の機能を識別する。 - 特許庁
  • Support vector machines are supervised learning models used for classification and regression analysis.
    サポートベクターマシンとは、教師あり学習モデルであり、判別分析や回帰分析に用いられる。 - Tatoeba例文
  • To provide a general-purpose, practical and high-accuracy classifier having a small number of learning parameters, and allowing application of supervised learning as a lower learning machine.
    下位学習機械として教師あり学習を適用可能な汎用的かつ学習パラメータの少ない実用的な高精度の分類器を提供する。 - 特許庁
  • The training data, the unlabeled data, and the test data are combined, and the supervised learning is repeatedly performed.
    訓練データとラベル無しデータおよびテストデータを結合し、教師あり学習を反復的に行う。 - 特許庁
  • To generate a contracted feature which is more compact and more accurate than a feature used for general supervised learning.
    一般的な教師あり学習に用いられる素性よりも、コンパクトかつ高精度の縮約素性を生成する。 - 特許庁
  • To provide a method for determining which training point belongs to neighborhood for local supervised learning.
    局所的な教師あり学習に関し、いずれのトレーニング点が近傍に属するかを求めるための方法を提供する。 - 特許庁
  • Only a final classification step must be trained with supervised learning, which reduces significantly the effort for the adaptation to a recognition task.
    教師付き学習による訓練を要するのは最後の分類ステップのみであり、これにより認識作業への適用においてかなりの手間が削減される。 - 特許庁
  • To provide a clustering device estimating a parameter of a Mahalanobis distance used in semi-supervised clustering, from a learning data, without performing repeated computation.
    半教師ありクラスタリングに用いるマハラノビス距離のパラメータを、学習データから反復演算を行わずに推定することが可能なクラスタリング装置を提供する。 - 特許庁
  • A pattern identification device not only analyzes structure characteristics of a pattern sample to be identified but also performs linear embedding analysis of the pattern sample to be identified in a kernel space, by a semi-supervised learning mechanism.
    パターン識別装置は、半教師あり学習メカニズムによって、識別対象パターンサンプルの構造特性を解析すると共に、核空間内で識別対象パターンサンプルに対し線形埋め込み解析を行う。 - 特許庁
  • By comparing the evaluated depth of defects, deduced by supervised learning by inputting waveform characteristics of eddy-current flaw detection signals with an evaluated depth deduced by inputting the different waveform characteristics, deduction results are verified to adopt optimum evaluation results.
    渦流探傷信号における波形特徴を入力として教師あり学習により推定した欠陥の評価深さと、異なる波形特徴を入力として推定した評価深さを比較することにより推定結果を検証し、最適な評価結果を採用するようにした。 - 特許庁

例文データの著作権について