أدخل كلمة أو عبارة بأي لغة 👆
اللغة:
ترجمة وتحليل الكلمات عن طريق الذكاء الاصطناعي ChatGPT
في هذه الصفحة يمكنك الحصول على تحليل مفصل لكلمة أو عبارة باستخدام أفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتوفرة اليوم:
- كيف يتم استخدام الكلمة في اللغة
- تردد الكلمة
- ما إذا كانت الكلمة تستخدم في كثير من الأحيان في اللغة المنطوقة أو المكتوبة
- خيارات الترجمة إلى الروسية أو الإسبانية، على التوالي
- أمثلة على استخدام الكلمة (عدة عبارات مع الترجمة)
- أصل الكلمة
%ما هو (من)٪ 1 - تعريف
АЛГОРИТМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Random Forest; Случайный лес; Random forest
/dev/random и /dev/urandom
СИМВОЛЬНЫЕ ПСЕВДОУСТРОЙСТВА В НЕКОТОРЫХ UNIX-ПОДОБНЫХ СИСТЕМАХ
/dev/random; /dev/urandom
/dev/random и /dev/urandom — специальные символьные псевдоустройства в некоторых UNIX-подобных системах, впервые появившиеся в ядре Linux версии 1.3.
Bing
ИНТЕРНЕТ-ПОИСКОВАЯ СИСТЕМА ОТ MICROSOFT
Microsoft Live Search; Live Search; Windows Live Search; MSN Search; Kumo; Microsoft Bing; Bing.com
Bing () — поисковая система, разработанная международной корпорацией Microsoft. Bing была представлена генеральным директором Microsoft Стивом Балмером. Ранее имела следующие наименования и адреса:
Хедхантинг
Executive search; Хэдхантинг
Хедха́нтинг ( «охота за головами» от «голова» + «охота») — это одно из направлений поиска и подбора персонала ключевых и редких как по специальности, так и по уровню профессионализма специалистов. Главные бухгалтеры, юристы, руководители предприятий и специалисты узких профилей наиболее часто становятся объектом внимания хедхантеров.
ويكيبيديا
Метод случайного леса
Метод случайного леса (англ. random forest) — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании ансамбля решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга Бреймана и метод случайных подпространств, предложенный Тин Кам Хо. Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим.
