Übersetzung und Analyse von Wörtern durch künstliche Intelligenz ChatGPT
Auf dieser Seite erhalten Sie eine detaillierte Analyse eines Wortes oder einer Phrase mithilfe der besten heute verfügbaren Technologie der künstlichen Intelligenz:
- wie das Wort verwendet wird
- Häufigkeit der Nutzung
- es wird häufiger in mündlicher oder schriftlicher Rede verwendet
- Wortübersetzungsoptionen
- Anwendungsbeispiele (mehrere Phrasen mit Übersetzung)
- Etymologie
вероятно - Übersetzung nach russisch
он, вероятно, здесь - il doit être ici
вы, вероятно, знали его - vous avez dû le connaître
2) предик. безл. il est probable que...
вполне вероятно - c'est fort probable
вполне вероятный случай - cas tout à fait probable ( или vraisemblable)
Definition
Употр. как вводное слово, соответствуя по значению сл.: по-видимому, наверное.
2. предикатив
1) Оценка какой-л. ситуации, чьих-л. действий как возможных, допустимых.
2) Употр. как вводное слово, выражая возможность или допустимость чего-л. и соответствуя по значению сл.: по-видимому, наверное.
3. частица
Употр. при выражении неуверенного подтверждения.
Wikipedia
Вероятно приближённо корректное обучение (ВПК-обучение, англ. Probably Approximately Correct learning, PAC learning) — схема машинного обучения, использующая понятия асимптотической достоверности и вычислительной сложности. Предложена в 1984 году Лесли Вэлиантом.
В этой схеме учитель получает выборки и должен выбрать обобщающую функцию (называемую гипотезой) из определённого класса возможных функций. Целью является функция, которая с большой вероятностью (откуда «вероятно» в названии) будет иметь низкую ошибку обобщения (откуда «приближенно корректное» в названии). Учитель должен быть способен обучить концепт, дающее произвольный коэффициент аппроксимации, вероятность успеха или распределения выборок.
Модель была позднее расширена для обработки шума (некорректно классифицируемых выборок).
Важным нововведением схемы ВПК является использование понятия о вычислительной сложности машинного обучения. В частности, ожидается, что учитель находит эффективные функции (которые ограничены по времени выполнения и требуемому пространству многочленом от размера выборки), и учитель должен реализовать эффективную процедуру (запрашивая размер примера, ограниченный многочленом от размера концепта, модифицированного границами приближения и правдоподобия).
