Traducción y análisis de palabras por inteligencia artificial ChatGPT
En esta página puede obtener un análisis detallado de una palabra o frase, producido utilizando la mejor tecnología de inteligencia artificial hasta la fecha:
- cómo se usa la palabra
- frecuencia de uso
- se utiliza con más frecuencia en el habla oral o escrita
- opciones de traducción
- ejemplos de uso (varias frases con traducción)
- etimología
составлять приблизительно - traducción al Inglés
['estimit]
общая лексика
оценка
оценивать
находить оценку
приближенное определение значения некоторой величины
смета
расчёт
калькуляция
калькулировать
приблизительно подсчитывать
прикидывать
вычислять
строительное дело
рассчитывать
нефтегазовая промышленность
оценка (как результат)
Смотрите также
существительное
['estimeit]
общая лексика
оценка
суждение
предположение
предварительный подсчет
калькуляция (определение стоимости (цены), объема, количества, времени и т. п.)
составление сметы
смета
исчисление
предварительный подсчёт
(сметные) предположения
наметка
экономика
оценки
подсчеты
предположения
синоним
Смотрите также
глагол
общая лексика
оценивать
производить оценку
приблизительно подсчитывать
прикидывать
калькулировать (цену (стоимость), затраты, объем, размер, время и т. п.)
считать
полагать
давать оценку
судить
расценивать
устанавливать стоимость
выносить суждение
судить (о чём-л.)
составлять смету
оценивать, давать оценку
подсчитывать приблизительно
специальный термин
делать оценку (величины)
синоним
Смотрите также
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).
