Digite uma palavra ou frase em qualquer idioma 👆
Idioma:
Tradução e análise de palavras por inteligência artificial ChatGPT
Nesta página você pode obter uma análise detalhada de uma palavra ou frase, produzida usando a melhor tecnologia de inteligência artificial até o momento:
- como a palavra é usada
- frequência de uso
- é usado com mais frequência na fala oral ou escrita
- opções de tradução de palavras
- exemplos de uso (várias frases com tradução)
- etimologia
O que (quem) é quasi-random code - definição
АЛГОРИТМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Random Forest; Случайный лес; Random forest
Code Red
Code red; Червь Code Red; Code Red (червь); CRvII
Code Red — компьютерный вирус, представляющий собой многовекторный сетевой червь, выпущенный в сеть 13 июля 2001 года. Он атаковал компьютеры с работающим веб-сервером Microsoft IIS, после успешного заражения начинал DoS-атаку на веб-страницу whitehouse.
Short Code
Brief Code
Short Code (Короткий код) — один из первых языков программирования высокого уровня из когда-либо разрабатывавшихся для вычислительных машин. Short Code представляет собой уже не набор машинных кодов, как это было раньше, а полноценные математические выражения, которые затем интерпретируются в машинный код.
Google Summer of Code
Summer of Code; GSoC
Google Summer of Code (GSoC) — инициативная программа компании Google, в рамках которой ежегодно проводится отбор проектов с открытым исходным кодом, в которых могут принять участие студенты. Победителям выплачиваются денежные гранты. Проекты должны предложить будущим участникам задания по программированию в рамках проекта. Студент-участник, выполнивший задание, получает до 5000 $, а сам проект — по 500 $ за каждого студента. Программа началась в 2005 году по инициативе сооснователей корпорации — Сергея Брина и Ларри Пейджа.
Wikipédia
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.
