Translation of "human inference" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| So let's think about the inference. | 周囲の世界に対して信念を形成する必要があります |
| And the key idea to Bayesian inference is you have two sources of information from which to make your inference. | 推論をするにあたり 2つの情報源があることです データと |
| Recognition and figure ground inference needs to co evolve. | 一緒に発展する必要があります 例えば遮蔽があると認識アルゴリズムが大失敗する場合もあります |
| We have to consider this when we do probabilistic inference. | 次のレッスンでは現実に直結した質問をします |
| We have a very adaptive sort of online type inference algorithm. | コードを呼んで型を推論し その型が不当だと分かると |
| In this unit, we will see how to do probabilistic inference. | ベイジアンネットワークを使って 確率の問題を解く方法を学びます |
| Later on, Peter will tell you about inference in Bayes networks. | ですのでこの講義では取り上げません |
| And what it means is we really are Bayesian inference machines. | 私たちはまさしくベイズ推論のとおりに動いているということです 生きる中で 周りの確率的な世界から学んだことを基に |
| The next technique for efficient inference is to maximize independence of variables. | 推論の効率はベイジアンネットワークの 構造に依存します |
| Now, what kinds of questions can we ask to do inference about? | 最も単純なタイプの問題は |
| We're going to talk about perhaps the holy grail of probabilistic inference. | ともいえる内容について話します これはベイズ ルールと呼ばれています |
| Now I want to talk about approximate inference by means of sampling. | サンプリングによる近似推論について説明します 近似推論とは何でしょうか |
| And you can't do a reverse inference here. You can't say that. | それは帰無仮説が真の時のデータの確率 そのデータの時の帰無仮説が真の確率 と |
| Variable elimination works faster than inference by enumeration in most practical cases. | 列挙法よりも高速に動作します 変数消去には式で表される確率を扱うため |
| In our JavaScript Engine, we've recently had a great boost from type inference. | JavaScriptはいわゆる型がない動的型づけ言語です |
| We've seen how to do enumeration to solve the inference problem on belief networks. | ベイジアンネットワークの推論問題を 列挙法を使って解く方法を学びました 簡単なネットワークの場合 列挙法で十分対応できます |
| We discussed specific incidents of hidden Markov model inference or filtering in our quizzes. | 小テストで隠れマルコフモデルについての推測と フィルタリングの例を見てきました ここで基本的な数学を使いましょう |
| Before drawing the line, hover over the top edge and find the midpoint inference. | 反対のエッジに移動します 反対側の中点が終点です |
| Human pride is human weakness. | 驕傲は人間の弱さである |
| It's chatting human to human and finding that human connection. | 繋がりは一緒に歩んでもらう為に とても大切です |
| human? | 人間 |
| Human | 人間 |
| Human? | 人間か |
| Human? | 人間かしら |
| A kind of inference where we are trying to say, what's the most likely explanation? | を推論するようなものです これには制約条件が必要です |
| The nice thing about this structure is it makes it possible to efficiently do inference. | 以前に使った等式を もっと分かりやすい形で表現しましょう |
| A human player beats another human player | 人間のプレイヤーが他の人間のプレイヤーに勝ちましたName |
| More human than human is our motto. | 人間以上のロボット を 目指している |
| When I'm human again Only human again | 人間に戻れたら |
| When we're human again Only human again | 人間に戻れたら |
| We'll be human again Only human again | 人間に戻れる |
| The structure of a Bayes net determines how efficient it is to do inference on it. | 例えば列構造のベイジアンネットワークで 変数がX1からXnの場合 |
| Let's return to this equation, which we use to show how to do inference by enumeration. | この式では潜在変数を変化させて |
| It's the most fundamental consideration in probabilistic inference, but the basic rule is really, really simple. | 基本となる法則は非常にシンプルです XがグリッドセルでZが観測だとします |
| Human wins | 人間の勝ちComment |
| Human loses | 人間の負けComment |
| Human nature. | あのお喋りを負かせるのは あなただけだと思うわ |
| Human trafficking. | 何百万という よりよい生活を求めて |
| Human rights? | つまりそれは奴隷を解放することです |
| Human rights. | チームは異例 次いで5て約一五四年リビア |
| Human feces? | 人間の |
| Human again. | 人間か |
| She's human! | あの子は人間だぞ! |
| Only human. | 人間ごときが |
| A human? | Wha... A human? |
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