Translation of "spam submissions" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| Spam | スパム |
| Spam | スパムStatus of an item |
| Obviously, we're observing 8 messages spam, spam, spam, and 5 times ham. | 知りたいのはこのデータの尤度を最大化する |
| Spam Status | スパムの状態 To field of the mail header. |
| Spam Handling | スパムの処理 |
| And we got some pretty interesting submissions. | いくつか面白い応募がありました これは 実際の応募の一部です |
| GMX Spam Filter | メッセージフィルタ |
| Anti Spam Wizard | アンチスパム設定ウィザード |
| Classify as Spam | スパムに分類 |
| How can a computer program distinguish between SPAM and not SPAM? | この事例を使って機械学習の ベイジアンネットワークを使った識別について |
| Tools Anti Spam Wizard... | 編集 スペル... |
| Classify as NOT Spam | 非スパムに分類 |
| This is likely SPAM. | 次のメールは大文字で書かれていますね |
| We're convicted. Domstol.se. It's Spam. | リンクを見ろ 下だ |
| This is very likely SPAM. | 最後のメールです |
| Again that's because your computer has neurons to distinguish spam from non spam email. | 迷惑メールを区別するためにニューロンには 非スパム電子メール だから それは機械学習です |
| This is actually a few of the submissions that came in. | 覚えていますかね Crazy Horse の頃です |
| So, for example, spam detection, while it's very hard to completely detect spam in our email boxes, we don't have, 99 percent spam, and that's because spam detection is a relatively, easy classification task. | 99 の割合なら迷惑メールを見つけられます. これは迷惑メール検出が 比較的 簡単な分類問題だからです. いくつかの 重要な要素問題は高い精度で解決されています. 品詞タグづけや固有表現抽出は |
| Show spam status in fancy headers | ファンシーヘッダにスパム情報を表示する |
| Scanning for anti spam tools finished. | アンチスパムツールのスキャンが終了しました |
| Now this is likely not SPAM. | どうしたらコンピュータプログラムで スパムを識別できるのでしょうか |
| Most SPAM filters use human input. | メール受信の際に スパムです というボタンで スパムのフラグを立てられます |
| And again, I posted a conductor video, and we started accepting submissions. | 指揮者のビデオを投稿して 応募を受け始めました 今回はもっと年期の入ったメンバーや |
| Messages classified as spam are marked as read. Spam messages are not moved into a certain folder. | スパムに分類されたメッセージを既読としてマークします スパムメッセージを特定のフォルダに移動しません |
| In fact model spam filters keep learning as people flag emails as spam, and of course spammers keep learning as well and trying to fool modern spam filters. | スパム送信者もそれに対して スパムフィルタを突破しようと試みています どちらが勝つのでしょうか |
| What we had to do is I built up a list called submissions. | ここに該当する投稿を記録します |
| Another spam article hoping for click throughs? | またアフィ狙いの記事か |
| Welcome to the KMail Anti Spam Wizard | KMail アンチスパム設定ウィザードへようこそ |
| Spam are emails that I haven't requested. | 著作権代理人のメールは 即座に転送されるんですね |
| Sorry, no spam detection tools have been found. Install your spam detection software and re run this wizard. | スパム検知ツールが見つかりませんでした スパム検知ソフトをインストールしてこのウィザードを再起動してください |
| Messages classified as spam are not marked as read. Spam messages are not moved into a certain folder. | スパムに分類されたメッセージを既読としてマークしません スパムメッセージを特定のフォルダに移動しません |
| When you go through email you have a button called IS SPAM which allows you as a user to flag SPAM and occasionally you will say an email is SPAM. | 場合によってスパムとして分類します これを見ると典型的な教師あり学習の形が 分かります |
| Do not send vacation replies to spam messages | スパムメッセージには不在返信を送信しない |
| Why? Because I got a lot of spam. | 著作権苦情 メールが なぜスパムだと |
| So, hopefully, you've remembered the spam folder problem. | ラベルがついたデータある場合は |
| And 100 messages, of which 60 are spam. | それぞれの確率を求めてください |
| For SPAM, it's 2 5, and the reason is, we had previously 3 out of 8 messages assigned to SPAM. | 8件のメッセージ中スパムは3件でしたね ラプラススムージングによって分子に1を足し |
| Each time you read your email and a the spam filter saves you from having to wade through tons of spam. | 迷惑メール フィルターを保存します スパムのトンをかき分けていくから 再びそれはあなたのコンピューター |
| Based on which emails you mark as spam, so your e mail program learns better how to filter spam e mail. | 電子メールプログラムがスパム電子メールをより正確にフィルターするように学習します この場合の 課題 T は何でしょうか? 数秒後に ビデオが停止します その時に |
| And this is what we first got back from the very first set of submissions. | 音をリピートしてください デイジー デイジー |
| If you want members and you want submissions, why would you add all the barriers | 理にかなっていません |
| Spam filter using text analysis (works with Evolution Mail) | テキスト分析を使用したスパムフィルタ (Evolutionメールで利用) |
| Options to fine tune the handling of spam messages | スパムメッセージの扱いに関する詳細オプション |
| Well so far the spam filters are clearly winning. | 私はスパムをほとんど目にしていませんが 今後どうなるかは分かりません |
| We saw that in the spam filtering model also. | 送信者や日時なども考慮したい場合があります |
