「機械?sortBy=relevance」に関連する検索結果が 10,000 つあります

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教師付き機械学習。クラッシュコースの統計 #36 (Supervised Machine Learning: Crash Course Statistics #36)

11:51

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教師なし機械学習.クラッシュコースの統計 #37 (Unsupervised Machine Learning: Crash Course Statistics #37)

10:56

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機械からの学習 by Ashi Krishnan｜JSConf.Asia 2019 (Learning From Machines by Ashi Krishnan | JSConf.Asia 2019)

34:48

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1012】100％メカニカルキーパッドデッドボルトピック＆デコード(エレメイク) ([1012] 100% Mechanical Keypad Deadbolt Picked & Decoded (Elemake))

03:26

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"バイク" by メカニカルアップル｜ディズニー大好き ("Motorbike" by Mechanical Apple | Disney Favorite)

03:03

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日本語 A1 初級

機械の台頭 - なぜ今回は自動化が違うのか (The Rise of the Machines – Why Automation is Different this Time)

11:41

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587

日本語 B1 中級

人工知能、機械学習、ディープラーニングとは？ (What Is Artificial Intelligence, Machine Learning And Deep Learning?)

10:13

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曲がる機械の方が優れている理由 (Why Machines That Bend Are Better)

12:52

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TensorFlow Hub：機械学習モジュールの再利用（TensorFlow Meets (TensorFlow Hub: reusing machine learning modules (TensorFlow Meets))

04:50

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1984年製ワイヤレスメカニカルキーボード!チェリー KXN3-8451 (Wireless Mechanical Keyboard from 1984! Cherry KXN3-8451)

12:46

1984年製ワイヤレスメカニカルキーボード!チェリー KXN3-8451 (Wireless Mechanical Keyboard from 1984! Cherry KXN3-8451)

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意外なロボットアームのビルドとJavidx9のQ&A (Unexpected Robot Arm Build and Javidx9 Q&A)

163:34

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巨大なロボットの腕を持つステンレス鋼を3D印刷 (3D Printing Stainless Steel with Giant Robot Arms)

04:51

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2

初めての分類器を書く - 機械学習レシピ #5 (Writing Our First Classifier - Machine Learning Recipes #5)

08:44

初めての分類器を書く - 機械学習レシピ #5 (Writing Our First Classifier - Machine Learning Recipes #5)

93

日本語 B1 中級

教師なし学習 - ジョージア工科大学 - 機械学習 (Unsupervised Learning - Georgia Tech - Machine Learning)

04:24

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機械学習におけるコンピュータビジョンの基礎概念（ゼロからの機械学習第2話 (机器学习中的基本计算机视觉概念（机器学习从零到一第二集）)

08:00

機械学習におけるコンピュータビジョンの基礎概念（ゼロからの機械学習第2話 (机器学习中的基本计算机视觉概念（机器学习从零到一第二集）)

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タニアの話。モールス信号と機械学習の出会い (Tania’s Story: Morse code meets machine learning)

02:23

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55

機械学習入門（英語でTensorFlowをコーディングする (Introduction à l'apprentissage automatique (Coding TensorFlow en français))

08:21

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2

機械学習のこと。Googleのビジョン - Google I/O 2016 (Machine Learning: Google's Vision - Google I/O 2016)

44:45

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407

機械学習ゼロからヒーローへ（Google I/O'19 (Machine Learning Zero to Hero (Google I/O'19))

35:33

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機械学習のためのSwiftの力 (TensorFlow Meets) (The Power of Swift for Machine Learning (TensorFlow Meets))

06:31

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3

何が良い特徴を作るのか？- 機械学習レシピ #3 (What Makes a Good Feature? - Machine Learning Recipes #3)

05:41

何が良い特徴を作るのか？- 機械学習レシピ #3 (What Makes a Good Feature? - Machine Learning Recipes #3)

53

日本語 A2 初級

事例で見る機械学習API（Google Cloud Next '17 (Machine Learning APIs by Example (Google Cloud Next '17))

38:36

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154

スペル入門（クラウドでの機械学習のための (Introduction to Spell (for Machine Learning in the Cloud))

26:08

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3

"サイボーグ "ザック・スナイダー監督のジャスティス・リーグ｜ティザー («Cyborg» Zack Snyder's Justice League | Teaser)

01:01

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6

日本語 A2 初級

ロボコップ』（1987年）-毒物廃棄物のシーン｜Movieclips (RoboCop (1987) - Toxic Waste Scene | Movieclips)

02:53

ロボコップ』（1987年）-毒物廃棄物のシーン｜Movieclips (RoboCop (1987) - Toxic Waste Scene | Movieclips)

8

日本語 A2 初級

機械学習開発者 - TensorFlow Dev Summit '19が登場! (Machine learning developers - TensorFlow Dev Summit '19 is here!)

00:59

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11

機械学習とは何か、その仕組みは？ (What is machine learning, and how does it work?)

10:21

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60

機械学習とTensorFlowの進歩（Google I/O '18 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))

42:15

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2

機械学習用のデータセットを準備する（TensorFlowのコーディング (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))

07:37

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2

ランウェイ入門。クリエイターのための機械学習（後編 (Introduction to Runway: Machine Learning for Creators (Part 2))

23:59

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1

ランウェイ入門。クリエイターのための機械学習（前編 (Introduction to Runway: Machine Learning for Creators (Part 1))

17:40

ランウェイ入門。クリエイターのための機械学習（前編 (Introduction to Runway: Machine Learning for Creators (Part 1))

2

スコット・ハンセルマンの最高のデモ!IoT、Azure、機械学習 & more (Scott Hanselman’s best demo! IoT, Azure, Machine Learning & more)

14:31

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60

機械学習。雑然とした世界を理解する (Machine Learning: Making Sense of a Messy World)

03:48

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345

MIT MechEでの命を救う発見 (A Life-Saving Discovery at MIT MechE)

16:57

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94

インテルのソフトウェア・ツールで機械学習を高速化｜インテル・ソフトウェア (Accelerate Machine Learning with Intel Software Tools | Intel Software)

02:26

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38

ロボコップは実はJESUS？| 机の上の死闘 (RoboCop is actually JESUS?? | The Desk of DEATH BATTLE)

04:17

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2

ビリー・アイリッシュにインスパイアされたビリー・ポーターのショッキングなメカニカルハット (Billie Eilish Inspired Billy Porter's Showstopping Mechanical Hat)

07:19

ビリー・アイリッシュにインスパイアされたビリー・ポーターのショッキングなメカニカルハット (Billie Eilish Inspired Billy Porter's Showstopping Mechanical Hat)

3

ロボコップ』（1987年）-逮捕されるシーン｜Movieclips (RoboCop (1987) - You Are Under Arrest Scene | Movieclips)

02:42

ロボコップ』（1987年）-逮捕されるシーン｜Movieclips (RoboCop (1987) - You Are Under Arrest Scene | Movieclips)

7

日本語 B2 中上級

TensorFlow Hub。再利用可能な機械学習 (TF Dev Summit '19) (TensorFlow Hub: Reusable Machine Learning (TF Dev Summit '19))

07:36

TensorFlow Hub。再利用可能な機械学習 (TF Dev Summit '19) (TensorFlow Hub: Reusable Machine Learning (TF Dev Summit '19))

2

ゲーム開発者のための機械学習（Google I/O'19 (Machine Learning for Game Developers (Google I/O'19))

32:20

ゲーム開発者のための機械学習（Google I/O'19 (Machine Learning for Game Developers (Google I/O'19))

2

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Introducción a Machine Learning (ML Zero to Hero, parte 1))

06:19

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Introducción a Machine Learning (ML Zero to Hero, parte 1))

3

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Einführung in Maschinelles Lernen (ML Zero to Hero, Teil 1))

08:11

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Einführung in Maschinelles Lernen (ML Zero to Hero, Teil 1))

3

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Intro to Machine Learning (ML Zero to Hero, part 1))

07:18

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Intro to Machine Learning (ML Zero to Hero, part 1))

5

機械学習は未来ではない - Google I/O 2016 (Machine learning is not the future - Google I/O 2016)

39:00

機械学習は未来ではない - Google I/O 2016 (Machine learning is not the future - Google I/O 2016)

115

機械学習のためのデータセットの準備 - エピソード2 (Prepare su conjunto de datos para el aprendizaje automático - Episodio 2)

08:00

機械学習のためのデータセットの準備 - エピソード2 (Prepare su conjunto de datos para el aprendizaje automático - Episodio 2)

3

メルセデス・ベンツ190E 2.5-16 - DAS6 Proによる機械研磨 (Mercedes-Benz 190E 2.5-16 - Machine Polishing with the DAS6 Pro)

18:28

メルセデス・ベンツ190E 2.5-16 - DAS6 Proによる機械研磨 (Mercedes-Benz 190E 2.5-16 - Machine Polishing with the DAS6 Pro)

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