word embeddings
kelime gömmeleri
sentence embeddings
cümle gömmeleri
contextual embeddings
bağlamsal gömmeler
vector embeddings
vektör gömmeleri
deep embeddings
derin gömmeler
static embeddings
statik gömmeler
feature embeddings
özellik gömmeleri
image embeddings
görüntü gömmeleri
text embeddings
metin gömmeleri
multimodal embeddings
çoklu modal gömmeler
we are using embeddings to improve our search algorithms.
Arama algoritmalarımızı iyileştirmek için gömme (embedding) kullanıyoruz.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
Kelime gömmeleri kelimelerin anlamsal anlamını yakalayabilir.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
Derin öğrenme modelleri genellikle daha iyi performans için gömmelere (embedding) dayanır.
we trained the model using embeddings from large datasets.
Büyük veri kümelerinden elde edilen gömmeleri (embedding) kullanarak modeli eğittik.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
Gömme (embedding), verinin boyutluluğunu azaltmaya yardımcı olur.
the embeddings generated by the model are quite effective.
Model tarafından oluşturulan gömmeler oldukça etkilidir.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
Gömme (embedding) kullanarak metinleri daha verimli bir şekilde analiz edebiliriz.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
Gömme (embedding), doğal dil işleme görevleri için önemlidir.
we compared different methods of generating embeddings.
Farklı gömme (embedding) oluşturma yöntemlerini karşılaştırdık.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
Gömme (embedding) görselleştirmek, verideki ilginç kalıpları ortaya çıkarabilir.
word embeddings
kelime gömmeleri
sentence embeddings
cümle gömmeleri
contextual embeddings
bağlamsal gömmeler
vector embeddings
vektör gömmeleri
deep embeddings
derin gömmeler
static embeddings
statik gömmeler
feature embeddings
özellik gömmeleri
image embeddings
görüntü gömmeleri
text embeddings
metin gömmeleri
multimodal embeddings
çoklu modal gömmeler
we are using embeddings to improve our search algorithms.
Arama algoritmalarımızı iyileştirmek için gömme (embedding) kullanıyoruz.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
Kelime gömmeleri kelimelerin anlamsal anlamını yakalayabilir.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
Derin öğrenme modelleri genellikle daha iyi performans için gömmelere (embedding) dayanır.
we trained the model using embeddings from large datasets.
Büyük veri kümelerinden elde edilen gömmeleri (embedding) kullanarak modeli eğittik.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
Gömme (embedding), verinin boyutluluğunu azaltmaya yardımcı olur.
the embeddings generated by the model are quite effective.
Model tarafından oluşturulan gömmeler oldukça etkilidir.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
Gömme (embedding) kullanarak metinleri daha verimli bir şekilde analiz edebiliriz.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
Gömme (embedding), doğal dil işleme görevleri için önemlidir.
we compared different methods of generating embeddings.
Farklı gömme (embedding) oluşturma yöntemlerini karşılaştırdık.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
Gömme (embedding) görselleştirmek, verideki ilginç kalıpları ortaya çıkarabilir.
Sıkça aranan kelimeleri keşfedin
Kelimeleri daha verimli öğrenmek ister misiniz? DictoGo uygulamasını indirin ve daha fazla kelime ezberleme ve tekrar özelliğinin keyfini çıkarın!
DictoGo'yu Hemen İndir