"かなりの不確実性"の翻訳 英語に:


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かなりの不確実性 - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

動作後の不確実性は4 0で 観測後の不確実性は2 0です
And if you look at the end result, our estimate is almost exactly 11, which is the result of 10 1.
確実性か それとも不確実さか 洞窟を登る人間は確実性派ではありません
We have the same needs.
一次元で不確実性がかなり低い場合でも 別の次元の不確実性は高くなるかもしれません
A gaussian with a small amount of uncertainty might look like this.
初期の不確実性以上に不確実性が増加しますが これは理にかなっています
Then you arrive at a prediction that adds the motion of command to the mean, and it has an increased uncertainty over the initial uncertainty.
不確実性 高値と安値
Yeah...
Pは初期の不確実性です
So it's 0, 0, 0, 0 please don't change it.
ここには不確実性はありません
I will find myself in the same state as before.
不確実性を表す行列があります
I initialized both with 0 because I don't know the actual location and the velocity.
もう1つ不確実性の行列があり 速度の観測において高い確実性を描いています 推定位置において初期の不確実性に比べると 確実性が高くなったと気づけましたか
The velocity estimate is correctly 1, which is .99999, and I have yet another uncertainty matrix which illustrates
実行結果に不確実性はありません 失敗はないのです
For my first question, I'll assume P equals 1.
相手が私に反応する確実性は 10 です では不確実性は
Zero to 10. How high? 10.
しかし不確実性はこれよりもさらに小さくなります 動作を更新し1を加えると不確実性が増します
This is 1.24 to the 10th, but a really small uncertainty, even smaller than this one over here.
位置は1からは急増しましたが 不確実性は減少しました 動作により予測値は3 66となり 不確実性は高くなります
We update our position to be 2.666, which is now a jump away from 1, and we reduce our uncertainty.
この不確実性を Ω行列から取り出す方法はありますか
As a robot moves, its location uncertainty is going to increase.
不確実性は2 39に減少します また1だけ右に動き予測値が6 99になり 不確実性は増加します
And then the next update comes in at 6, and it gives us a measurement of 5.99 and now a reduced uncertainty of 2.39.
疑念 疑問 不確実性だけです
No neat packages of faith, with Bible references to prove them.
不確実性を表すのに使われます
Probabilities are the cornerstone of artificial intelligence.
まったくの変化と不確実性です
Kind of exciting.
確率論で扱ったような不確実性は扱えないのです
First, it can only handle true and false values.
5に対し不確実性は相対的に小さくなります
It's 4.98.
観測値7で約7になり不確実性は減少します
And then we go to move to the right again by 1, which makes the prediction 6.99.
エントロピーや不確実性の概念は遍在します
So I love this picture, there is so much in it.
そして更新された不確実性の行列があります
I learn nothing about the velocity, so it's still 0, just the way I initialized it.
事前のガウス分布は 明らかにより高い不確実性を持つので
We have a weighted mean over here.
自分が抱える不確実性による不安を 彼らが与えてくれる 確実性という幻想に
We've surrendered our power, trading off our discomfort with uncertainty for the illusion of certainty that they provide.
それを打ち返すのですから 不確実性は増すことになります
And the way to see this is if we started over here at a well defined zero position, and you go to over here and you have some uncertainty as to where you might be.
でも物理だけを使うと 実際の不確実性は捉えにくくなります
You can actually derive what the centrifugal noise in the sensor and characterize those.
不確実性や確率についても解説しました
In this class so far we talked a good deal about planning.
ここでは初期予測を0に設定し 不確実性の初期値も10 000とします さらに観測の不確実性を定数4 動作の不確実性を定数2だと仮定します
This all would work out really well if the initial estimate was 5, but we're setting it to 0 with a very large uncertainty of 10,000.
確率的 なのは これらのモデルは不確実性が大きい場合にも
So that was the word model . What about probabilistic ? The word
不確実性の下で行うプランニングについてです
So today is an exciting day.
マッピングのほとんどのケースで ロボットの動作には不確実性があり
The answer is yes.
さらに不確実性を特徴づける共分散があり
That gives me my new x.
不確実性は5 99に増え 動作の不確実性は2となります 観測値6に基づいて更新すると 約6となる5 99の予測値を得ます
You then predict that you add 1, but the uncertainty increases to 5.99, which is the motion uncertainty of 2.
不確実性は3 9から5 98に2だけ増加します
We now apply the motion of 1. We get to 5.9.
しかしロボットの動きは不確実であり
It's moving to the right in this example, and it knows roughly how far it moved.
このロボットにはドリフトの問題があり その動作の不確実性のため
Suppose a robot drives down a corridor, and it senses surrounding walls.
確かに不公平になる可能性はあります
Every time Google tweaks their algorithm, lots of people get upset because their PageRanks go down.
これらは確率変数であり 私たちのゴールは 状態がとる値の不確実性を
Or a pixel that might have one of several labels.
統合すれば不確実性の下で 意思決定が可能になります 不確実性に満ちた世界を扱う ロボット工学の分野ではとても重要です
We talked about planning, but not under uncertainty, and you've had many, many classes of under uncertainty, and now it gets to the point where we can make decisions under uncertainty.
確率論が不確実性の理由を表す方法を 見てきました
We've seen how a search can discover sequences of actions to solve problems.
不確実性を持つ要素です これはいわば
And fifth, the element of uncertainty.
x次元とy次元の不確実性は反比例します
It might be possible to have a fairly small uncertainty in 1 dimension, but a huge uncertainty in the other.
不確実な情報ですが... ...
At this point unconfirmed reports Indicate that
透明性がありますし ある程度の確実性により
They got out on the far end, we said, Fine, don't worry about it.

 

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