"машинное обучение" meaning in All languages combined

{
  "antonyms": [
    {
      "sense_index": 1,
      "word": "дисциплина"
    }
  ],
  "categories": [
    {
      "kind": "other",
      "name": "Русский язык",
      "parents": [],
      "source": "w"
    },
    {
      "kind": "other",
      "name": "Требуется категоризация/ru",
      "parents": [],
      "source": "w"
    },
    {
      "kind": "other",
      "name": "Устойчивые сочетания/ru",
      "parents": [],
      "source": "w"
    }
  ],
  "hypernyms": [
    {
      "sense_index": 1,
      "word": "глубокое обучение"
    }
  ],
  "lang": "Русский",
  "lang_code": "ru",
  "pos": "phrase",
  "senses": [
    {
      "examples": [
        {
          "author": "Евгений Золов",
          "collection": "Бизнес-журнал",
          "date_published": "2013",
          "ref": "Евгений Золов, «Тяжело в учении!» // «Бизнес-журнал», 2013 г. [Google Книги]",
          "source": "GB",
          "text": "Компьютер учится — подобно живому существу, а возможным это стало благодаря технологии под названием «машинное обучение». Машинное обучение (англ. machine learning, далее ML) предполагает самостоятельное выявление компьютером произвольных свойств в заранее накопленных данных и использование этих «знаний» для обработки свежей информации.",
          "title": "Тяжело в учении!"
        },
        {
          "author": "В. В. Вьюгин",
          "date": "2014",
          "ref": "В. В. Вьюгин, «Математические основы машинного обучения и прогнозирования», 2014 г. [Google Книги]",
          "source": "GB",
          "text": "Постепенно пришло осознание того, что надо научить компьютер самому строить алгоритмы из некого их первоначального набора, обучаясь на исходных данных. Это и стало пониматься под термином «машинное обучение» (machine learning).",
          "title": "Математические основы машинного обучения и прогнозирования"
        },
        {
          "author": "Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк",
          "date": "2017",
          "ref": "Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк, «Машинное обучение», 2017 г. [Google Книги]",
          "source": "GB",
          "text": "Прикладное машинное обучение совмещает в себе равные доли математических принципов и полученных эмпирическим путём приёмов, — другими словами это настоящее искусство.",
          "title": "Машинное обучение"
        }
      ],
      "glosses": [
        "прикладная математическая дисциплина, исследующая различные алгоритмические подходы для анализа данных, включая обучение дереву принятия решений, индуктивное логическое программирование, кластеризацию, обучение с подкреплением, Байесовы сети и т. п., для получения практически значимых выводов, принятия решений или предсказания в отношении чего-либо"
      ],
      "id": "ru-машинное_обучение-ru-phrase-adM60OXh",
      "raw_glosses": [
        "комп. прикладная математическая дисциплина, исследующая различные алгоритмические подходы для анализа данных, включая обучение дереву принятия решений, индуктивное логическое программирование, кластеризацию, обучение с подкреплением, Байесовы сети и т. п., для получения практически значимых выводов, принятия решений или предсказания в отношении чего-либо"
      ],
      "topics": [
        "computing"
      ]
    }
  ],
  "sounds": [
    {
      "ipa": "mɐˈʂɨnːəɪ̯ə ɐbʊˈt͡ɕenʲɪɪ̯ə"
    }
  ],
  "translations": [
    {
      "lang": "Английский",
      "lang_code": "en",
      "word": "machine learning"
    },
    {
      "lang": "Шведский",
      "lang_code": "sv",
      "raw_tags": [
        "общ."
      ],
      "word": "maskininlärning"
    }
  ],
  "word": "машинное обучение"
}

{
  "antonyms": [
    {
      "sense_index": 1,
      "word": "дисциплина"
    }
  ],
  "categories": [
    "Русский язык",
    "Требуется категоризация/ru",
    "Устойчивые сочетания/ru"
  ],
  "hypernyms": [
    {
      "sense_index": 1,
      "word": "глубокое обучение"
    }
  ],
  "lang": "Русский",
  "lang_code": "ru",
  "pos": "phrase",
  "senses": [
    {
      "examples": [
        {
          "author": "Евгений Золов",
          "collection": "Бизнес-журнал",
          "date_published": "2013",
          "ref": "Евгений Золов, «Тяжело в учении!» // «Бизнес-журнал», 2013 г. [Google Книги]",
          "source": "GB",
          "text": "Компьютер учится — подобно живому существу, а возможным это стало благодаря технологии под названием «машинное обучение». Машинное обучение (англ. machine learning, далее ML) предполагает самостоятельное выявление компьютером произвольных свойств в заранее накопленных данных и использование этих «знаний» для обработки свежей информации.",
          "title": "Тяжело в учении!"
        },
        {
          "author": "В. В. Вьюгин",
          "date": "2014",
          "ref": "В. В. Вьюгин, «Математические основы машинного обучения и прогнозирования», 2014 г. [Google Книги]",
          "source": "GB",
          "text": "Постепенно пришло осознание того, что надо научить компьютер самому строить алгоритмы из некого их первоначального набора, обучаясь на исходных данных. Это и стало пониматься под термином «машинное обучение» (machine learning).",
          "title": "Математические основы машинного обучения и прогнозирования"
        },
        {
          "author": "Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк",
          "date": "2017",
          "ref": "Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк, «Машинное обучение», 2017 г. [Google Книги]",
          "source": "GB",
          "text": "Прикладное машинное обучение совмещает в себе равные доли математических принципов и полученных эмпирическим путём приёмов, — другими словами это настоящее искусство.",
          "title": "Машинное обучение"
        }
      ],
      "glosses": [
        "прикладная математическая дисциплина, исследующая различные алгоритмические подходы для анализа данных, включая обучение дереву принятия решений, индуктивное логическое программирование, кластеризацию, обучение с подкреплением, Байесовы сети и т. п., для получения практически значимых выводов, принятия решений или предсказания в отношении чего-либо"
      ],
      "raw_glosses": [
        "комп. прикладная математическая дисциплина, исследующая различные алгоритмические подходы для анализа данных, включая обучение дереву принятия решений, индуктивное логическое программирование, кластеризацию, обучение с подкреплением, Байесовы сети и т. п., для получения практически значимых выводов, принятия решений или предсказания в отношении чего-либо"
      ],
      "topics": [
        "computing"
      ]
    }
  ],
  "sounds": [
    {
      "ipa": "mɐˈʂɨnːəɪ̯ə ɐbʊˈt͡ɕenʲɪɪ̯ə"
    }
  ],
  "translations": [
    {
      "lang": "Английский",
      "lang_code": "en",
      "word": "machine learning"
    },
    {
      "lang": "Шведский",
      "lang_code": "sv",
      "raw_tags": [
        "общ."
      ],
      "word": "maskininlärning"
    }
  ],
  "word": "машинное обучение"
}