1. Auto ads use Google's machine learning technology to:

자동 광고는 Google의 머신러닝 기술을 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

2. Today, the action is really around machine learning.

오늘날엔, 기계 학습을 중심으로 움직이고 있습니다.

3. So yeah, the synthesis of great people and great machine learning is amazing.

훌륭한 사람들과 훌륭한 머신 러닝이 만난 결과는 정말 놀랍습니다.

4. In addition to machine learning capabilities, Smart Bidding has 3 other key benefits:

스마트 자동 입찰에는 기계 학습 기능 외에 다음과 같은 3개의 주요 장점이 있습니다.

5. Automated bidding uses advanced machine learning to optimize the right bid for every ad auction.

자동 입찰은 고급 머신러닝을 사용하여 모든 광고 입찰에서 입찰가를 최적화합니다.

6. Using these inputs, Google’s machine learning technology will automatically optimise bids, ad placements and asset combinations.

이러한 정보를 입력하면 Google의 머신러닝 기술이 자동으로 입찰가, 광고 게재위치 및 애셋 조합을 최적화합니다.

7. We then used new machine learning technology to predict future levels of pollution for several different pollutants days in advance.

그러면 우리는 새로운 기계 학습 기술을 사용하여 앞으로 몇일간의 여러 오염물질로 인한 대기오염 수준을 예측합니다.

8. Google Ads uses machine learning to update similar audience lists in real time to compare new users to your remarketing lists.

Google Ads에서는 머신러닝을 통해 유사 잠재고객 목록을 실시간으로 업데이트하여 신규 사용자와 리마케팅 목록을 비교합니다.

9. Using advanced machine learning, they monitor your campaign’s performance and set a bid in every auction to help you achieve your goals.

고급 머신러닝을 사용하면 광고주의 캠페인 실적을 모니터링하고 목표를 달성하는 데 도움이 되도록 각각의 입찰에 대해 입찰가를 설정합니다.

10. It uses advanced machine learning to automatically optimize bids and offers auction-time bidding capabilities that tailor bids for each and every auction.

이 입찰 전략은 고급 머신러닝을 사용하여 입찰가를 자동으로 최적화하고 각 입찰에 맞게 입찰가를 맞춤설정하는 실시간 입찰 기능을 제공합니다.

11. It uses advanced machine learning to automatically optimise bids and offers auction-time bidding capabilities that tailor bids for each and every auction.

이 입찰 전략은 고급 머신러닝을 사용하여 입찰가를 자동으로 최적화하고 각 입찰에 맞게 입찰가를 맞춤설정하는 실시간 입찰 기능을 제공합니다.

12. On Wall Street and across Silicon Valley, we are seeing tremendous gains in the quality of analysis and decision-making because of machine learning.

월스트리트와 실리콘밸리에 이르기까지 머신러닝(기계학습)으로 분석과 의사결정에 있어 엄청난 질적 향상이 이뤄지고 있습니다.

13. Powered by Google’s machine learning technology, the 'Optimise' setting prioritises ads that are expected to perform better than other ads within an ad group.

Google의 머신러닝 기술을 활용하는 '최적화' 설정은 광고그룹 내 다른 광고보다 실적이 더 우수할 것으로 예상되는 광고를 우선적으로 게재합니다.

14. Google Ads takes your existing user lists and uses machine learning to understand what they have in common to find more like-minded customers.

Google Ads에서 기존 사용자 목록을 바탕으로 머신러닝을 사용하여 사용자 간의 공통점을 파악하고 취향이 비슷한 고객을 더 많이 찾아 줍니다.

15. With Smart Shopping campaigns, your existing product feed and assets are combined with Google’s machine learning to show a variety of ads across networks.

스마트 쇼핑 캠페인을 통해 기존 제품 피드 및 애셋을 Google 머신러닝과 결합하여 네트워크 전체에 다양한 광고를 게재할 수 있습니다.

16. Powered by Google’s machine learning technology, the optimise setting prioritises ads that are expected to perform better than other ads within an ad group.

최적화 설정에서는 Google의 머신러닝 기술을 바탕으로 광고그룹에서 실적이 가장 우수할 것으로 예상되는 광고를 우선적으로 게재합니다.

17. Target CPA’s machine learning improves over time as it continuously analyzes each impression, click, and conversion from the ad auction to learn what works and doesn’t work.

타겟 CPA의 머신러닝은 광고 입찰에서 발생하는 모든 노출, 클릭, 전환을 분석하면서 효과적인 요소와 그렇지 않은 요소를 파악하므로 시간이 지날수록 성능이 향상됩니다.

18. Google Ads Smart Bidding and Smart Creative solutions use machine learning that analyses millions of signals in real time to show the right message, to the right customer, in the moments that matter.

Google Ads 스마트 자동 입찰 및 스마트 광고 소재 솔루션은 수백만 개의 신호를 실시간으로 분석하는 머신러닝을 활용하여 중요한 순간에 적절한 고객에게 적절한 메시지를 게재해 줍니다.

19. The creators felt that since NIST's training dataset was taken from American Census Bureau employees, while the testing dataset was taken from American high school students, it was not well-suited for machine learning experiments.

개발자들은 NIST의 트레이닝 데이터셋이 미국의 인구조사국 직원들로부터 취합한 이후로 테스팅 데이터셋이 미국의 중등학교 학생들로부터 취합되는 중에 기계 학습 실험에 딱 적합하지는 않은 것을 느꼈다.

20. Powered by Google's machine learning, a Smart Display campaign can automatically find new and existing customers, set the right bids and create engaging ads that adapt to any screen or ad space across the web and apps.

Google의 머신러닝에 기반한 스마트 디스플레이 캠페인을 통해 신규 고객 및 기존 고객을 자동으로 찾고, 적절한 입찰가를 설정하며, 웹 및 앱의 화면이나 광고 공간에 참여를 끌어내는 광고를 만들 수 있습니다.

21. Now that gave you a lot of information while someone was typing, and what they did then is used advanced artificial intelligence techniques called machine learning to have a training phase, and so they got most likely grad students to type in a whole lot of things, and to learn, to have the system use the machine learning tools that were available to learn what it is that the people were typing and to match that up with the measurements in the accelerometer.

사람들이 타이핑한 것으로 많은 정보를 알아냈죠. 다음으로 그들이 한 것은 학습 단계를 가지기 위해 기계 학습(machine learning)이라고 불리는 고급 인공 지능을 이용하였습니다. 연구진들은 대학원생들에게 방대한 양을 타이핑하게 했습니다. 가속도계의 데이터와 사람들이 타이핑하는 것을 비교하여, 사람들이 무엇을 타이핑하는지 알아내기 위해서 먼저 시스템이 학습을 할 수 있도록 하는 단계였습니다.

22. Because these Shopping campaigns use machine learning, which takes time to optimize your campaign for your specific budget, products, and audience, it is recommended that you give a new campaign time to adapt before you make any changes.

쇼핑 캠페인은 정해진 예산, 제품, 잠재고객에 맞춰 캠페인을 최적화할 시간이 필요한 머신러닝을 사용하기 때문에 변경하기 전에 새로운 캠페인이 적응할 시간을 주는 것이 좋습니다.

23. Optimize your ads: When you create a responsive display ad by uploading different assets into Google Ads, Google uses a machine learning model to determine the optimal combination of assets for each ad slot based on predictions built from your performance history.

광고 최적화: Google Ads에 여러 애셋을 업로드하여 반응형 디스플레이 광고를 만들면 Google은 머신러닝 모델을 사용하여 실적 내역에서 작성된 예측을 기반으로 각 광고 슬롯에 대한 최적의 애셋 조합을 결정합니다.

24. So these vocal effects can actually be quite subtle, in some cases, but with any digital microphone, and using precision voice analysis software in combination with the latest in machine learning, which is very advanced by now, we can now quantify exactly where somebody lies on a continuum between health and disease using voice signals alone.

사실 이런 목소리의 변화는 상황에 따라 아주 미세하지만, 디지털 마이크와 정확한 음성 분석 프로그램을 함께 사용하면 됩니다. 물론, 최신의 사용법도 함께 이용하는데, 이런 것들은 최근에 엄청나게 발전했지요. 이런 기술을 사용하면, 목소리만으로도 사람들이 건강한 상태와 병이 진행된 상태 사이의 어느 지점쯤에 있는지 정확하게 수치화할 수 있습니다.