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Conyac で依頼された翻訳結果を公開

[英語から日本語への翻訳依頼] Microsoft 社に続き、Amazon社がクラウド上での機械学習サービスを開始。 市場で最大のパブリッククラウドであるAmazon Web Se...

翻訳依頼文
Following Microsoft, Amazon introduces a cloud service for machine learning

Amazon Web Services, the largest public cloud in the market, debuted a service today that developers can use to introduce machine learning into their applications.

Andy Jassy, the head of the Amazon cloud, spoke about the new service, Amazon Machine Learning, at the 2015 AWS Summit in San Francisco. It’s available today. This is not the most surprising development in the cloud world, considering that Microsoft announced its own similar service, Azure Machine Learning, last June. It will be interesting to see how Google, the other company in the triad of leaders in the cloud infrastructure market — and arguably one of the most significant machine learning companies in the world — will respond to Microsoft and now Amazon making cloud services anyone can use to train models and make predictions as a managed cloud service.

Check out Amazon’s blog post for details on the new feature.
takuyao
takuyao さんによる翻訳
Amazon、Microsoftに続き機械学習のクラウドサービスを発表

パブリッククラウド市場で最大のサービスであるAmazon Web Servicesは本日、開発者が機械学習を自らのアプリケーションに導入するために使用できるサービスを発表した。

Amazon のクラウドサービスを率いるAndy Jassy氏は、サンフランシスコで開かれた2015 AWS Summitで、この新しいサービス、Amazon Machine Learningについて明らかにした。サービスは本日より利用可能だ。これはクラウドの世界ではさほど驚くべき展開ではない。Microsoftが同じような独自のサービス、Azure Machine Learningを昨年6月に発表しているからだ。
興味深いのは、クラウドインフラ市場の御三家の1つで、世界で最も重要な機械学習企業の1つともいえるGoogleがいかに反応するかである。Microsoftや、誰もが学習モデルを構築できるクラウドサービスを作ったばかりのAmazonにいかに反応し、管理されたクラウドサービスとして、どんな予測を立てるかは注目に値するだろう。

新機能の詳細は、Amazonのブログ記事を参照のこと。

Conyac で翻訳した結果

依頼文字数
963文字
翻訳言語
英語 → 日本語
金額 (スタンダード依頼の場合)
2,167.5円
翻訳時間
約1時間
フリーランサー
takuyao takuyao
Starter
忠実さと読みやすさのバランスを意識したいと思います。I work for a communication industry bridging betwee...

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「深圳のエコシステムはとても強力です。深圳で電子製品の生産をするのは意味があります」とした上で、「Flamestowerを構築していた時、当時必要としていた電子部品なら何でも、あるいは回路ボードのメーカーを見つけられたらと思っていました」と、Kell氏は述べた。 「深圳にはこれらが1つの地域にあるのです。これは当社の開発サイクルにとってとても役立ちました。」 Kell氏にとって幸運なことに、深圳で生産している間、多くの問題に巻き込まれなかった。
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総単位数：２４０ 受賞/分類：次席の栄誉 本書は、正式な書類である。正当性の確認が必要な場合、本学の考査事務所へお問い合わせください。 学生管理サービス部長
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通勤者の計算機により貴方の労働において通勤にどれくらいの時間とお金がかかっているかが開示されます。これは、多額ではありません、 通勤に不快を感じないのであれば、もっと苦痛になる覚悟をしてください。新しいウェブサイトが貴方の生活において電車内で脇下に顔を押しつけられたり交通渋滞に巻き込まれる正確な総年数を算出しますので。 傷口に塩を付けるため、オンラインによる旅行の計算機が運賃やガソリンに要する金額をお知らせします。また、この金額でどのような家屋を購入できるかも知ることができます。小物がラッシュアワーとして放出され各午後の３時間以上となります。
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私たちの＃７７０について、それは外殻をマイクロファイバーにしてあり、とても柔らかいポリエステルのプラッシュのラインが入っているバスローブなのでしょうか？ マイクロファイバーの外殻はあや織りになっていて、とても細い繊維状態で、手で柔らかくわずかに磨きをかけた形のものです。 私たちのほとんどの競合他社はとても強くまた長い寿命にすることができ、また外殻の磨きのあるあや織りを使用しておりません。 私たちのそれぞれのポイントで縫われたライニングであり、競合他社はヘムラインのままにしたライニングにしがちになっています。
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人を説得する仕事でも、機械が人間を打ち負かそうとしている

広告に使われる言葉や感情によって、クリック数は400%も変化しうる。しかし、こうやって人を説得する仕事について、人間はそれほど得意でないことがわかってきた。

それはPersadoが主張していることである。同社は人工知能と機械学習を使って、広告コピーや電子メールの題名のような短いテキストを評価および構築する企業だ。同社は基本的に、広告コピーは機械的に作ることができると言っている。そのコピーは人間が作るより説得力があり、複数のバリエーションを用意して比較テストを行う必要もない。
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現在のマーケティングは、従来の推測に頼った仕事から、データ使うものへと変化している。しかしマーケターは依然として、まずたたき台を作らなければならない。典型的なキャンペーンは、ある人がこれが最も機能するだろうと思うことを書くところから始まる。それは何より直感に基づくものだ。

しかし、私たちの直感はしばしば間違っていることがわかってきた。

税金のシーズンが終わるころ、Persadoは、TurboTaxやH&R Blockといった税金の確定申告を扱う企業の広告を分析した。そして同社は、大部分の広告が用いている感情表現は、実際にはそれほどうまく機能していないことを発見した。
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同社は広告をカテゴリー分けした。その結果わかったことは、広告が頼っている感情表現、例えば、緊急性（「残り時間はわずかです」）、満足感（「最大の払い戻し金がすぐに手に入ります」）、祝う気持ち（「完全無料で税金還付」）といったものは、思ったほどのクリックスルーを得られなかった。

これに対しPersadoは、別の感情にフォーカスした広告コピーを機械的に作った。それは独占性があるもの（「あなたは招待されています。今日、税金を申告してください。無料です」）や、不安を呼び起こすもの（「あなたに重要なお知らせ。どうか今日税金を申告してください」）などだ。
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実質的には、違いは感じられないかもしれない。しかし同社の分析では、異なる感情にフォーカスすることで、クリックスルーが70%から110%増加した。私たちもコンバージョン率の最適化について実施したリサーチで、同じような結果を得ている。

Persadoによると、データを利用したこのような広告コピー制作は、ディスプレイ広告、電子メール、SMS、ツイートのような、直接反応が得られる広告でうまく機能する。つまり、人々にリンクをクリックしてもらうためのメッセージをデザインするときに活用できる。
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