翻訳者レビュー ( 英語 → 日本語 )

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該当記事です。
http://venturebeat.com/2015/06/19/facebooks-newest-deep-learning-system-makes-samples-of-images-that-humans-think-are-real-40-of-the-time/

英語

The research goes beyond the scope of supervised learning, which many startups and large companies, including Facebook, use for a wide variety of purposes.

Supervised deep learning traditionally involves training artificial neural networks on a large pile of data that come with labels — for instance, these 100 pictures show geese — and then throwing them a new piece of data, like a picture of a ostrich, to receive an educated guess, like whether or not the new picture depicts a goose.

With unsupervised learning, there are no labeled pictures to learn from. It’s sort of like the way people learn to identify things. Once you’ve seen one or two cell phones, you can recognize them immediately.

日本語

本研究は教師あり学習の範疇を超える。教師あり学習は、Facebookを含む多くの大企業やスタートアップが広範囲にわたる目的で利用している。

従来の教師あり深層学習は、ラベル付けした大量のデータ（例：ガチョウの写真100枚）を元にして人口ニューラルネットワークを訓練し、新しいデータ（例：ダチョウの写真）を生成、そして学習した推測を受け取る（例：新しい写真がガチョウか否か）。

教師なし学習では、学習するのにラベル付き画像を必要としない。人間がモノを認識するようになるのと同様だ。皆さんが1～2個の携帯電話を見たらすぐ識別できるだろう。

レビュー ( 1 )

yumekarasuはこの翻訳結果を"★★★★★"と評価しました 2015/07/01 12:27:35

とても自然で参考になります。

[anna_claba]

ありがとうございます。