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

この研究は多くのスタートアップやFacebookなどの大企業が幅広い目的のために利用している教師あり学習の枠を超えるものだ。

教師ありディープラーニングは従来人口ニューラルネットワークに大量のラベル付きデータ（例：ガチョウの画像100枚）を使って訓練を行い、次いで新たなデータ、例えばダチョウの画像を与え、その新しい画像にガチョウが描かれているかどうかの根拠に基づいた推測を得る。

教師なし学習では、ラベル付きの写真から学ぶことはできない。言ってみれば、人が物を識別できるようになるの同じ方法だ。あなたが一つや二つ携帯電話を見れば、直ちにそれらを認識できるようになる。