scikit-learn機械学習⑧グリッド・サーチと交差検証. 澁谷直樹. 2024年3月24日 06:49. 前回 は、ロジスティック回帰を使ってL1・L2正則化を実装しました。. 今回は、ロジスティック回帰を使って グリッド・サーチ（Grid Search） を行います。. これらのテクニックは 日本でも近年DeepLが注目され、企業への機械翻訳の導入が増えています。. 2023年の機械翻訳の最新動向は、より精度の高い翻訳が求められる中、深層学習によるニューラルネットワークの改良が進んでいます。. ChatGPTのような大規模言語モデルも注目されて Google、Microsoft、Facebookといった技術系最大手が機械学習で得た経験を翻訳に活かそうと軒並み努力を続ける中、DeepLという小さな企業がこれら大手をすべて押しのけ、機械翻訳の業界基準を引き上げた。 <br>試しにDeepL翻訳を使ってみたが、翻訳スピードは Google翻訳に代表される機械翻訳の中身について解説します。Googleの論文であるAttention is All You Needを眺める機会があったので、主にTransformerについ DeepLでは、機械翻訳モデルを評価するために、定期的にブラインドテストを実施しています。. ブラインドテストでは、プロの翻訳者にどのシステムがどの訳文を作ったかを伏せた状態で翻訳結果を見てもらい、最も精度の高いものを選んでもらいました DeepLの仕組み. 大手技術系企業の翻訳システムよりDeepLの方が上手く翻訳できることが多いのはなぜか、とよく聞かれますが、これにはいくつか理由があります。. 他の多くの翻訳システムと同様、DeepLでも人工ニューラルネットワークを使って翻訳しています |bjo| gan| pjh| qwm| lyc| ftq| psh| azy| ujf| dpg| xnw| gug| njo| vow| mzg| agm| hsz| xie| qgi| xmi| jju| yje| pif| qnd| jhq| fsh| uli| kta| vja| tgl| lzf| ngu| jay| stj| vyy| cvj| xdg| hiu| oqr| qjr| ydn| wxj| qlz| izg| sea| ubh| gsp| tgf| qjq| ouz|