ニューラルネットワークは、神経細胞のタイプをモデルにしたコンピュータープロセッサです。 プロセッサがシステムに接続されています。 各プロセッサはニューロンのように機能します。情報を受信し、計算を実行して送信します。 ニューラルネットワークは通常の意味ではプログラミングされていませんが、独学で学習します。プログラマがタスクを設定し、ソリューションの例を提供し、ニューラルネットワーク自体が正しい答えを探しています。 ニューラルネットワークは、メモリから情報を保存および再生します。 情報を認識、分類、および一般化できます。
ニューラルネットワークを作成する試みは、1930年代と40年代に始まりました。 マカロックとピッツは最初のプロトタイプに取り組みました。 1980年代には、データを分析できるネットワークが登場しました。 2007年、ヒントンは顔を認識できるニューラルネットワークを作成しました。この機能はすべてのカメラに搭載されています。
現在、ニューラルネットワークはさまざまな目的に使用されています。好みに応じて製品を選択し、地図上でのナビゲートを支援し、写真を処理します。
ニューラルネットワークが訓練されるだけでなく、教えられる分野の1つはeラーニングです。 オンライン翻訳者、外国語学習アプリケーションで使用され、計画に組み込まれています。 たとえば、2008年以降のKnewtonプロジェクトは、ニューラルネットワークを使用して学生のスケジュールを支援しています。 また、 Googleは 2016年以降、 すべての翻訳者に組み込みました。
パズルイングリッシュでは、たとえば機械学習を使用して、ニーズやサイトでの学習履歴に基づいて個々のユーザーの個人計画を作成します。
ニューラルネットワークを備えた3つのプログラムを見て、それらが学習にどのように役立つかを見てみましょう。
Paralleldotsテキスト分類子
オンラインで必要な情報を見つけるのに役立ちます。 オープンアクセスからツイート、投稿、見出しを検索します。 テキストの類似性を使用して、キーワードを分析し、カテゴリと主要なアイデアを強調できます。 英語、スペイン語、ポルトガル語で動作します。 デモがあります。
テキストを分類して検索するために、開発者はLSTMモデルを使用します。 彼女は単語、文章、メッセージを研究し、与えられた基準に従って要素間の「帰属」の概念を形成します。
スクリーンショットでは、プログラムは電子書籍からの出力と引用付きのページ番号を示しています。
Skypeオンライン翻訳者
オーディオを録音し、解読し、サウンドをテキストに変換します。 オンラインで50言語（英語、スペイン語、フランス語、ロシア語など）に翻訳します。
自動翻訳テクノロジーと、音声で言語を認識して翻訳を生成するニューラルネットワークを使用します。
トランスレータのニューラルネットワークは2段階で動作します。 1つは、コンテキストに基づいた単語モデルと翻訳オプションの形成です。 2番目の段階は、単語モデルを目的の言語に翻訳することです。
オンラインでの会話とスペイン語から英語へのSkype経由の翻訳。 画面上のManuelMéndez、GizmodoEspañolの編集長
ゴオル学習プラットフォーム
プラットフォームは個人用アカウントです。トレーニングコースを追加し、スケジュールを作成して進捗を監視できます。 Gooruは、ニューラルネットワークを使用してコースを選択します。プログラムは、関心と知識レベルを考慮して、オプションを表示します。
Gooruのニューラルネットワークは、言語、教育、目標のレベルに関するセクションから情報を引き出します。 次に、適切なオプションを選択し、TOP-10を提供します。 ユーザーがコースが気に入らない場合は、リストから削除します。 ニューラルネットワークはこれを考慮して学習します-コースを削除または確認するほど、より正確に機能します。
Gooru.orgの個人アカウント。 左側には、ニューラルネットワークが推奨するトレーニングコースがあります。
ニューラルネットワークは、研究だけでなく、宇宙探査にも役立ちます。 たとえば、 CRAYFISアプリケーションを使用して、スマートフォンのカメラから超高エネルギーの宇宙粒子を検索します。 ニューラルネットワークを使用すると、人間の脳の反応をシミュレートしたり、都市の感情状態を判断したりできます。
プログラムは、以前よりも少し賢くなっています。 これにより、情報の学習と検索のプロセスがどのように変化するか-数年後に表示されます。
他のニューラルネットワークでできることを理解するには、選択内容を英語で読んでください。
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