Google Translate está ahora utilizando el nuevo aprendizaje de máquina para la traducción desde chino a Ingles. Anteriormente la compañía ya había presentado su nuevo modelo de traducción basado en la Maquina Neural de Traducción; la cual reduce el margen de error hasta un 85%, comparado con el modelo anterior.
La comparativa de los errores generados por el modelo usado anteriormente se ha realizado en diferentes pruebas. El uso del aprendizaje neural, está dando beneficio a 18 millones de usuarios de forma diaria, a pesar de la dificultad, se ha hecho un gran avance.
Se conoce como «Aprendizaje profundo»; y lo mejor de todo es que puede mejorar a medida que los usuarios utilizan las oraciones. Las mejoras también se pondrán a puesta en el uso de otros servicios de Google; el comienzo ha sido Translate. Si quieres poner a prueba los modelos estándares, contra el usado por Google, basta con utilizar cualquier otro traductor.
Google ha querido impulsar el uso de redes neuronales para este 2016
La traducción mediante el aprendizaje neuronal, compara cada una de las palabras dentro de la oración; y hace uso de su contexto para mejorar su eficiencia. El uso de las redes neuronales de Google nació gracias a TensorFlow y Parsey McParseface; la compañía dará pronto soporte a mayor cantidad de idiomas.
El nuevo método de traducción será puesto en todas las aplicaciones Android que utilicen este lenguaje; así que ya podrás notar la diferencia en tu dispositivo móvil. Incluso, se comenta que con el método convencional, Google Translate confundía términos y nombres, con palabras.
A pesar de todo esto, aún queda por avanzar en el área de las traducciones por medio de las redes neuronales. La gran G ha puesto todo su empeño en impulsar fuertemente este ámbito. Solo queda esperar a que su generalización al resto de los lenguajes se ponga en práctica, la maquina neural de la compañía tendrá mucho para hacer.Google Translate ahora utiliza el aprendizaje profundo mediante redes neuronales para traducir el lenguaje chino al inglés, luego se usará en otros idiomas.