2024年早稲田大学文化構想学部入試の英語第2問英文について
早稲田大学の英語試験は、難解な問題で知られています。
多くの受験生がその難易度に直面し、挑戦を重ねています。
この試験対策は、難関大学合格のために非常に重要です。
早稲田大学の英語試験の和訳を試みます。
受験生が難関大学に合格するための強力なサポートとなることでしょう。
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2024年早稲田大学文化構想学部英語第2問
2024年早稲田大学文化構想学部英語第2問の英文を見てみましょう
The field of machine learning comprises three major areas: In unsupervised learning, a machine is simply given a heap of data and told to make sense of it, to find patterns, regularities, useful ways of condensing or representing or visualizing it. In supervised learning, the system is given a series of categorized or labeled examples and told to make predictions about new examples it hasn’t seen yet, or for which the ground truth is not yet known. And in reinforcement learning, the system is placed into an environment with rewards and punishments and told to figure out the best way to minimize the punishments and maximize the rewards.
On all three fronts, there is a growing sense that more and more of the world is being turned over, in one way or another, to these mathematical and computational models. Though they range widely in complexity from something that might fit on a spreadsheet on the one hand, to something that might credibly be called artificial intelligence on the other- they are steadily replacing both human judgment and explicitly programmed software of the more traditional variety.
和訳
この英文の和訳は、以下になります。
機械学習の分野には3つの主要分野がある：教師なし学習では、機械は単にデータの山を与えられ、それを理解し、パターンや規則性、それを凝縮したり表現したり視覚化したりする有用な方法を見つけるように指示される。教師あり学習では、システムは分類された、あるいはラベル付けされた一連の例を与えられ、まだ見たことのない、あるいは真実がまだわかっていない新しい例について予測を行うように指示される。そして強化学習では、システムは報酬と罰のある環境に置かれ、罰を最小化し報酬を最大化する最善の方法を見つけ出すように指示される。
この3つの側面すべてにおいて、世界のより多くの部分が、何らかの形で、これらの数学的・計算的モデルに引き渡されつつあるという感覚が高まっている。その複雑さは、スプレッドシートに収まるようなものから、人工知能と呼んでも差し支えないようなものまで多岐にわたるが、それらは人間の判断や、より伝統的な種類の明示的にプログラムされたソフトウェアに着実に取って代わりつつある。
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