Google Traduttore offline także po włosku: jak to działa


Google aktualizuje swoją usługę tłumaczenia, implementując uczenie maszynowe także w aplikacji offline, oto jak z niej korzystać po włosku

Google Traduttore to wierny sprzymierzeniec dla tych, którzy potrzebują pomocy w przetłumaczeniu słowa, zdania lub niewielkiego tekstu z języka obcego. W ostatnich latach wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego gwałtownie poprawiło jakość tłumaczenia, czyniąc Google Translate jeszcze bardziej niezawodnym.

W szczególności to aplikacja Google Traduttore najbardziej skorzystała na uczeniu maszynowym: wdrożenie Neural Machine Learning, w połączeniu z coraz potężniejszymi urządzeniami mobilnymi, pozwoliło firmie z Mountain View sprawić, że Google Traduttore działa w trybie offline.Nie jest już konieczne aktywne połączenie danych (lub połączenie z siecią Wi-Fi), aby wykorzystać moc algorytmów tłumaczących Big G. Wystarczy uruchomić aplikację i wpisać zdanie, które ma zostać przetłumaczone. Jest to bardzo przydatna funkcja, zwłaszcza gdy jesteś za granicą i musisz przetłumaczyć znak uliczny lub uzyskać wskazówki dojazdu.

Jak Google Translate działa offline

Dzięki aktualizacji z czerwca 2018 roku, Gloogle Traduttore offline jest dostępny również w języku włoskim (i 58 innych językach). Aby z niego skorzystać, wystarczy zaktualizować aplikację, otworzyć menu i spośród różnych dostępnych pozycji kliknąć na Tłumaczenia offline. Spowoduje to przejście do listy języków obsługiwanych przez Google Offline Translator with Neural Machine Learning. W tym momencie, wszystko co musisz zrobić, to pobrać pakiet danych dla języka (lub języków), który Cię interesuje i gotowe. Nawet bez połączenia danych, będzie można wykorzystać możliwości uczenia maszynowego do bezbłędnych tłumaczeń, lub prawie bezbłędnych.

Ale dlaczego nowa wersja Google Translate, ze sztuczną inteligencją, jest lepsza od starej? Łatwo powiedzieć: algorytmy uczenia maszynowego pozwalają serwisowi Big Gi doskonalić swoje umiejętności zarówno na podstawie danych z innych tłumaczeń, jak i sugestii użytkowników. Dzięki temu będzie w stanie wychwycić więcej niuansów języka mówionego i zwracać tłumaczenia bardziej zbliżone do języka naturalnego.