5歳の子供が簡単に理解したいと仮定してください。

「色付きのブロックがたくさんあると想像してください。各色は、リンゴの赤やバナナには緑のように異なるものを表しています。

ここで、ブロックを見て異なる山に並べ替えることができるロボットがあると想像してください。しかし、時にはロボットが間違いを犯し、間違った色のブロックを間違った山に入れます。

したがって、ロボットにブロックをソートするためのより良い仕事をする方法を教えたいと思います。ロボットにたくさんのブロックを表示し、それぞれを置くためのパイルを伝えます。ロボットは、どのカラーブロックがどのパイルに入っているかを思い出し始めます。

これは、ニューラルネットワークをトレーニングするようなものです。ニューラルネットワークはロボットであり、ブロックはデータです。ニューラルネットワークに多くのデータを表示し、正しい答えが何であるかを伝えます。時間が経つにつれて、ニューラルネットワークは、データのパターンを認識するのがますます良くなります。

ロボットがブロックを右の杭に並べ替える方法と同じように、ニューラルネットワークにデータについて正しい予測を行うことを望みます。」
Assuming you want an explanation easily comprehended by a five year-old:

"Imagine you have a lot of colored blocks. Each color represents something different, like red for apples and green for bananas.

Now imagine you have a robot that can look at the blocks and sort them into different piles. But sometimes the robot makes mistakes and puts the wrong color block into the wrong pile.

So, you want to teach the robot how to do a better job of sorting the blocks. You show the robot a lot of blocks and tell it which pile to put each one in. The robot starts to remember which color block goes into which pile.

This is like training a neural network. The neural network is the robot, and the blocks are the data. You show the neural network a lot of data and tell it what the correct answer is. Over time, the neural network gets better and better at recognizing the patterns in the data.

Just like how you want the robot to sort the blocks into the right piles, you want the neural network to make the correct predictions about the data."