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    A2 初級
    n.名詞ミリリットル
    Your brother needs to drink 5 ml of medicine every six hours

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    スピリッツの標準的な提供方法 (What are the standard serves of spirits)

    03:00スピリッツの標準的な提供方法 (What are the standard serves of spirits)
    • and also must deliver fixed quantities of 15 ml, 30 ml, or 60 ml.

      メニスカスがジガーの上面と水平になるまで、またはプリムソールラインに達するまでスピリッツを注ぐ。3.

    • and also must deliver fixed quantities of 15 ml, 30 ml, or 60 ml.

      メニスカスがジガーの上面と水平になるまで、またはプリムソールラインに達するまでスピリッツを注ぐ。3.

    B2 中上級

    エマ・ワトソン、弟のアレックスとカクテル作りに挑戦!

    11:16エマ・ワトソン、弟のアレックスとカクテル作りに挑戦!
    • It's a tiny bit of salt and a little bit of the cacao syrup, 25 ml.

      それは少しの塩と少しのカカオシロップです。

    • It's a tiny bit of salt and a little bit of the cacao syrup, 25 ml.

      それは少しの塩と少しのカカオシロップです。

    B2 中上級

    生成AI入門 (Introduction to Generative AI)

    22:08生成AI入門 (Introduction to Generative AI)
    • Two of the most common classes of machine learning models are unsupervised and supervised ML models.

      機械学習モデルの最も一般的な2つのクラスは、教師なしモデルと教師ありモデルである。

    • Two of the most common classes of machine learning models are unsupervised and supervised ML models.

      ラベルのないデータとは、タグのないデータのことである。

    B1 中級

    大規模言語モデル入門 (Introduction to large language models)

    15:46大規模言語モデル入門 (Introduction to large language models)
    • In ML, parameters are often called hyperparameters.

      MLでは、パラメータはしばしばハイパーパラメータと呼ばれる。

    • In ML, parameters are often called hyperparameters.

      この考えに至った理由は2つある。

    B1 中級

    Astronomerにご興味をお持ちいただきありがとうございます (Thank you for your interest in Astronomer)

    01:01Astronomerにご興味をお持ちいただきありがとうございます (Thank you for your interest in Astronomer)
    • Yes, Astronomer is the best place to run Apache Airflow, unifying the experience of running data, ML, and AI pipelines at scale.

      そう、AstronomerはApache Airflowを実行するのに最適な場所であり、データ、ML、AIパイプラインを大規模に実行する経験を統合する。

    • Yes, Astronomer is the best place to run Apache Airflow, unifying the experience of running data, ML, and

      そう、AstronomerはApache Airflowを実行するのに最適な場所であり、データ、ML、AIパイプラインを大規模に実行する経験を統合する。

    B2 中上級

    高すぎ!プリンターのインクが高価な理由とは?

    04:50高すぎ!プリンターのインクが高価な理由とは?
    • The ink in many manufacturers' cartridges has shrunk from 20 ml to around 5 ml over the past few years, without any reduction in price.

      多くのメーカーのカートリッジのインクは、ここ数年で 20ml から 5ml 程度に縮小されましたが、価格は下がっていません。

    • The original size 20 ml cartridges are often still on sale, but they are often sold as extra large cartridges for even more money.

      オリジナルサイズの20mlカートリッジはまだ販売されていることが多いが、特大サイズのカートリッジとしてさらに高額で販売されていることが多いです。

    B1 中級

    知識労働を自動化するAIエージェントの構築 - Jerry Liu (LlamaIndex) (Building AI Agents that actually automate Knowledge Work - Jerry Liu, LlamaIndex)

    17:57知識労働を自動化するAIエージェントの構築 - Jerry Liu (LlamaIndex) (Building AI Agents that actually automate Knowledge Work - Jerry Liu, LlamaIndex)
    • If in contrast to more traditional techniques where you use kind of like hand-tuned and task-specific ML models to achieve kind of like document parsing over a specific class of documents, LLMs actually have a much general layer of accuracy that you can use to your advantage in just like understanding and inhaling any type of document with any type of complexity.

      従来の技術では、手作業でチューニングされたタスク固有のMLモデルを使って、特定のクラスのドキュメントを解析するようなことが行われていましたが、LLMでは、一般的な精度のレイヤーを持っているので、あらゆるタイプの複雑なドキュメントを理解し、読み込むことができます。

    • Um, if, uh, in contrast to more traditional techniques where you use kind of like hand-tuned and task-specific ML models to achieve, uh, kind of like document parsing over a specific class of documents, LLMs actually have a much general layer of accuracy, um, that you can use to your advantage in just like understanding and inhaling any type of document with, uh, any type of complexity.

      しかし、LLMによって解決されることはなかった。

    B2 中上級

    子供の骨の健康を食事、日光浴、運動で最適化する方法 (How to optimize your children’s bone health through diet, sunlight exposure, and physical activity)

    10:27子供の骨の健康を食事、日光浴、運動で最適化する方法 (How to optimize your children’s bone health through diet, sunlight exposure, and physical activity)
    • You can get most of what you need each day from Well, let's say a regular glass of milk so 300 mils is 250 mils that has 300 milligrams of calcium So if you had three of those you'd basically be getting what you needed No, not too many people drinking that amount of milk Although I suppose the number of bowls of cereal my son eats but could possibly be approaching that number So But there are sources You know cheese and yogurt and then there's the discretionary foods if you eat a lot of ice cream and cream that sort of thing You can get from there as well, but we would say yogurt and cheese and milk are the best sources But that but that but but that's that's I mean 750 ml of milk or milk equivalent is is probably less than most kids are consuming Yeah, I would say so particularly as As they move into their teenage years and probably getting more conscious about Weight and are thinking that they might be drinking diet soda Instead of a milk drink and and it doesn't matter what the fat content of the milk is I assume Well, actually curiously, I mean for the vitamin D it probably does but does it matter for the calcium?

      例えば、普通のコップ1杯の牛乳を300ミリリットルとすると、250ミリリットルで、300ミリグラムのカルシウムが含まれている、でも、チーズやヨーグルトもあるし、アイスクリームや生クリームをよく食べる人なら、そういうものから摂取することもできる、でも、ヨーグルトやチーズ、牛乳がベストな摂取源だと言えるでしょう。でも、それだと750mlの牛乳、もしくは牛乳に相当する量は、おそらくほとんどの子供が摂取している量よりも少ないでしょう。特に10代になると、体重に対する意識が高まり、牛乳飲料の代わりにダイエットソーダ

    • But that's I mean, 750 ml of milk or milk equivalent is probably less than most kids are consuming.
    B1 中級

    CXL 4.0 仕様解説ウェビナー (Introducing the CXL 4.0 Specification Webinar)

    58:35CXL 4.0 仕様解説ウェビナー (Introducing the CXL 4.0 Specification Webinar)
    • But for this emerging classes of applications that are being deployed for doing AI and ML or Even for the SmartNet kind of usages, we need finer grained heterogeneous processing where your CPUs, GPUs, FPGAs, purpose built accelerators, even near memory processing entities, they want to access parts of the data structure and they want to do that very collaboratively and simultaneously with each other.

      しかし、AIやML、あるいはSmartNetのような用途のために展開されている、こうした新しいクラスのアプリケーションでは、CPU、GPU、FPGA、専用アクセラレータ、さらにはニアメモリ処理エンティティが、データ構造の一部にアクセスし、互いに非常に協調的かつ同時にアクセスしたい、より細かい粒度のヘテロジニアス処理が必要です。

    • but for these emerging classes of applications that are being deployed for doing AI and ML, or even for the smart NIC kind of usages, we need finer-grained heterogeneous processing where your CPUs, GPUs, FPGAs, purpose-built accelerators, even near-memory processing entities, they want to access parts of the data structure,

      前述の通り、メモリはかなりの間、スケーラビリティの懸念事項となっていました。

    B1 中級

    Sec グロース データサイエンス スタッフミーティング 2022年9月14日 (Sec Growth DataScience staff meeting Sep 14 2022)

    29:11Sec グロース データサイエンス スタッフミーティング 2022年9月14日 (Sec Growth DataScience staff meeting Sep 14 2022)
    • data science, meaning applied ML, MLOps, and anti-abuse.

      データサイエンス、つまり応用ML、MLOps、アンチアビューズです。

    • data science, meaning applied ML, ML ops, and anti-abuse.

      データサイエンス、つまり応用ML、MLOps、アンチアビューズです。

    A2 初級