What is machine learning?

機械学習とは何か？

You probably use it many times a day without even knowing it.

知らず知らずのうちに一日に何度も使っていることだろう。

Anytime you want to find out something like, how do I make a sushi roll?

巻き寿司の作り方は？

You can do a web search on Google, Bing, or Baidu to find out.

Google、Bing、Baiduでウェブ検索すればわかる。

That works so well because the machine learning software has figured out how to rank web pages.

機械学習ソフトウェアがウェブページをランク付けする方法を発見したからだ。

Or when you upload pictures to Instagram or Snapchat, and think to yourself, I want to tag my friends so they can see their pictures.

あるいは、インスタグラムやスナップチャットに写真をアップロードするときに、友だちの写真を見られるようにタグ付けしたいと思う。

Well, these apps can recognize your friends in your pictures and label them as well.

これらのアプリは、あなたの写真に写っている友人を認識し、同様にラベルを付けることができる。

That's also machine learning.

それも機械学習だ。

Or if you've just finished watching a Star Wars movie on the video streaming service, and you think, what are the similar movies that I watch?

あるいは、動画配信サービスでスター・ウォーズの映画を見終わったところで、似たような映画で私が見ているものは何だろうと考えたとする。

Well, the streaming service will likely use machine learning to recommend something that you might like.

このストリーミング・サービスは、おそらく機械学習を使って、あなたが好きそうなものを勧めるだろう。

Each time you use voice to text on your phone to write a text message, Hey Andrew, how's it going?

携帯電話の音声読み上げ機能を使ってテキストメッセージを書くたびに、「アンドリュー、調子はどうだい？

Or tell your phone, Hey Siri, play a song by Rihanna.

あるいは、携帯電話に「ヘイ、シリ、リアーナの曲を再生して。

Or ask your other phone, Okay Google, show me Indian restaurants near me.

あるいは、他の携帯電話に「オーケー、グーグル、近くのインド料理レストランを教えて」と頼む。

That's also machine learning.

それも機械学習だ。

Each time you receive an email titled, Congratulations, you've won a million dollars.

おめでとうございます、あなたは100万ドルに当選しました。

Well, maybe you're rich, congratulations.

まあ、お金持ちかもしれないね、おめでとう。

Or more likely your email service will probably flag it as spam.

あるいは、あなたのメールサービスがスパムとしてフラグを立てるかもしれない。

That too is an application of machine learning.

これも機械学習の応用だ。

Beyond consumer applications that you might use, AI is also rapidly making its way into big companies and into industrial applications.

AIは消費者向けのアプリケーションだけでなく、大企業や産業用アプリケーションにも急速に浸透している。

For example, I'm deeply concerned about climate change, and I'm glad to see that machine learning is already hoping to optimize wind turbine power generation.

例えば、私は気候変動を深く懸念しているが、機械学習がすでに風力タービン発電の最適化に役立っていることを嬉しく思う。

Or in healthcare, it's starting to make its way into hospitals to help doctors make accurate diagnoses.

あるいは医療分野では、医師が正確な診断を下すために病院に導入され始めている。

Or recently at Learning AI, I've been doing a lot of work putting computer vision into factories to help inspect if something coming off the assembly line has any defects.

また、最近はラーニングAIで、工場にコンピューター・ビジョンを導入して、組み立てラインから流れてくるものに欠陥がないかどうかを検査する仕事をたくさんしている。

That's machine learning.

それが機械学習だ。

It's a science of getting computers to learn without being explicitly programmed.

明示的にプログラムされることなく、コンピューターに学習させる科学だ。

In this class, you learn about machine learning and get to implement machine learning in code yourself.

このクラスでは、機械学習について学び、自分で機械学習をコードに実装する。

Millions of others have taken the earlier version of this course, which is a course that led to the founding of Coursera.

何百万人もの人々がこのコースの初期バージョンを受講しており、Coursera設立のきっかけとなったコースである。

And many learners ended up building exciting machine learning systems or even pursuing very successful careers in AI.

そして多くの学習者が、エキサイティングな機械学習システムを構築したり、AIの分野で大成功を収めたりするようになった。

I'm excited that you're on this journey with me.

君が僕と一緒にこの旅をしていることに興奮している。

Welcome, and let's get started.

ようこそ。