Name: #第8回 機械学習専門【コース1 第1週 第2課 (#8 Machine Learning Specialization [Course 1, Week 1, Lesson 2])
Uploaded: 2024-12-31T04:03:43.000Z
Duration: 4 min 30 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

動名詞

So far in the videos, you've seen supervised learning and unsupervised learning, and also examples of both.

これまでのビデオでは、教師あり学習と教師なし学習、そしてその両方の例を見てきた。

丁寧に「〜したい」を表すwould like + n/ would like to + v

For you to more deeply understand these concepts, I'd like to invite you in this class to see, run, and maybe later write code yourself to implement these concepts.

これらのコンセプトをより深く理解するために、このクラスでは、これらのコンセプトを実装するコードを実際に見て、実行して、そして後で自分で書いてみてもらいたい。

The most widely used tool by machine learning and data science practitioners today is the Jupyter Notebook.

今日、機械学習やデータサイエンスの実務者に最も広く使われているツールはJupyter Notebookだ。

This is a default environment that a lot of us use to code up and experiment and try things out.

これはデフォルトの環境であり、私たちの多くがコードアップや実験、試行錯誤に使っている。

So in this class, right here in your web browser, you'll be able to use a Jupyter Notebook environment to test out some of these ideas for yourself as well.

このクラスでは、ウェブブラウザ上でJupyter Notebook環境を使って、これらのアイデアのいくつかを自分で試すことができます。

This is not some made up simplified environment.

これは作られた簡略化された環境ではない。

This is the exact same environment, the exact same tool, the Jupyter Notebook that developers are using in many large companies right now.

これは、現在多くの大企業で開発者が使っているJupyter Notebookと全く同じ環境、全く同じツールである。

One type of lab that you see throughout this class are optional labs, which are ones you can open and run one line at a time, with usually not needing to write any code yourself.

オプショナル・ラボとは、このクラスを通して見られるラボの一種で、自分でコードを書く必要がなく、一度に一行ずつ開いて実行できるラボのことです。

So optional labs are designed to be very easy, and I can guarantee you will get full marks for every single one of them, because there are no marks.

そのため、オプションのラボは非常に簡単に設計されている。

All you need to do is open it up and just run the code we've provided.

必要なのは、それを開いて、私たちが提供するコードを実行するだけです。

By reading through and running the code in the optional labs, you see how machine learning code runs.

オプションのラボでコードを読み、実行することで、機械学習コードがどのように実行されるかを知ることができる。

You should be able to complete them relatively quickly, just by running it one line at a time from top to bottom.

上から下へ1行ずつ走らせるだけで、比較的早く完成させることができるはずだ。

Optional labs are completely optional, so you don't have to do them at all if you don't want to.

オプショナル・ラボは完全に任意なので、やりたくなければ全くやる必要はない。

But I hope you will take a look, because running through them will give you a deeper feel, give you a little bit more experience with what's machine learning algorithms, what machine learning code actually looks like.

機械学習のアルゴリズムや、機械学習のコードが実際にどのようなものかを、より深く感じ、少し経験することができるからだ。

Starting next week, there'll also be some practice labs, which will give you an opportunity to write some of that code yourself.

来週からは、いくつかの練習ラボも用意され、自分でコードを書く機会が与えられる。

But we'll get to that next week, so don't worry about it for now, and I hope you just go through the next optional lab, and get through the rest of the content for this week.

でも、それは来週になるので、今は気にせず、次のオプショナル・ラボに進み、今週の残りの内容を消化してほしい。

So let's take a look at an example of a notebook.

では、ノートの例を見てみよう。

Here's what you see when you go to the first optional lab.

最初のオプショナル・ラボに行くとこうなる。

Feel free to scroll up and down, and browse, and mouse over the different menus, and take a look at the different options here.

上下にスクロールしたり、ブラウズしたり、さまざまなメニューにマウスオーバーしたり、ここでさまざまなオプションを自由にご覧ください。

You might notice that there are two types of these blocks, also called cells in the notebook, and there are two types of cells.

ノートブックではセルとも呼ばれるこれらのブロックには2種類あることにお気づきだろうか。

One is what's called a markdown cell, which means basically a bunch of text.

ひとつはマークダウンセルと呼ばれるもので、基本的にテキストの束を意味する。

Here, you can actually edit the text if you don't like the text that we wrote.

ここで、私たちが書いたテキストが気に入らなければ、実際にテキストを編集することができる。

But this is text that describes the code.

しかし、これはコードを説明する文章である。

Then there's a second type of block or cell, which looks like this, which is a code cell.

次に、2番目のタイプのブロックまたはセルがあり、これはコードセルである。

Here, we've already provided the code, and if you want to run this code cell, hitting Shift Enter will run the code in this code cell.

このコード・セルを実行したい場合は、Shift Enterを押すと、このコード・セルのコードが実行されます。

By the way, if you click on the markdown cell, so it's showing all this formatting, go ahead and hit Shift Enter on your keyboard as well, and that will also convert it back to this nicely formatted text.

ちなみに、マークダウンのセルをクリックして、書式がすべて表示されている状態で、キーボードのShift Enterキーを押してください。

This optional lab shows some common Python code, so you can go ahead and run this afterwards in your own Jupyter Notebook.

このオプションのラボでは、一般的なPythonコードをいくつか示しているので、この後、自分のJupyter Notebookで実行することができます。

When you jump into this notebook yourself, what I'd like you to do is select the cells and hit Shift Enter.

このノートブックに飛び込んだら、セルを選択してシフト・エンターキーを押してほしい。

Well, read through the code, see if it makes sense.

まあ、コードを読んで、意味があるかどうか確かめてくれ。

Try to make a prediction about what you think this code will do, and then hit Shift Enter, and then see what the code actually does.

このコードが何をすると思うか予測し、シフト・エンターキーを押し、そのコードが実際に何をするか見てみよう。

If you feel like it, feel free to go in and edit the code.

その気になったら、遠慮なくコードを編集してくれ。

Change the code and then run it and see what happens.

コードを変更して実行し、何が起こるか見てみよう。

If you haven't played in a Jupyter Notebook environment before, I hope you become more familiar with Python in a Jupyter Notebook.

Jupyter Notebook環境で遊んだことがない人は、Jupyter NotebookでPythonにもっと慣れてほしい。

I spend a lot of hours playing around in Jupyter Notebooks, and so I hope you have fun with them too.

私はJupyter Notebookで何時間も遊んでいます。

After that, I look forward to seeing you in the next video, where we'll take the supervised learning problem and start to flesh out our first supervised learning algorithm.

次のビデオでは、教師あり学習の問題を取り上げ、最初の教師あり学習アルゴリズムを具体化し始めます。

 I hope that'll be fun too and look forward to seeing you there.

それも楽しいと思うし、そこで会えるのを楽しみにしている。

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