Return to Video

01_Definition of ML

  • 0:00 - 0:01
    こんにちは マイケル
  • 0:01 - 0:02
    こんにちは チャールズ 調子は?
  • 0:02 - 0:04
    おかげさまで あなたは?
  • 0:04 - 0:05
    私も元気です
  • 0:05 - 0:10
    今回は機械学習の哲学についてお話しします
  • 0:10 - 0:12
    哲学は苦手なんです
  • 0:12 - 0:15
    私はPhDを持っていますが同じです
  • 0:15 - 0:16
    それは驚きですね
  • 0:16 - 0:17
    あなたもPhDを持っていますね
  • 0:17 - 0:18
    はい 驚きですね
  • 0:18 - 0:20
    ある意味では
  • 0:20 - 0:21
    まず初めに
  • 0:21 - 0:25
    このコースがなぜ開講されたか
    どんな項目を学ぶのか
  • 0:25 - 0:31
    私たちの考えを織り交ぜながら
    説明したいと思います
  • 0:31 - 0:31
    分かりました
  • 0:31 - 0:34
    それではここであなたにお礼を
  • 0:34 - 0:38
    アトランタのスタジオまで
    お越しいただきありがとうございます
  • 0:38 - 0:41
    ご招待いただきありがとうございます
  • 0:41 - 0:43
    いえいえ こちらこそ マイケル
  • 0:43 - 0:46
    このコースを担当できてとても光栄です
  • 0:46 - 0:48
    私もご一緒できて本当にうれしいです
  • 0:48 - 0:52
    私たちはとても気が合うので
    一緒にやりたかったのです
  • 0:52 - 0:55
    お互いに機械学習が好きで
    多くの共通点がありますね
  • 0:55 - 1:01
    しかし意見が違うかもしれないのに
    なぜ一緒に担当するのでしょう
  • 1:01 - 1:03
    そうですね
  • 1:03 - 1:04
    マイケル つまり外部の世界の人は
  • 1:04 - 1:06
    あなたの方が私より理論的だと言うでしょう
  • 1:06 - 1:08
    理論はね
  • 1:08 - 1:10
    でも私の方があなたより実践的です
  • 1:10 - 1:12
    そうです
  • 1:12 - 1:16
    コースでは私たちの違いを
    効果的に活用してください
  • 1:17 - 1:19
    実際に効果を感じるためには
  • 1:19 - 1:22
    機械学習とは何かを学ぶ必要があります
    そうですね?
  • 1:22 - 1:23
    そのとおり
  • 1:23 - 1:23
    機械学習とは?
  • 1:23 - 1:25
    定理を証明することです
  • 1:26 - 1:27
    違います
  • 1:27 - 1:31
    機械学習において定理の証明は重要ですが
    それだけではないと思います
  • 1:31 - 1:33
    同感です
  • 1:33 - 1:33
    どうも
  • 1:33 - 1:34
    考え方は同じです
  • 1:34 - 1:37
    部分的にですね
    では機械学習とは何ですか?
  • 1:37 - 1:39
    何でしょう
  • 1:39 - 1:40
    定義してください
  • 1:40 - 1:44
    機械学習とは計算機統計学です
  • 1:44 - 1:46
    これは定義と言えますか?
  • 1:46 - 1:48
    定義は定義ですが多角的に見ると間違いです
  • 1:48 - 1:50
    しかし多くの人はあなたと同じように
  • 1:50 - 1:54
    機械学習は単なる応用統計学だと言っています
  • 1:54 - 1:56
    私は計算統計学と言いましたが
  • 1:56 - 1:59
    計算機を使う応用統計学です
  • 2:00 - 2:08
    この定義は狭すぎます
    もっと広い概念だと思いますよ
  • 2:08 - 2:11
    例えばプログラムが典型的ですが
  • 2:11 - 2:14
    時間とともに学習していく人工の物なのです
  • 2:14 - 2:18
    人工物を構築する作業だけでなく
  • 2:18 - 2:23
    数学も科学も工学も計算機も関連しています
  • 2:23 - 2:27
    時とともに学習するような知能を持った人工物を
  • 2:27 - 2:31
    作り上げるために必要なことすべてです
    お考えは?
  • 2:31 - 2:35
    つまりデータを集めて分析を行い
    知見を得るのですね
  • 2:35 - 2:41
    その過程で様々な種類の
    計算の仕組みを活用しますから
  • 2:41 - 2:43
    計算機統計学ですよ
  • 2:43 - 2:46
    私はそう思いません
Cím:
01_Definition of ML
Video Language:
English
Team:
Udacity
Projekt:
UD675: Machine Learning 1 - Supervised Learning
Duration:
02:47

Japanese subtitles

Felülvizsgálatok