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ボーナスコンテンツ

このセクションでは、あらゆるデジタル学習に役立つボーナスコンテンツが見つかります。これらの動画は Google デジタル ワークショップの認定資格とは関係しませんが、面白そうなトピックがあればチェックしてみてください。

さまざまな問題の解決

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幼い頃、探検家にあこがれていました。
シアトルで育ちましたが、ルイスクラーク探検隊が地元では有名で、将来は 探検家になりたいと思っていました。
電気工学者となった今も、可能な限り新しいことを試してみたいと思っています。

機械学習の研究は、言ってみれば知的な探検です。
マシンの性能は この5年間で、それまでの20年間と比べて飛躍的な向上を遂げました。
大量のデータを 処理する能力が実現したことで、発想の規模も大きくなり、モデルの構図そのものが変化しています。
[警笛の音]
現実世界は複雑です。
固定した論理規則では、現実世界の問題を解決できません。
機械学習はサンプルから学ぶ仕組みです。
数十万行ものコードを書くかわりに、あらゆる事象の観察から 機械に学習させるのです。
機械学習のアルゴリズムでは、数百万個から数兆個ものサンプルからパターンを割り出します。

画像認識の学習では、読み取った画像のピクセルから高レベルの特徴を識別するように 機械を訓練します。
ケーキと子どもがいたら、誕生会かもしれない。
子どもの数が多ければ、可能性はさらに高い。
人間にとって当たり前の感覚を、機械に教え込むというわけです。
人間のすばらしさが よくわかります。
わずか4歳で人の顔を見分けられるのですから。

機械学習は、音声認識の分野に大きな変革をもたらしました。
音声認識の学習には、騒がしい背景を使います。
現実世界の音と既存のサンプルを混ぜ合わせるのです。
外は寒いですか?
[不明瞭な話し声]
外は寒いですか?
[車の音]
外は寒いですか?
これによってまわりがどんなに騒がしくても会話の中身を聞き取って、話し手を識別することができます。

機械学習のアルゴリズムは、言語学者の手法を再現できる までになっています。
今の言語は口語的な表現が多く、あれこれ話して「OK」で終わりです。
絵文字やスタンプも 散りばめられています。
Googleではより自然な会話も可能になりました。
おいしいメキシコ料理店は 近くにありますか?
こちらです。

Googleで開発中の アシスタントサービスでは、最高水準の技術を駆使した音声認識や画像認識、自然言語認識を使用しています。
複雑な現実世界に通用するシステムをつくる、具体的な方策です。
これをオープンソースの プロジェクトにして、Google 内部で使用しているものと 同じシステムを誰でも使えるようにするのが狙いです。
機械学習の知識がなくても、多くの人が機械学習をうまく利用しています。
アイデアさえあれば、既存のさまざまな技術を活用できます。
たとえばある人は、猫がいつも家のまわりを うろついていたので機械が猫を認識したら散水するようにしたところ、猫を追い払うことができました。
日本のあるキュウリ農家では、キュウリを1つ1つ選別しなくてはなりません。
とげの多いものと そうでないもの、まっすぐなもの 曲がったものに分類します。
実に骨の折れる作業で、1日に数時間もかかっていたため、コンピュータによる 画像分析を導入してキュウリを自動的に選別するシステムを構築しました。
これにより選別に費やしていた時間をもっと有効に活用できます。

3.8億人いる糖尿病の人に糖尿病性網膜症の リスクがあります。
これは失明の原因になります。
その兆候をつかむには眼底の写真を撮る必要があります。
しかし医師の数が足りないうえ、診断には時間がかかります。
そこでアルゴリズムを使ったところ、画像をその場ですぐ解析してより多くの人を検査できるようになりました。

機械学習とその能力をもっと知れば、暮らしをより良くする 応用方法が見えてくるでしょう。
機械学習を使って電力を大幅に節約することや、伝染病の拡散を追跡することもできます。

コンピュータ ビジョンを使って視覚障害がある人の役に立つことも。
地球上の誰もが音声認識を利用できたら、数十億の人々がたちまちお互いを理解できるようになるでしょう。
機械学習システムはあらゆる科学分野や人間の活動に 役立つはずです。
数年前は機械学習がこんなに早く実現するとは思いもよりませんでした。
この先何が待っているのか 想像するとわくわくします。
私たちは 知能の開発という未知の分野で、まだ誰も成しえていないことを考え、実現しようとしています。
AIと機械学習によって、これまで解決が待たれていた問題も解決できるようになるでしょう。
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農家でのキュウリの選別(日本)や、眼病を診断する医師のサポート(インド)など、人々が問題を解決したり、生活の質を高めたりする方法が機械学習によって変わりつつあります。 業界、分野、用途を問わず、さまざまな問題の解決で機械学習がどのように役立っているかをご紹介します。
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