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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 未踏の分野で
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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