Introducing TensorFlow Videos for a Global Audience: Japanese
August 24, 2020
Posted by the TensorFlow Team

When the TensorFlow YouTube channel launched in 2018, we had a vision to inform and inspire developers around the world about what was possible with Machine Learning. With series like Coding TensorFlow showing how you can use it, and Made with TensorFlow showing inspirational stories about what people have done with TensorFlow and much more, the channel has grown greatly. But we learned an important lesson: it’s a global phenomenon, and to reach the world effectively, we should provide content in multiple languages with native speakers presenting. Check out the popular Zero to Hero series in Japanese!

TensorFlow で機械学習ゼロからヒーローへ

最近は、インターネットや新聞、本などを閲覧していると、嫌でも機械学習や AI のようなバズワードが目に入ってくるようになりました。様々な分野で話題になっているおかげで、たくさんの情報が見つかるようになっています。ですが、デベロッパーの視点から見た機械学習とは、一体どういう物なのでしょうか?TensorFlow チームに所属するロレンス・モローニは、その疑問に応えるため、Google I/O 2019 でした好評だったスピーチをベースに、4 部に及ぶ動画シリーズ「機械学習: TensorFlow でゼロからヒーローへ」を作成しました。



第一部では、Java や C++ で作成された具体的なルールに従って動く従来のプログラムと、データからルール自体を推測するシステムである機械学習の違いを学ぶことができます。機械学習とは、どのようなコードで構成されているのか?などの質問に応えるため、シンプルな具体例を使って、機械学習モデルを作成する手順を解説します。ここで語られるいくつかのコンセプトは、第二部の、コンピュータ ビジョンの動画でも応用されています。



第二部では、機械学習を使った基本的なコンピュータ ビジョン(コンピューターに視覚的に確認させ、様々な対象をを認識させること)の仕組みを解説します。こちらのリンク先では、自らコードを実行してみることも可能です : https://goo.gle/34cHkDk



第三部では、なぜ畳み込みニューラル ネットワークがコンピュータ ビジョンの分野で優れているのかを解説します。畳み込みで使われるフィルタに画像を通すと、画像の類似点を明らかにする特徴を捉えてくれます。動画内では、実際に画像にフィルタを適用し、特徴を抽出するプロセスをご覧になっていただけます。
こちらのリンク先では、動画の内容をおさらいすることができます : http://bit.ly/2lGoC5f



第四部では、じゃんけん識別器の作り方を学びます。第一部では、じゃんけんの手を識別するコードを書くことの難しさについて説明しましたが、これまでの 3 つの動画で学んだことを総合し、画像のピクセルからパターンを探し出して、画像を分類し、畳み込みを使って特徴を抽出するニューラル ネットワークを作成するだけで、なんとじゃんけん識別器を自作できてしまいます。

Colab ノート : http://bit.ly/2lXXdw5

データセット : http://bit.ly/2kbV92O

動画シリーズはお楽しみいただけましたでしょうか?もっと知りたいと感じた方は、ぜひフィードバックで教えてください!
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