Machine Learning(machine-learning) - 1446370244

1：karino2：2015/11/01(日) 18:30:44: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Workload: 1日/week (オフィシャルには5-7 hours/week)
Prerequisite: プログラミングの知識くらい。行列の計算は掛け算くらいだが、コース内に補講あり。Octaveも入門の補講があるので知らなくてもOK。統計の知識や機械学習の知識は必要ありません。
Other: プログラミングの課題が毎週ある。環境はOctave

Andrew Ngによる機械学習のコースです。
Courseraの立ち上げに関わる二人の教授のうちの一人で、難易度も比較的低いので目玉コースの一つなんじゃないでしょうか。
少し応用寄りですが、理論の解説も肝はだいたい解説されていて、この分野の概要を理解する事が出来ます。以後、実際に使う時になったらその分野の専門の資料を当たる基礎を提供してくれるでしょう。

毎週のプログラムの課題は結構時間かかり、時には丸一日くらい使ってしまう週もあるかと。
名前から受ける印象よりは簡単な授業ですが、課題が実用的で面白い。
2：karino2：2015/11/01(日) 18:33:38: 日本語字幕の誤りもこのスレに投稿しちゃってください。
以下のフォーマットで投稿してくれると嬉しい。

例：

Week: Week 8
動画タイトル: Choosing the Number of Principal Components (11 min)
時間: 8分20秒あたり
誤り: それをひrあくと
正解: それを開くと
3：名無しさん：2016/04/03(日) 22:38:05: Week: Week 6
動画タイトル: Model Selection and Train/Validation/Test Sets (12 min)
時間:
誤り: 字幕のずれとそのせいか6分あたりから本来の字幕がない
正解:
4：karino2：2016/04/10(日) 22:35:00: 報告ありがとうございます。
字幕のずれは日本語スクリプトだけだと直せないのですが、待っていても治る気配が無いのでそのうちはたらきかけてみます。
5：＜削除＞：＜削除＞: ＜削除＞
6：mugitora：2017/03/28(火) 09:30:32: >>5
あ、メールアドレス表示されるのですね、大したものじゃないんですが、メールアドレスか記事全体消して頂けると助かります、お手数おかけします。
7：karino2：2017/04/19(水) 09:52:18: お、気づいてませんでした。
管理系の事は全然理解してませんが、ちょっと今からやってみます。
8：karino2：2017/04/19(水) 09:56:05: 消せたっぽいです。
内容だけ再掲しておきます。

＞＞以下

お世話になっています。

すでに報告されていたらすみません、

コース名:ml
Week: 2 Octave/Matlab Tutorial
動画タイトル: Computing on Data
時間：0:39以前
誤り：英語の文章
0:00
Now that you know how to load and save data in Octave, put your data into matrices and so on. In this video, I'd like to show you how to do computational operations on data. And later on, we'll be using these source of computational operations to implement our learning algorithms.
0:17
Let's get started.
0:19
Here's my Octave window. Let me just quickly initialize some variables to use for our example.

日本語字幕
0:00
help magic と入力してみましょう Octave でどのようにデータを読み込んだり保存したり、データを行列に代入したりなどを理解できたところで、このビデオでは、
0:17
データに対してどのように演算
0:19
これが私の Octave ウィンドウです。後に、このような演算処理を使って学習アルゴリズムを実装していくことになります。では、始めましょう。
0:39
これが私の Octave ウィンドウです。では、さっそく、いくつか例題に使う変数を初期化します。

となっているために以降の字幕がかなりずれているようです。

実演しながらの英語なのでそれほど支障がないのですが、よろしくお願いします。
9：karino2：2017/04/19(水) 09:57:31: 字幕のずれはそろそろ解決したいですねぇ。ご報告ありがとうございます。
10：名無しさん：2017/06/14(水) 15:33:36: Week 3 以降、Regularizationの訳が正規化となっている部分は全て正則化に修正すべきかと思います
参考: http://qiita.com/7y2n/items/96abd25319786c9445d2
11：karino2：2017/06/17(土) 17:56:16: 自分はあまり同意しません。
ただ誰かが直したら別段戻そうとも思いませんので、直したければどうぞ、くらいの認識です。
12：karino2：2017/08/06(日) 16:51:32: 現在和訳がweek2あたりからずれてしまっていますね。
修正したい所ですがサイトが不安定でちょっと進められていません。

定期的にサイトを見てちょっとずつ進めたいと思います。
13：名無しさん：2017/08/09(水) 14:57:16: 素晴らしい翻訳をありがとうございます。

Week: Week 1
動画タイトル: Parameter learning Gradient Descent Intuition (11min)
時間: 0分45秒あたり
誤り: この二つの項が何をしていりるのか
正解: この二つの項が何をしているのか
14：名無しさん：2017/08/09(水) 15:05:10: Week: Week 1
動画タイトル: Parameter learning Gradient Descent Intuition (11min)
時間: 4分15秒あたり
誤り: この左ところで
正解: この左のところで
15：名無しさん：2017/08/09(水) 15:10:38: Week: Week 1
動画タイトル: Parameter learning Gradient Descent Intuition (11min)
時間: 5分48秒あたり
誤り: もし alpha が小さすぎり
正解: もし alpha が小さすぎたり
16：名無しさん：2017/08/09(水) 15:19:48: Week: Week 1
動画タイトル: Parameter learning Gradient Descent Intuition (11min)
時間: 10分27秒あたり
誤り: ステップのまたこのように
正解: ステップもまたこのように
17：名無しさん：2017/08/09(水) 15:43:42: Week: Week 1
動画タイトル: Parameter learning / Gradient Descent For Linear Regression (10min)
時間: 6分42秒あたり
誤り: といいことでこのような行列が作成されます
正解: ということでこのような行列が作成されます
18：karino2：2017/08/09(水) 20:23:04: おぉ、意外とまだこの手のミスがあるこですね。
ご報告ありがとうごさいます。
対応します。
19：名無しさん：2017/08/10(木) 14:46:40: Week: Week 1
動画タイトル:Parameter learning / Gradient Descent Intuition (11min)
時間: 4分04秒あたり
誤り: では、別の例を見てみましう
正解: では、別の例を見てみましょう
20：名無しさん：2017/08/18(金) 18:11:26: 翻訳を参考に勉強しております。

しかしながら、Week2の後半から翻訳がかなりズレてきています。
お手数ですが、日本語サブタイトルのテキストだけでも公開していただけないでしょうか？
よろしくお願いします。
21：名無しさん：2017/08/21(月) 11:25:18: 下記URLに字幕がずれていない動画がありました。
https://sites.google.com/site/courserajapanese/machine-learning-by-andrew-ng
※途中のクイズは出題されませんし、現在Courseraにアップされている動画とこの動画がまったく同じかどうかも確認していません。

この書き込みが不適切な場合はお手数ですが削除をお願いします。
22：karino2：2017/08/31(木) 18:30:03: 報告ありがとうございます。
どうも現状翻訳回りのシステムの移行中らしく、大きく翻訳がずれていたり、翻訳が抜け落ちた動画があったりしているようです。

質問をしようにも、肝心のそのフォーラムが落ちたりする事が多くてうまく出来ていません。
だんだん安定してきているようなので、もう少し待って安定して来たらこの辺の状況について質問してみようと思ってます。
翻訳データもtransifexに入れておけば良かろう、と思っていたので少し探さないと出てこない状況ですので、元の解決が困難そうなら見つかり次第公開するつもりです。
23：karino2：2017/09/02(土) 18:47:17: 手元のバックアップを少し探してみましたが、もうサブタイトルは残って無さそうでした。
さすがに公式のどこかにはあるはずと思うので、本家とやりとりして解決を目指したいと思います（せっかく和訳したんですしねぇ）
24：名無しさん：2017/10/29(日) 22:26:22: 翻訳感謝します。
英語が出来ない私にとっては救いです。
解決を心待ちにしております。
私には祈ることしか出来ません。
25：karino2：2017/11/06(月) 22:18:04: なんとかしたいですねぇ。
とりあえず定期的に質問を投げつつ反応を待ちます。
26：yamasaki1ma：2018/12/14(金) 19:57:36: ブログのコメントにも書きましたが、ほんとに素晴らしい仕事だと思います。

感謝の念(?)から誤植報告します:

Week: Week 2
動画タイトル: Normal Equation Noninvertibility
時間: 3分19秒あたり
誤り: こういう場合は、１メートルは少数第2位までで丸めると
正解: こういう場合は、１メートルは『小』数第2位までで丸めると

Week: Week 2
動画タイトル: Moving Data Around
時間: 14分50秒あたり
誤り: これで感覚的に、いかにいつくかのコマンドだけで
正解: これで感覚的に、いかにいくつかのコマンドだけで
27：karino：2018/12/15(土) 01:25:37: どうもです。

とりあえずシステム自体は安定して来たのとコースの方から和訳が取れるようになったので、手作業で戻してやってみようかと思います。
28：karino：2018/12/16(日) 18:52:04: >>3

ようやくこれを直せました。
以下直していきます。
29：yamasaki1ma：2018/12/21(金) 16:22:50: >>27
朗報です!

--

Week: Week 4
動画タイトル: Neurons and the Brain
時間: 1分52秒あたり
誤り: 計算学ぶ事も出来る。
正解: 計算を学ぶ事も出来る。

Week: Week 4
動画タイトル: Model Representation II
時間: 11分16秒あたり
誤り: 次回にやる事は、こごでの直感的な話
正解: 次回にやる事は、ここでの直感的な話
30：yamasaki1ma：2018/12/23(日) 12:32:29: Week: Week 4
動画タイトル: Multiclass Classification
時間: 2分25秒あたり
誤り: そしてトラックのぞれぞれの画像の
正解: そしてトラックのそれぞれの画像の
31：yamasaki1ma：2019/01/08(火) 18:17:00: 5章に入りました。翻訳の軽妙さも増してますね笑

重箱の隅をつつくような指摘しか上げられず心苦しいですが、念のため…

--

Week: Week 5
動画タイトル: Backpropagation Algorithm
時間: 0分10秒あたり
誤り: 特に、バックプロパゲーション（後に伝播）アルゴリズムについて話す。
正解: 特に、バックプロパゲーション（後方に伝播）アルゴリズムについて話す。
（誤りというほどでもないですが、2分27秒あたりの字幕では「後方に伝播」と表現しているので）

Week: Week 5
動画タイトル: Backpropagation Algorithm
時間: 7分18秒あたり
誤り: これはラムダ無視してる
正解: これはラムダを無視してる

Week: Week 5
動画タイトル: Backpropagation Intuition
時間: 0分13秒あたり
誤り: そして「私、実はそれらがどう組み合わせて使うのか良く分かってないんだぁ、、、」とか、
正解: そして「私、実はそれらをどう組み合わせて使うのか良く分かってないんだぁ、、、」とか、

Week: Week 5
動画タイトル: Random Initialization
時間: 6分12秒あたり
誤り: このコード辺でそれが行える。
正解: このコード片でそれが行える。

Week: Week 5
動画タイトル: Autonomous Driving
時間: 6分27秒あたり
誤り: 結構いい感じに車が運転出来る、という事が。
正解: 結構いい感じに車を運転出来る、という事が。
32：karino：2019/01/09(水) 13:45:06: いえいえ。
細かい奴の方がやってる人しか気づかないのでありがたいです。

年始でバタバタしてるので作業出来てませんが近いうちに反映したいと思ってます。
33：yamasaki1ma：2019/01/22(火) 17:03:54: そう言ってもらえると幸いです。

Week: Week 6
動画タイトル: Deciding What to Do Next Revisited

時間: 0分33秒あたり
誤り: 実り多そうな選択肢かを見分けるは方法が無いものか？
正解: 実り多そうな選択肢かを見分ける方法が無いものか？

時間: 1分03秒あたり
誤り: 確認出来た場合のとにだけだ。
正解: 確認出来た場合のときだけだ。

時間: 2分39秒あたり
誤り: だがラムダを現象させるのは
正解: だがラムダを減少させるのは
34：yamasaki1ma：2019/01/23(水) 15:49:59: Week: Week 6
動画タイトル: Error Analysis
時間: 4分46秒あたり
誤り: とても貧弱しか機能していないという事を発見したとする。
正解: とても貧弱にしか機能していないという事を発見したとする。

Week: Week 6
動画タイトル: Error Analysis
時間: 7分19秒あたり
誤り: そしれ彼らに家のサイズを
正解: そして彼らに家のサイズを
35：yamasaki1ma：2019/01/25(金) 15:25:41: Week: Week 7
動画タイトル: Large Margin Intuition
時間: 2分11秒あたり
誤り: これはとういう結果になるのかを
正解: これはどういう結果になるのかを

時間: 5分05秒あたり
誤り: とても以前な
正解: とても最善な

時間: 7分33秒あたり
誤り: 大きなマージンになるようの分離する
正解: 大きなマージンになるように分離する

時間: 7分36秒あたり
誤り: 決定境界選ぶかもしれない。
正解: 決定境界を選ぶかもしれない。
36：yamasaki1ma：2019/02/06(水) 11:52:22: Week: Week 8
動画タイトル: Motivation II: Visualization
時間: 0分03秒あたり
誤り: 次元圧縮の話を
正解: 次元削減の話を
（誤りというほどでもないですが、ここ以外は、dimensionality reductionを一貫して次元削減と訳しているので）

Week: Week 8
動画タイトル: Motivation II: Visualization
時間: 4分38秒あたり
誤り: 完結に捕捉する事を
正解: 簡潔に捕捉する事を

Week: Week 8
動画タイトル: Principal Component Analysis Algorithm
時間: 4分37秒あたり
誤り: だが一度その手順をマスターしてしばえば、
正解: だが一度その手順をマスターしてしまえば、

Week: Week 8
動画タイトル: Principal Component Analysis Algorithm
時間: 9分56秒あたり
誤り: そしてより低じ次元の表現である zを見つけてくる、
正解: そしてより低い次元の表現である zを見つけてくる、
37：yamasaki1ma：2019/02/12(火) 22:55:34: Week: Week 8
動画タイトル: K-Means Algorithm
時間: 3分10秒あたり
誤り: とちらに近いかに基づいて
正解: どちらに近いかに基づいて

Week: Week 8
動画タイトル: Optimization Objective
時間: 2分1秒あたり
誤り: クラスタナンバー5に割り振らたという
正解: クラスタナンバー5に割り振られたという

Week: Week 8
動画タイトル: Optimization Objective
時間: 3分41秒あたり
誤り: 点x(i)とそれが割り振らている
正解: 点x(i)とそれが割り振られている
38：yamasaki1ma：2019/02/13(水) 07:53:08: Week: Week 8
動画タイトル: Choosing the Number of Clusters
時間: 2分24秒あたり
誤り: どう現象していくかを示す曲線となる。
正解: どう減少していくかを示す曲線となる。

Week: Week 8
動画タイトル: Choosing the Number of Clusters
時間: 2分34秒あたり
誤り: 「あー、このプロットを見て見てくれ、
正解: 「あー、このプロットを見てみてくれ、

Week: Week 9
動画タイトル: Problem Motivation
時間: 4分9秒あたり
誤り: たぷん一番一般的なアノマリー検出の
正解: たぶん一番一般的なアノマリー検出の
39：karino2：2019/02/13(水) 14:06:08: 修正の仕方、個人的メモ

画面を少しズームアウトして、右側のカギが見えるようにする。
filterでpublishedにカテゴリを変更
40：karino2：2019/02/13(水) 15:26:02: DONE
>>13 >>14 >>16
41：karino2：2019/02/13(水) 15:32:01: DONE >>19
42：karino2：2019/02/13(水) 16:46:36: >>17 はそもそも関係無い和訳がまぎれこんでるっぽいので、文自体を変えました。
43：karino2：2019/02/13(水) 18:22:04: ちなみにずれてる動画も手作業で直す事にしたので、ズレてる動画も報告してくれたら幸いです。
とりあえず
>>8 は把握しています。
44：yamasaki1ma：2019/02/13(水) 20:16:11: >>43
お疲れ様です！
ひとまず、Week3の"Classification"がズレています。

Week5もけっこうズレていたと思います…がどの動画だったか忘れました。
近々、復習がてらチラっと確認してみます。
45：yamasaki1ma：2019/02/20(水) 14:51:36: Week: Week 9
動画タイトル: Problem Motivation
時間: 2分38秒あたり
誤り: x-testが来た時にに、それがアノマリーっぽいかをアルゴリズムに教えて欲しい。
正解: x-testが来た時に、それがアノマリーっぽいかをアルゴリズムに教えて欲しい。

Week: Week 9
動画タイトル: Gaussian Distribution
時間: 1分13秒あたり
誤り: Normalの省略系で
正解: Normalの省略形で

Week: Week 9
動画タイトル: Gaussian Distribution
時間: 9分2秒あたり
誤り: ミューとシグマ二乗を見つけ出す標準的な方法だとという事だけだ。
正解: ミューとシグマ二乗を見つけ出す標準的な方法だという事だけだ。

あと、Week: Week8の"Reconstruction from Compressed Representation"は、
全体的に翻訳が行われていないようです。
46：yamasaki1ma：2019/02/21(木) 12:15:56: Week: Week 9
動画タイトル: Developing and Evaluating an Anomaly Detection System
時間: 1分46秒あたり
誤り: 航空機野エンジンの例を
正解: 航空機のエンジンの例を

Week: Week 9
動画タイトル: Anomaly Detection vs. Supervised Learning
時間: 1分36秒あたり
誤り: これら正常は航空機エンジンなど。
正解: これら正常な航空機エンジンなど。

Week: Week 9
動画タイトル: Choosing What Features to Use
時間: 8分28秒あたり
誤り: またらとても小さな値を期待する訳だ。
正解: またはとても小さな値を期待する訳だ。
47：karino：2019/05/14(火) 22:16:42: >>45 了解です。確認してみます。