機械学習とは（What is Machine Learning?）

機械学習は、パソコンが自分で考える方法を学ぶ魔法みたいなものです。
いつも私たちがするように、問題を解決するためのパターンを見つけます。
たとえば、パソコンにたくさんの絵を見せて、
「これはネコだね」とか「これはイヌだよ」という風に、
絵の中に何があるかを自分で見つける力をつけます。

機械学習には、入力データの与え方の違いによって４つの種類に分けられます。

Machine learning is like the magic of computers learning how to think for themselves.
It finds patterns to solve problems, just like we always do.
For example, we show the computer many pictures and say,
“This is a cat,” or “This is a dog,”
and the computer develops the ability to find what is in the picture itself.

Machine learning can be divided into four types, depending on how the input data is given.

教師あり学習（Supervised Learning）

教師あり学習は、パソコンが答えの書いてあるクイズをたくさん解いて学ぶことです。
最初はわからなくても、正解をたくさん見せてあげることで、どんどん賢くなっていきます。
たとえば、「この写真はネコだよ」と教えてあげると、
パソコンはたくさんのネコの写真を見て、「ネコってこういうものなんだな」と学ぶことができます。

Supervised learning is when the computer learns by solving lots of quizzes with answers.
Even if the computer does not understand at first,
by showing it many correct answers, it will become smarter and smarter.
For example, if you tell the computer, “This picture is a cat”,
The computer can look at many pictures of cats and learn that cats are like this.

教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習は、答えがないクイズをパソコンが自分で解くことです。
たくさんの写真を見せても、どれがネコでどれがイヌかは教えない。
でも、パソコンは写真をよーく見て、似ているもの同士をグループに分けて、
「これらはなんか似ているから、きっと同じグループだね」と自分で学ぶことができます。

Unsupervised learning is when a computer solves a quiz that has no answers.
The computer shows you many pictures, but does not tell you which one is a cat and which one is a dog.
But the computer looks at the pictures carefully and groups similar ones together,
The computer can learn by itself, saying, “These are similar in some way, so they must be in the same group.

半教師あり学習（Semi-supervised Learning）

半教師あり学習は、いくつかのクイズには答えがあるけど、
たくさんのクイズには答えがない状態で学ぶ方法です。
パソコンは、答えがわかるクイズからヒントを得て、
答えがないクイズも自分で解こうとします。
これで、パソコンは少ない情報からも、たくさんのことを学べるようになります。

Semi-supervised learning is a way for a computer to learn with answers to some quizzes
but no answers to many quizzes.
The computer takes clues from quizzes with known answers
and tries to solve quizzes without answers on its own.
By this, the computer can learn a lot from little information.

強化学習（Reinforcement Learning）

強化学習は、パソコンがビデオゲームをプレイするみたいなものです。
正しい選択をするとポイントがもらえて、間違った選択をするとポイントが減る。
このポイントをたくさんもらうために、パソコンはどうすればいいかを学んでいきます。
たとえば、ゲームで高得点を取るためにはどう動けばいいのか、試行錯誤しながらどんどん賢くなっていきます。

Reinforcement learning is like a computer playing a video game.
If it makes the right choices, it gets points, and if it makes the wrong choices, it loses points.
To get more of these points, the computer learns what to do.
For example, the computer becomes smarter and smarter as it learns
through trial and error how to move in order to get a high score in the game.

これらの機械学習の方法は、パソコンにいろいろなことを教えるための、すごく賢いやり方です。
未来では、パソコンがもっとたくさんのことを自分で学べるようになって、
私たちの生活をもっと便利にしてくれるでしょう。

These machine learning methods are a very clever way to teach computers many things.
In the future, computers will be able to learn more and more things on their own,
and make our lives more convenient.

問題（10問）

Questions (10 questions)