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ML-For-Beginners
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1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.ja.md
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@ -4,7 +4,7 @@
> 🎥 上の画像をクリックすると、機械学習、AI、深層学習の違いについて説明した動画が表示されます。 > 🎥 上の画像をクリックすると、機械学習、AI、深層学習の違いについて説明した動画が表示されます。
## [Pre-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/1/) ## [Pre-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/1?loc=ja)
### イントロダクション ### イントロダクション
@ -94,7 +94,7 @@
## 🚀 Challenge ## 🚀 Challenge
AI、ML、深層学習、データサイエンスの違いについて理解していることを、紙や[Excalidraw](https://excalidraw.com/)などのオンラインアプリを使ってスケッチしてください。また、それぞれの技術が得意とする問題のアイデアを加えてみてください。 AI、ML、深層学習、データサイエンスの違いについて理解していることを、紙や[Excalidraw](https://excalidraw.com/)などのオンラインアプリを使ってスケッチしてください。また、それぞれの技術が得意とする問題のアイデアを加えてみてください。
## [Post-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/2/) ## [Post-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/2?loc=ja)
## 振り返りと自習 ## 振り返りと自習

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1-Introduction/2-history-of-ML/translations/README.ja.md
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@ -3,7 +3,7 @@
![機械学習の歴史をまとめたスケッチ](../../../sketchnotes/ml-history.png) ![機械学習の歴史をまとめたスケッチ](../../../sketchnotes/ml-history.png)
> [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)によるスケッチ > [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)によるスケッチ
## [Pre-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/3/) ## [Pre-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/3?loc=ja)
この授業では、機械学習と人工知能の歴史における主要な出来事を紹介します。 この授業では、機械学習と人工知能の歴史における主要な出来事を紹介します。
@ -99,7 +99,7 @@
これらの歴史的瞬間の1つを掘り下げて、その背後にいる人々について学びましょう。魅力的な人々がいますし、文化的に空白の状態で科学的発見がなされたことはありません。どういったことが見つかるでしょうか？ これらの歴史的瞬間の1つを掘り下げて、その背後にいる人々について学びましょう。魅力的な人々がいますし、文化的に空白の状態で科学的発見がなされたことはありません。どういったことが見つかるでしょうか？
## [Post-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/4/) ## [Post-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/4?loc=ja)
## 振り返りと自習 ## 振り返りと自習

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1-Introduction/3-fairness/translations/README.ja.md
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@ -3,7 +3,7 @@
![機械学習における公平性をまとめたスケッチ](../../../sketchnotes/ml-fairness.png) ![機械学習における公平性をまとめたスケッチ](../../../sketchnotes/ml-fairness.png)
> [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)によるスケッチ > [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)によるスケッチ
## [Pre-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/5/) ## [Pre-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/5?loc=ja)
## イントロダクション ## イントロダクション
@ -178,7 +178,7 @@ AIや機械学習における公平性の保証は、依然として複雑な社
モデルの構築や使用において、不公平が明らかになるような現実のシナリオを考えてみてください。他にどのようなことを考えるべきでしょうか？ モデルの構築や使用において、不公平が明らかになるような現実のシナリオを考えてみてください。他にどのようなことを考えるべきでしょうか？
## [Post-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/6/) ## [Post-lecture quiz](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/6?loc=ja)
## Review & Self Study ## Review & Self Study
このレッスンでは、機械学習における公平、不公平の概念の基礎を学びました。 このレッスンでは、機械学習における公平、不公平の概念の基礎を学びました。

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2-Regression/1-Tools/translations/README.ja.md
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@ -4,7 +4,7 @@
> [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) によって制作されたスケッチノート > [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) によって制作されたスケッチノート
## [講義前クイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/9/) ## [講義前クイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/9?loc=ja)
## イントロダクション ## イントロダクション
@ -205,7 +205,7 @@ s1 tc: T細胞（白血球の一種）
## 🚀チャレンジ ## 🚀チャレンジ
このデータセットから別の変数を選択してプロットしてください。ヒント： `X = X[:, np.newaxis, 2]` の行を編集する。今回のデータセットのターゲットである、糖尿病という病気の進行について、どのような発見があるのでしょうか？ このデータセットから別の変数を選択してプロットしてください。ヒント： `X = X[:, np.newaxis, 2]` の行を編集する。今回のデータセットのターゲットである、糖尿病という病気の進行について、どのような発見があるのでしょうか？
## [講義後クイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/10/) ## [講義後クイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/10?loc=ja)
## レビュー & 自主学習 ## レビュー & 自主学習

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2-Regression/2-Data/translations/README.ja.md
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@ -4,7 +4,7 @@
> >
> [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) によるインフォグラフィック > [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) によるインフォグラフィック
## [講義前のクイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/11/) ## [講義前のクイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/11?loc=ja)
## イントロダクション ## イントロダクション
@ -195,7 +195,7 @@ Jupyter notebookでうまく利用できるテータ可視化ライブラリの
Matplotlibが提供する様々なタイプのビジュアライゼーションを探ってみましょう。回帰の問題にはどのタイプが最も適しているでしょうか？ Matplotlibが提供する様々なタイプのビジュアライゼーションを探ってみましょう。回帰の問題にはどのタイプが最も適しているでしょうか？
## [講義後クイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/12/) ## [講義後クイズ](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/12?loc=ja)
## レビュー & 自主学習 ## レビュー & 自主学習

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