機械学習の事実とワークシートの概要

ほとんどの人は気づいていないかもしれませんが 機械学習 私たちの生活をより良くするために舞台裏で働いています。それはどこにでも存在します–私たちが使用する製品と私たちが利用するサービスに。このレッスンは、機械学習とそれが私たちの周りの世界でどのように機能するかについての基本的な理解を得るのに役立ちます。子供向けの機械学習とスクラッチの2つのプラットフォームを使用します。

機械学習の詳細については、以下のファクトファイルを参照してください。または、28ページの機械学習入門ワークシートパックをダウンロードして、教室や家庭環境で利用することもできます。

重要な事実と情報

機械学習の定義

私たちのデジタル世界では、現在私たちが持っているデータの量は圧倒的である可能性があります。
世界中のすべてのコンピューターに存在する写真、ビデオ、ドキュメント、オーディオなどの数について考えてみてください。誰もがこの考えに頭を悩ませることは難しい。
機械学習は、人々がそのすべてを理解するのに役立つ強力なツールです。人間は、データを処理して実行する必要のあることを実行するために、ルールをコーディングしたり手動で記述したりする必要はありません。彼らは機械学習モデルをトレーニングして自分たちのために仕事をすることができ、時間、労力、リソースを節約できます。
GoogleCloudの開発者であるYufengGは、機械学習を最も簡単な方法、つまり「データを使用して質問に答える」と説明しています。
このアイデアは2つの部分に分けることができます。データを使用して機械学習モデルをトレーニングし、その結果を使用して特定の現実の問題を解決するのに役立つ推論または予測を行います。
機械学習モデルが学習する事実と情報のコレクションは、トレーニングデータと呼ばれます。
何をするにしても、データを作成します。オンラインで買い物をしたり、宿題をしたり、単にWebを閲覧したりするとき、私たちは自分たちについて何かを伝えるデジタルフットプリントを残します。
このデータは、職場の機械学習モデルで使用して、私たちの興味を引く、または私たちのニーズに役立つ可能性のあるものについて推論または予測を行うことができます。モデルは、この映画があなたが見たいと思うかもしれないものであるか、この記事があなたが読みたいと思うかもしれないものであるかをどういうわけか見分けることができます。
私たちが何をしないことを選んだとしても、ユーザーとしての私たちについて多くのことを教えてくれます。ソーシャルメディアプラットフォームで特定の広告を無視するか、YouTubeで特定の動画を視聴しないことを決定すると、機械学習モデルがフィードするデータが作成されます。
オフラインで企業から商品やサービスを購入することもデータを作成できます。
機械学習の最も一般的な3つのタイプは、顔認識技術、音声認識技術、自動運転車です。
この概念をよりよく理解するために、2つのプラットフォーム（子供向けの機械学習とスクラッチ）を使用します。
子供向けの機械学習は、若者が機械学習モデルのトレーニングで実践的な経験を積むための優れたツールです。彼らはこれらのトレーニングモデルを他のデジタルプロジェクトに適用し、素晴らしいものを構築することができます。
開始するには、Machine Learning forKidsのWebサイトにアクセスしてください。アカウントを作成することも、登録せずに試すこともできます。
「新しいプロジェクトの追加」をクリックして続行します。
新しいMLプロジェクトに名前を付け、処理するデータのタイプ（テキスト、画像、数値、または音。「作成」をクリックして続行します。
プロジェクトリストが表示されます。現在のプロジェクトをクリックして開始します。
これらは、機械学習モデルを構築するための3つのステップです。順序は左から右です。
手順1に進み、モデルのトレーニングを開始します。必要なトレーニングデータを収集する必要があります。たとえば、自分の顔を認識するモデルを作成するとします。新しいラベルを追加して、名前を入力します。指示に従ってデータを追加します。このプロジェクトは写真の認識に関するものなので、必要なのはバケット内に自分の画像をドラッグアンドドロップすることだけです。
目標は、できるだけ多くのデータを取得することです。この場合、2つのバケットを用意することをお勧めします。1つはあなたの名前でラベル付けされ、もう1つは「not（あなたの名前）」とラベル付けされています。これら2つのデータを収集します。
すべてのデータを収集したら、左上隅にある[プロジェクトに戻る]をクリックします。手順2に進みます。
このフェーズでは、MLモデルに例を学習させます。これを行うには、[新しい機械学習モデルをトレーニングする]をクリックします。作成したばかりの新しいモデルを使用してデータを処理できるように、データを追加するように求められます。成功したかどうかがわかります。
正しく機能することを確認したら、ステップ3に進むことができます。
コーディングプラットフォームとしてScratch3.0を選択します。「Scratch3.0に移動」をクリックして、コーディングプロジェクトを開始します。
Scratch 3.0は、MLモデルの適用に役立つMLコーディングブロックを提供します。
画面は7つの主要部分で構成されています。
- タブ–ブロックパレットからコスチュームペイン（スプライトのコスチュームを編集できる場所）またはサウンドペイン（サウンドを選択して編集する）に切り替えます。
- ステージ–スクリプトの作成が完了したら、動作中のスプライト（キャラクター）を表示します。
- ステージ情報–ステージに関する情報を見つけることができます。
- スクリプト領域–コーディングブロックを組み立ててスクリプトを作成する場所。
- ツールバー–プロジェクトのさまざまなコントロールを保持します。
- ブロックパレット–スプライトのプログラムに使用できるすべてのブロック
- スプライト情報–スプライトに関する情報を見つけることができます。

スクラッチコーディングブロックの学習

ブロックパレットには7つのカテゴリがあります。
モーション–これらのブロックはスプライトの動きを制御します。
外観–これらのブロックは、スプライトと背景の外観を変更します。
サウンド–これらのブロックは、プロジェクトのサウンドを制御します。
イベント–これらのブロックは、スクリプトの開始を通知します。スクリプトで指示されていることを実行する必要がある場合は、スプライトに通知します。
制御–これらのブロックは、スクリプトが確実に実行されるようにするのに役立ちます。
センシング–これらのブロックは、プロジェクト内のさまざまな要素を検出するのに役立ちます。スプライトが中央の色またはオブジェクトに接触している場合。
演算子–これらのブロックは、プロジェクトに計算または方程式を追加します。
変数–これらのブロックは、プロジェクトの値を保持します。ゲームのスコア、タイマー。
マイブロック–これらは、特定のスプライトの操作を保持するカスタムブロックです。スプライトの「ジャンプ」アニメーションブロックを作成したいとします。スプライトをジャンプさせるスクリプトを作成することで、ジャンプブロックをカスタマイズできます。この手順を[マイブロック]セクションに保存して、再度使用できます。
プロジェクトの背景の選択–ステージ情報に移動し、マウスポインターをその上に置くと、選択、ペイント、サプライズ、アップロードの4つのオプションが表示されます。「選択」を選択すると、背景カタログが表示されます。そのスプライトをクリックして1つを選択します。
スプライトの選択–デフォルトのスプライトはScratchCatです。スプライトを変更する場合は、スプライト情報に移動し、ScratchCatの上にあるゴミ箱ボタンをクリックします。次に、マウスポインタをボタンの上に置きます。選択、ペイント、サプライズ、アップロードの4つのオプションが表示されます。「選択」を選択すると、スプライトカタログが表示されます。選択したスプライトをクリックします。
背景とスプライトの編集– [コスチューム]タブをクリックしてエディターに移動します。これを行う前に、編集するスプライトまたは背景をクリックする必要があります。利用可能なさまざまなツールを調べてください。ライブラリから選択したり、画像をコスチュームとして描画またはアップロードしたりして、コスチュームを追加することもできます。
プロジェクトへのサウンドの追加– [サウンド]タブをクリックして、スプライトまたは背景にサウンドエフェクトを追加、編集、およびアップロードします。
スプライトのプログラミング–コーディングブロックをスクリプト領域に追加します。それらを組み立ててスクリプトを作成します。ブロックの順序が重要であることに注意してください。スプライトはそれに応じて動作します。ブロックを上から下にたどります。
プログラムの実行–ステージの上部にある緑色の旗ボタンをクリックします。
ScratchでMLコーディングブロックを使用する方法については、Smartベッドルームワークシートにあるガイドに従ってください。

機械学習ワークシートの概要

これは、28の詳細なページにわたる機械学習について知る必要があるすべてを含む素晴らしいバンドルです。これらはすぐに使える機械学習入門ワークシート。私たちの生活をより良くするために舞台裏で働いている機械学習について生徒に教えるのに最適です。それはどこにでも存在します–私たちが使用する製品と私たちが利用するサービスに。このレッスンは、機械学習とそれが私たちの周りの世界でどのように機能するかについての基本的な理解を得るのに役立ちます。子供向けの機械学習とスクラッチの2つのプラットフォームを使用します。