
English: 
Okay, hi Michael.
>> Hey Charles, how's it going.
>> It's going pretty well, how's it going in your end of the world?
>> Very nice, what are we want to talk about today?
>> Well today we are going to
talk about supervised learning. But, in particular what
we're going to talk about are two kinds
of supervised learning, and one particular way to
do supervised learning. Okay, so the two
types of supervised learning that we typically think
about are classification. And regression. And we're going to
spend most of the time today talking about
classification and more time next time talking about
regression. So the difference between classification and regression is
fairly simple for the purposes of this discussion.
Classification is simply the process of taking some kind
of input, let's call it x. And I'm
going to define these terms in a couple of minutes.
And mapping it to some discrete label. Usually, for
what we're talking about, something like, true or false.
So, what's a good example of that? Imagine
that I have a nice little picture of Michael.
>> It looks just like me!
>> It looks exactly like you. So I have a nice little picture here

Chinese: 
你好 Michael！
你好 Charles 最近好吗？
很好 你怎么样？
也很好 我们今天要讲什么？
今天我们要讲的是监督学习
具体而言 我们要讲的内容
包括两类监督学习
以及一种具体的监督学习方式
好的 我们一般考虑的两种
监督学习的类型是
分类与回归
今天我们主要讨论分类
下次再讲回归
就此次讨论而言
分类与回归之间的区别很简单
分类只是一个获取某类输入的过程
我们称之为 x
我会在几分钟后给出这些术语的定义
然后将它们映射到某些离散的标签 
通常我们要讲的内容类似于真或假
有哪些好的例子呢？ 
设想一下 我有一张 Michael 的小照片
哦 照片上就是我！
是的 就是你 也就是说 我这里有一张小照片

Portuguese: 
Olá, Michael!
>> Como vai, Charles?
>> Aqui está tudo bem, e aí no teu lado do mundo?
>> Tudo ótimo! Sobre o que vamos falar hoje?
>> Hoje vamos falar
de aprendizagem supervisionada. Vamos falar em particular
de dois tipos de aprendizagem supervisionada
e de uma maneira específica de realizar a
aprendizagem supervisionada. Os dois
tipos de aprendizagem supervisionada nos quais normalmente pensamos
são classificação e regressão. Vamos dedicar a maior
parte do tempo de hoje falando da
classificação. Da regressão, falaremos mais na próxima
vez. A diferença entre classificação e regressão é
muito simples, para esclarecer esta conversa.
Classificação é um processo em que se usa algum tipo
de entrada, vamos chamar de x. Vou
definir esses termos em poucos minutos.
E depois o mapeamos para um rótulo discreto. Para
o assunto que estamos abordando, é algo como verdadeiro ou falso.
Qual seria um bom exemplo? Imagine
que eu tenho uma pequena foto de Michael.
>> Parece comigo!
>> É igualzinho a você. Quero saber se esta pequena foto

Japanese: 
こんにちは マイケル
こんにちは チャールズ 元気ですか
快調です　あなたはどうですか
いいですよ　今回は何のお話ですか？
教師あり学習についてです
今回お話しするのは特に2種類の教師あり学習と
それを実践する特徴的な方法です
2種類というのは一般的に分類と回帰のことです
今回は主に分類の話をして
次回は回帰について詳しく説明します
コースがスムーズに進むように
分類と回帰の違いを簡単に説明しますね
分類はインプットなどを処理する過程です
これをXとしましょう
今から少し用語を定義します
このXを何らかの離散的なラベルに
マッピングします
私たちが話している内容は
真か偽かというようなものです
例を挙げてみましょう
私がマイケルの顔写真を持っていたとします
よく似てますね
本当ですね

Arabic: 
‫حسنًا، مرحبًا يا Michael.
‫>>أهلاً Charles، كيف تسير الأمور؟
‫>> تسير على ما يرام، كيف تسير أمورك في نهاية العالم؟
‫>> رائعة جدًا، ما الذي سنتحدث عنه اليوم؟
‫>> حسنًا، سنتحدث اليوم
‫عن التعلم الخاضع للإشراف. ولكن، على وجه الخصوص، ما
‫سنتحدث عنه اليوم نوعين من
‫التعلم الخاضع للإشراف وطريقة خاصة
‫لإجراء التعلم الخاضع للإشراف. حسنًا، نوعا
‫التعلم الخاضع للإشراف اللذان نفكر فيهما عادة
‫هما التصنيف والانحدار. وسنقضي
‫معظم الوقت اليوم في التحدث عن
‫التصنيف، والكثير من الوقت في المرة المقبلة في التحدث عن
‫الانحدار. إذن، الفرق بين التصنيف والانحدار
‫بسيط إلى حد كبير لأغراض هذه المناقشة.
‫التصنيف ببساطة هو عملية أخذ نوع ما
‫من الإدخال، دعنا نسميه X، سأعرف
‫هذه المصطلحات في غضون بضعة دقائق،
‫وتعيينه إلى تسمية منفصلة. عادةً، بالنسبة
‫لما نتحدث عنه، شيء مثل صحيح أو خطأ.
‫إذن، ما هو خير مثال على ذلك؟ تخيل
‫أن لدي صورة صغيرة جميلة لـ Michael.
‫>> يشبهني تمامًا!
‫>> إنه يشبهك تمامًا. إذن، لدي صورة صغيرة جميلة هنا

Japanese: 
さて私が知りたいのは
この人は男性か女性かということです
そこでこのようにインプットし
男性か女性かにマッピングします
マイケル どっちだと思いますか？
写真から男性か女性に分類するのですね
見た目から判断して明らかに男性です
実際に男性らしい男性ですね
では男性に分類します
次に女性に分類する写真があるとします
いかにも女性らしいイメージにしましょう
男性か女性か分かるように
私が髪を伸ばしたとしても男性ですよ
そうです　だからこそ分類は難しいのですが
十分に時間をかけて説明します
まず分類の課題です
この場合は写真をインプットして
離散的なラベルにマッピングしてみます
真か偽か 男性か女性か 車かクーガーか
思いつくままに分類します

Portuguese: 
é de um rosto de homem. Ou de mulher. Com
esse tipo de informação, vou mapeá-la para homem ou mulher.
O que você acha, Michael? A foto é de um homem ou uma mulher?
>> Você vai me classificar como homem
ou mulher de acordo com a foto e
eu acredito que, pela minha aparência, sou evidentemente um homem.
>> Sim. E muito masculino. Essa seria
uma classificação de fotos masculinas. A alternativa seria
uma foto feminina. Vou usar uma foto que represente
um estereótipo de imagem feminina ou...
>> Na verdade, acho que sou eu mesmo, mas com cabelos longos.
>> Exato, e isso mostra
que essa tarefa pode ser bem difícil. Este é o ponto da tarefa de classificação
ao qual vamos dedicar a maior parte
do tempo inicialmente. Usamos algum tipo
de entrada, neste caso as fotos, e a associamos
a alguns rótulos, como verdadeiro
ou falso, homem ou mulher, carro versus onça,
qualquer coisa que você possa imaginar.

Arabic: 
‫وأريد معرفة ما إذا كان ذكرًا أم أنثى. إذن،
‫بالنظر إلى إدخال كهذا، سأقوم بتعيينها إلى ذكر أو أنثى. إذن،
‫ما الذي تعتقده يا Michael؟ هل تعتقد أن هذا ذكر أم أنثى؟
‫>> أن تصنفني على أنني ذكر
‫أم أنثى بناءً على صورتي
‫وأنا أعتقد أنني، بناءً على الشكل الذي أبدو عليه في الصورة، ذكر بوضوح.
‫>> نعم. في الحقيقة، ذكر بمعنى الكلمة. فهذا
‫تصنيف من صورة لذكر. أما البديل فسيكون
‫شيئًا ما مثل صورة لأنثى، سأرسم هنا
‫صورة نمطية تمامًا لأنثى أو
‫>> أعتقد أن هذا في الواقع أنا عندما أطلق شعري.
‫>> صحيح، إذن، هذا
‫يشير إلى أن ذلك قد يكون صعبًا جدًا. ولكن سنقضي في هذه النقطة
‫معظم وقتنا نتحدث عنها أولاً
‫كمهمة تصنيف. فسنأخذ نوعًا ما
‫من المدخلات، في هذه الحالة صورة، ونعينها
‫إلى عدد منفصل من التسميات؛ صحيح
‫أم خطأ، ذكر أم أنثى، سيارة مقابل أسد جبال،
‫أي شيء قد تتخيل أن تفكر فيه.

English: 
and I want to know whether this is a male. Or a female. So
given an input like this I will map it to male or female. So
what do you think, Michael? Do you think this is a male or a female?
>> So you're, you're classifying me as male
or female based on the picture of me and
I would think you know, based on how I look I'm clearly male.
>> Yes. In fact, manly male. So, this would be
a classification from pictures to male. The alternative would be
something like a picture to female, and I'm just going to
take a completely stereotypical image of either a female or.
>> I think it's actually, that's actually me when I let my hair go long.
>> Right, so, so which
points out that this can be pretty hard. But this is where we're going to spend
most of our time talking about it first
as a classification task. So taking some kind
of input, in this case pictures, and mapping
it to some discrete number of labels, true
or false, male or female, car versus cougar,
anything that, that you might imagine thinking of.

Chinese: 
我想知道照片上的人是男人还是女人
这就相当于给定一个输入 我会把这个输入映射为男人或女人
Michael 你是怎么想的？你觉得这是个男人还是女人？
你是在根据我的照片判断
我是男还是女吗？
我想你知道的 看我的长相就很清楚我是男性
是的 非常男人
所以这就是通过照片分类为男人
或者也可能利用照片之类的东西分为女人
我要用一张刻板的女人照片
我想这真的是我头发留长以后的样子
是的 因此这说明分类真的很难
但分类任务是
我们首先需要花大量时间完成的事情
下面我们取一些输入条件 在这里是照片
然后将其映射为一些离散的标签
比如真或假
男或女 汽车或美洲豹
或者你可能想到的其他东西

Portuguese: 
>> Carro versus onça?
>> Sim.
>> Essa deve ser uma questão importante para quem dirige.
Você não vai querer dar de frente com uma onça, tampouco com outros carros.
>> Sabe como é, você está sentado pensando
se deve dar um passeio ou não com o que está à sua frente.
>> Obviamente, não convém se for uma onça,
mas se for um carro pode ser.
>> Excelente! Não passeie com uma onça!
>> Não passeie com uma onça! Esta é a primeira lição do aprendizado de máquina.
>> Ótimo!
>> Isso é classificação. Voltaremos à regressão um pouco
mais à frente na conversa. Posso adiantar que regressão tem
mais a ver com a função de valor contínuo. É como incluir uma
porção de pontos. Quero incluir um novo
ponto. E mapear esse ponto para um
valor real. Vamos supor que os exemplos sejam
uma linha e este ponto aqui.
Eu diria então que a saída é esta aqui. Isso é
regressão e vamos falar desse assunto em breve.
No momento, quero falar sobre classificação.
>> Um exemplo de regressão também poderia ser a associação entre as minhas fotos
e o comprimento do cabelo? Um

English: 
>> Car versus cougar?
>> Yes.
>> That, I guess that's an important thing if you're driving.
You don't want to run into any cougars or probably other cars either.
>> Well you know, you're sitting down and you're trying to
decide whether you should ride this thing that you see or not.
>> And if its a cougar maybe you don't
want to and if it's a car maybe you do.
>> Excellent. Don't drive a cougar.
>> Don't drive a cougar. That's the first lesson in machine learning.
>> Excellent.
>> Okay, so that's classification. We'll return to regression in a little
bit later during this conversation. But, just as a preview, regression is more
about continuous value function. So, something like giving a
bunch of points. I want to give in a new
point. I want to map it to some real
value. So we may pretend that these are examples of
a line and so given a point here, I
might say the output is right there. Okay, so that's
regression but we'll talk about that in a moment.
Right now, what I want to talk about is classification.
>> Would an example of regression also be, for example, mapping the pictures
of me to the length of my hair? Like

Arabic: 
‫>> سيارة مقابل أسد جبال؟
‫>> نعم.
‫>> أعتقد أن هذا أمر مهم إذا كنت تقود سيارتك.
‫فأنت لا تريد أن تصطدم بأسد جبال أو ربما بالسيارات الأخرى أيضًا.
‫>> حسنًا، كما تعلم، إذا كنت جالسًا وتحاول أن
‫تقرر ما إذا كنت ستركب هذا الشيء الذي تراه أمامك أم لا.
‫>> وإذا كان أسد جبال فقد لا
‫ترغب في ركوبة وإذا كان سيارة قد ترغب في فعل ذلك.
‫>> ممتاز. لا تقد أسد جبال.
‫>> لا تقد أسد جبال. هذا أول درس في التعلم الآلي.
‫>> ممتاز.
‫>> حسنًا، هذا هو التصنيف. سنعود إلى الانحدار لاحقًا
‫بعد قليل خلال هذه المحادثة. ولكن، كنظرة سريعة، الانحدار يتعلق
‫أكثر بدالة القيمة المستمرة. شيء ما مثل إعطاء
‫مجموعة من النقاط. أريد إعطاء نقطة
‫جديدة. أريد تعيينها إلى قيمة ما
‫حقيقية. إذن، قد نتظاهر أن هذا مثال
‫لخط ما، وبالتالي مع وضع نقطة هنا،
‫يمكنني القول أن الإخراج هنا تمامًا. حسنًا، إذن، هذا هو
‫الانحدار ولكننا سنتحدث عنه بعد لحظات.
‫أما الآن، ما أود التحدث عنه هو التصنيف.
‫>> هل يجوز أن نقول كمثال للانحدار، على سبيل المثال، أن يتم تعيين الصورة
‫خاصتي إلى طول شعري؟ نضع مثلاً

Chinese: 
汽车或美洲豹？
是的
我想 如果你在开车 那这一点就很重要
你肯定不希望撞到美洲豹或者其他汽车吧
你要坐下
然后决定是否要驾驶你看到的东西
如果是头美洲豹 或许你就不想
而如果是辆汽车 你就想驾驶了
是的 不要骑美洲豹
不要骑美洲豹 这是机器学习的第一课
太好了
好 这就是分类 在这之后我们会讨论回归
但首先要预习一下 回归更多的是关于连续值函数
这类似于给出一些点
我要给出一个新的点
我想将它映射到某个实际值
我们可以假设 这是一些直线的例子
在这里给出一个点
我可能会说这就是输出 好的 这就是回归
我们稍后再讲
现在我要讨论的是分类
在回归例子中
也能将我的照片映射为我头发的长度吗？ 

Japanese: 
車か動物のクーガー？
そうです
それは車の運転中には重要なことです
車はもちろんクーガーにも衝突したくないですね
あなたは座ったままどちらに乗るか決めてください
クーガーなら乗らないし車なら乗るでしょう
“クーガーを運転するな”です
それは機械学習で学んだ最初の教訓ですね
とにかくこれが分類です
回帰については後ほどお話しします
これは予告ですが回帰とは
連続的な値を取る関数です
たくさんの点を提供してくれるようなものです
新しい点を加えて実際の値に結びつけてみます
これは実際の線から得られた訓練例です
ここに点を加えると
ここにアウトプットされます
簡単にはこれが回帰です
また分類の話に戻りましょう
回帰で私の写真をマッピングする場合

Japanese: 
私の髪の長さに数字としてマッピングしますか？
そのとおりです
それは今後の大切な課題です
分類と回帰の違いとは
インプットを離散値に
マッピングする方法の違いです
これが概念になります
回帰とはある入力空間から
実数値へのマッピングです
マッピング先の値が無限個になることもあります
分かりました　小テストで確認しましょう
そうしましょう

Chinese: 
比如用一个数字表示我的头发长度？
当然 对于我们要考虑的内容
你实际上可以认为
分类与回归之间的区别就是
分类是从某种输入映射到某些
可能代表概念的
少量离散值 
而回归是从某种输入空间映射到某个
实际数字
好的 我们做道测试题 确保理解了这节课的内容
好的

English: 
a number that represents the length of my hair?
>> Absolutely, for the purposes of, of the sort of things that we're going to
be worried about you can really think
of the difference between classification and regression is
the difference between mapping from some input
to some small number of discrete values which
might represent concepts. And regression is mapping
from some input space to some real number.
Potentially infinite number of real numbers.
>> Cool, let's do a, let's do a quiz. Make sure we get this.
>> Okay, I like that.

Arabic: 
‫رقمًا يمثل طول شعري؟
‫>> بالطبع، لأغراض الأشياء التي سوف
‫تعنينا، يمكنك اعتبار
‫أن الاختلاف بين التصنيف والانحدار هو
‫الاختلاف بين التعيين من إدخال ما
‫إلى رقم صغير لقيم منفصلة قد
‫تمثل مفاهيم، بينما الانحدار هو التعيين
‫من مساحة إدخال ما إلى رقم ما حقيقي.
‫ربما رقم لانهائي لأرقام حقيقية.
‫>> رائع، دعنا نجري اختبارًا قصيرًا. ونتأكد من فهمنا لهذه النقطة.
‫>> جيد، يعجبني ذلك.

Portuguese: 
número para representar o comprimento do cabelo?
>> Com certeza! Para o tipo de questões ou assuntos com os quais vamos
lidar, pense
que a diferença entre classificação e regressão é
a diferença entre o mapeamento de algum tipo de entrada
e alguns poucos valores que
podem representar conceitos. Regressão é o mapeamento
de um espaço para um número real.
Pode ser uma infinidade de números reais.
>> Ótimo, vamos fazer um teste. Vamos acertar.
>> Gostei da ideia.
