# en/2T93QkAg0p38.xml.gz
# kk/2T93QkAg0p38.xml.gz

(src)="1"> What can you do with language in the world besides amateur astronomy ?
(trg)="1"> Cіз дүние жүзіндегі тілмен не істей аласыз әуесқой астрономияны санамағанда ?
(src)="2"> Well , I haven 't told you yet , but I want to give you a little quiz and allow you to guess .
(trg)="2"> Мен алдында ештеңе айтпап едім, бірақ кішкене бір бақылау жұмысын берейін және де сіз осыны орындаңыз .
(src)="3"> And so for each of these applications here , I want you to tell me whether you think that language models , and specifically these types of word models , would be a major part of an implementation of that task .
(trg)="3"> Сізден әрбір сұрақ үшін жауап күтемін
(trg)="4"> Сіз тіл үлгісін, яғни осы сөз үлгісінің түрін осы тапсырманың басты жүзеге асуы болып табылады

# en/31QGMCYW2dyG.xml.gz
# kk/31QGMCYW2dyG.xml.gz

(src)="1"> ( Mechanical noises ) ( Music )
(trg)="1"> ( Механикалық ырғақтар ) ( Әуен )
(src)="2"> ( Applause )
(trg)="2"> ( Қошемет )

# en/3wr74jp87oWm.xml.gz
# kk/3wr74jp87oWm.xml.gz

(src)="1"> We 'll start by talking about language models .
(trg)="1"> Біз тақырыпты тіл үлгілерінен бастаймыз .
(src)="2"> Historically , there have been two types of models that have been popular for natural language understanding within Al .
(trg)="2"> Ертеде тіл үлгілерінің екі түрі белгілі болған табиғи тілді AI- де түсіну үшін
(src)="3"> One of the types of models has to do with sequences of letters or words ?
(trg)="3"> Сол тіл үлгілерінің бірі әріптер мен сөздердің реттілігімен байланысты
(src)="4"> These types of models tend to be probabilistic in that we 're talking about the probability of a sequence , word based in that mostly what we 're dealing with is the surface words themselves , and sometimes letters .
(trg)="4"> Бұл үлгілердің түрлері шынында ықтималдылыққа келеді сондықтан біз реттіліктің ықтималдылығын талқылап отырмыз , сөздер тура мағынада қолданылады , кейде әріп арқылы танылады .
(src)="5"> But we 're dealing with the actual data of what we see ,
(src)="6"> Rather than some underlying extractions , and these models are primarily learned from data .
(trg)="5"> Бірақ біз негізінде өз көзімізбен көргенді қолданамыз негізгі өндірулерге қарағанда , және бұл үлгілер негізінен мәліметтерден алынған .
(src)="7"> Now , in contrast to that is another type of model that you might have seen before , where we 're primarily dealing with trees and with abstract structures .
(trg)="6"> Енді сіз басқа үлгі түрін көріп отырсыз, бұл үлгі түрімен алдында танысып өткенбіз ол жерде негізінен біз ағаш пен абстракт құрылымдарымен жұмыс жасадық .
(src)="8"> So we say we can have a sentence , which is composed of a noun phrase and a verb phrase , and a noun phrase might be a person 's name , and that might be " Sam . "
(src)="9"> And the verb phrase might be a verb and we might say " Sam slept " -- a very simple sentence .
(trg)="7"> Мысалы бізде зат есім мен етістіктен құралған сөйлем бар делік , және де зат есім, адам есімі " Sam " болсын және де етістік " Sam slept " болсын өте қарапайым сөйлем .
(src)="10"> Now , these types of models have different properties .
(trg)="8"> Бұл үлгі түрінің неше түрлі қасиеттері бар :
(src)="11"> For one , they tend to be logical rather than probabilistic -- that is whereas on this side , we 're talking about the probability of a sequence of words , on this side we 're talking about a set of sentences and that set defines the language , and a sentence is either in the language or not .
(trg)="9"> Біріншісі, олар ықтималдылыққа емес , логикаға сүйенеді . бір жағынан , біз сөздердің реттілігінің ықтималдылығын қарастырамыз басқа жағынан , біз сөйлемдердің тобын және осы топ тілді анықтайды , содан сөйлем тіл құрамында ма жоқ па екенін анықтаймыз .
(src)="12"> It 's a Boolean logical distinction rather than on this side a probabilistic distinction .
(trg)="10"> Бұл ықтималдық айырмашылық емес , логикалық айырмашылық болып табылады
(src)="13"> These models are based on abstraction such as trees and categories -- categories like noun phrase and verb phrase and tree structures like this that don 't actually occur in the surface form , so the words that we can observe .
(trg)="11"> Осы үлгілер абстракт заттарға суйенеді, яғни ағаштар және оның құрамалары мысалы, зат есім мен етістік сөздері және келесідей ағаш құрамалары ақиқатында, біз көретіндей бетінде орын алмайды .
(src)="14"> An agent can observe the words " Sam " and " slept , " but an agent can 't directly observe the fact that slept is a verb or that it 's part of this tree structure .
(trg)="12"> Агент мына сөздерді байқайды " Sam " and " slept , "
(trg)="13"> Бірақ агент slept деген етістікті немесе ол ағаштың бір құрамдас бөлігі екенін байқай алмайды сондықтан осындай заттарды өз қолыммен кодты жазған артық
(src)="16"> That is , rather than learning this type of structure from data , we learn it by going out and having linguists and other experts write down these rules .
(trg)="14"> Осы мәліметтің құрылымын қарастырғанша ,
(trg)="15"> Біз бұны лингвист пен эксперттердің ережелерді жазу арқылы танып білеміз
(src)="17"> Now , these distinctions are not hard to cut .
(trg)="16"> Осыдан болар бұл айырмашылықтарды айыру қиын емес
(src)="18"> You could have trees and have a probabilistic model of them .
(trg)="17"> Сіздің қолыңызда ағаш пен оның ықтималдылық үлгісі бар
(src)="19"> You could learn trees .
(trg)="18"> Сіз ағашты зерттей аласыз
(src)="20"> We can go back and forth , but traditionally the two camps have divided up in this way .
(trg)="19"> Біз алға және артқа жүре аламыз, бірақ екеуінің жолы бөлек .

# en/41fLVamFx1rM.xml.gz
# kk/41fLVamFx1rM.xml.gz

(src)="1"> The next topic I want to address is called " Segmentation . "
(trg)="1"> Келесі түсіндіретін тақырыбым " Бунақтау " .
(src)="2"> This is the problem of given a sequence of language , figure out how to break it up into words .
(trg)="2"> Бұл тілдің реттілігі туралы мәселе , оның сөздерге қалай бөлінетіндігі туралы .
(src)="3"> Now , in Chinese we don 't have spaces between the words , and so in order to understand if the first word of this message corresponds to a single character or two characters or what , we have to be able to do the process of segmentation and figure out where they are .
(trg)="3"> Қытай тілінде біз сөздерді бөлек жаза алмаймыз , осыны тұсіну үшін, хабардың бірінші сөзінің сәйкестігі бір әріпті немесе екі әріпке немесе , біз бунақтау әдісін қайда орналасатынына көз жеткізуіміз қажет
(src)="4"> In English , we don 't have that .
(src)="5"> Words have spaces between them .
(trg)="4"> Ағылшын тілінде сөздерді бөлек жаза аламыз .
(src)="6"> So we don 't have the segmentation problem , but we certainly have it in speech recognition in languages like English , because this speech sounds are sometimes run together without pauses in between them , and there are places where we do have a language without segmentation .
(src)="7"> For example , in the language of URLs you could have a URL like " choosespain . com " , which is the travel site that tries to encourage you to choose Spain as your travel destination , but if you segment it wrong , you 'd come up with " chooses pain , " which would not be the intended expression for that particular URL .
(src)="8"> So segmentation is an important problem .
(trg)="5"> Осыдан бізде бунақтау мәселесі туындамайды , бірақ біз ағылшынша сөйлескенде ажырата алуымыз қажет , өйткені естігенде бірдей жазылатын сияқты , содан бізде бунақтау әдісін қолданбайтын орындар пайда болады . мысалы, URL тілінде сізде " choosespain . com " сияқты URL болуы мүмкін , бұл туристік сапар ретінде Испанияны таңдау дегенді білдіреді , егер сіз дұрыс бунақтамасаңыз " chooses pain " шығады , осы URL үшін . сондықтан бунақтау өте қажет мәселе .
(src)="9"> Let 's talk about how to do it .
(trg)="6"> Бұны қалай шешу керек сол жайлы сөйлесейік .

# en/4GBaUQduFsng.xml.gz
# kk/4GBaUQduFsng.xml.gz

(src)="1"> A few years ago , I felt like I was stuck in a rut , so I decided to follow in the footsteps of the great American philosopher , Morgan Spurlock , and try something new for 30 days .
(trg)="1"> Бірнеше жыл бұрын өмірім тоқтап қалғандай сезіндім .
(trg)="2"> Сөйтіп , белгілі америкалық философ Морган Сперлоктың 30 күн жаңа нәрсе жаса деген кеңесіне сүйендім .
(src)="2"> The idea is actually pretty simple .
(trg)="3"> Оның идеясы өте қарапайым .
(src)="3"> Think about something you 've always wanted to add to your life and try it for the next 30 days .
(trg)="4"> Өміріңізді өзгерткіңіз келген сәттерді есіңізге түсіріңізші енді соны 30 күн жасап көруге тырысыңыз .
(src)="4"> It turns out 30 days is just about the right amount of time to add a new habit or subtract a habit --
(trg)="5"> Шын мәнінде , 30 күн бір әдетке дағдылануға немесе бас тартуға қолайлы мерзім .
(src)="5"> like watching the news -- from your life .
(trg)="6"> Мысалы , жаңалықтар көруден мәңгілікке бас тарту .
(src)="6"> There 's a few things I learned while doing these 30- day challenges .
(trg)="7"> Осы айда бірдеңені үйрендім .
(src)="7"> The first was , instead of the months flying by , forgotten , the time was much more memorable .
(trg)="8"> Біріншісі , бұрын уақыт зулап өтіп кететін , ал қазір өткен уақыттарым есімде жақсы сақтала бастады .
(src)="8"> This was part of a challenge I did to take a picture every day for a month .
(trg)="9"> Тәжірибе барысында күнде сурет түсіріп жүрдім .
(src)="9"> And I remember exactly where I was and what I was doing that day .
(trg)="10"> Қазір менің әр сәттерім және дәлме- дәл қайда болғаным есімде .
(src)="10"> I also noticed that as I started to do more and harder 30- day challenges , my self- confidence grew .
(trg)="11"> Сонымен қатар , тапсырма санын ұлғайтып қиындатқанда сенімділігім артты .
(src)="11"> I went from desk- dwelling computer nerd to the kind of guy who bikes to work .
(trg)="12"> Үнемі компьютердің алдында отыратын адамнан жұмысқа велосипедпен баратын болдым .
(src)="12"> For fun !
(trg)="13"> Көңіл көтеру үшін .
(src)="13"> ( Laughter )
(trg)="14"> ( күлкі )
(src)="14"> Even last year , I ended up hiking up Mt .
(trg)="15"> Тіпті өткен жылы Африканың ең биік нүктесі
(src)="15"> Kilimanjaro , the highest mountain in Africa .
(trg)="16"> Килиманджаро тауына шықтым .
(src)="16"> I would never have been that adventurous before I started my 30- day challenges .
(trg)="17"> Осы 30 күндік тәжірибеден бұрын өмірімде мұнша " пысық " болған емеспін .
(src)="17"> I also figured out that if you really want something badly enough , you can do anything for 30 days .
(trg)="18"> Менің түсінгенім , егер бірдеңені қаласаң , 30 күн ішінде мақсатқа қол жеткізе аласың .
(src)="18"> Have you ever wanted to write a novel ?
(trg)="19"> Роман жазғың келген кезің болды ма ?
(src)="19"> Every November , tens of thousands of people try to write their own 50, 000- word novel , from scratch , in 30 days .
(trg)="20"> Әр қарашада мыңдаған адам 30 күнде 50 мың сөзден тұратын роман жазуға отырады .
(src)="20"> It turns out , all you have to do is write 1, 667 words a day for a month .
(trg)="21"> Яғни , бір күнде 1, 667 сөз жазып тұрсаңыз болды .
(trg)="22"> Бір ай бойы .
(src)="21"> So I did .
(trg)="23"> Мен дәл солай жасадым .
(src)="22"> By the way , the secret is not to go to sleep until you 've written your words for the day .
(trg)="24"> Айтпақшы , бар құпиясы күнделікті мөлшерде жазбайынша ұйқыға кетпеуіңіз керек .
(src)="23"> You might be sleep- deprived , but you 'll finish your novel .
(trg)="25"> Бәлкім , шала ұйықтарсыз бірақ роман жазып бітіресіз .
(src)="24"> Now is my book the next great American novel ?
(trg)="26"> Романым танымал америкалық кітапқа айналды ма ?
(src)="25"> No .
(trg)="27"> Жоқ .
(src)="26"> I wrote it in a month .
(trg)="28"> Оны бір айда жаздым ғой .
(src)="27"> It 's awful .
(trg)="29"> Ол өте нашар шықты .
(src)="28"> ( Laughter )
(trg)="30"> ( Күлкі )
(src)="29"> But for the rest of my life , if I meet John Hodgman at a TED party ,
(trg)="31"> Бірақ , осындай кештердің бірінде
(trg)="32"> Джон Ходжманды кездестірсем ,
(src)="30"> I don 't have to say ,
(src)="31"> " I 'm a computer scientist . "
(trg)="33"> Өзімді " Компьютер жүйесінің маманымын " деп таныстырмаймын .
(src)="32"> No , no , if I want to , I can say , " I 'm a novelist . "
(trg)="34"> Жо- жоқ !
(trg)="35"> Егер қаласам , өзімді " Жазушымын " дей аламын .
(src)="33"> ( Laughter )
(trg)="36"> ( Күлкі )
(src)="34"> So here 's one last thing I 'd like to mention .
(trg)="37"> Қорыта келгенде , айтқым келегені мынау .
(src)="35"> I learned that when I made small , sustainable changes , things I could keep doing , they were more likely to stick .
(trg)="38"> Түсінгенім күнделікті , өзгерістер жасасаң , бір затты істесең , тез арада дағдыға айналады ,
(src)="36"> There 's nothing wrong with big , crazy challenges .
(src)="37"> In fact , they 're a ton of fun .
(trg)="39"> Үлкен өзгерістер де өте жақсы , олар көп рақат береді .
(src)="38"> But they 're less likely to stick .
(trg)="40"> Өзгерістерді қалыптастыру қиын
(src)="39"> When I gave up sugar for 30 days , day 31 looked like this .
(src)="40"> ( Laughter )
(trg)="41"> Тәттіні 30 күн бойы жемей жүргенімде , 31- і күні былай болды ( Күлкі )
(src)="41"> So here 's my question to you :
(trg)="42"> Енді менің мынандай сұрағым бар .
(src)="42"> What are you waiting for ?
(trg)="43"> Осы күнге дейін кімді күтіп жүрсіз ?
(src)="43"> I guarantee you the next 30 days are going to pass whether you like it or not , so why not think about something you have always wanted to try and give it a shot !
(trg)="44"> Маған сенсеңіз , алдағы 30 күн көзді ашып- жұмғанша өтіп кетеді .
(trg)="45"> Ендеше осы уақытта көптен бері істей алмай жүрген ісіңізді қолға алыңыз !
(src)="44"> For the next 30 days .
(trg)="46"> Алдағы 30 күнде !
(src)="45"> Thanks .
(trg)="47"> Рақмет !
(src)="46"> ( Applause )
(trg)="48"> ( Қошемет )

# en/4XKhxqx83dhI.xml.gz
# kk/4XKhxqx83dhI.xml.gz

(src)="1"> 우린 질문을 받습니다 . 지금 몇 시지 ? 먼저 시침 , 그러니까 더 짧은 바늘 이 어디를 가리키고 있는지 봐야 합니다 . 그러니까 여기는 12시 , 1시 , 2시 , 3시 , 4시가 되겠네요 . 네 시가 조금 넘은 것 같네요 . 그러니까 지금은 4시에서 5시 사이입니다 . 그러니까 시는 4시 . 그리고 나선 분을 봐야 합니다 . 분침은 더 긴 쪽의 바늘이고 , 이 눈금 하나하나가 5분을 의미합니다 . 여기서 시작합니다 . 이건 0분 , 이건 5분 , 그리고 이건 10분입니다 . 그러니까 시간은 _ 분은 10분 , 몇 시 정각에서 10분이 지났고 , 그 시는 4시이다 , 따라서 4시 10분입니다 . 몇 개 더 할게요 . 지금 몇 시죠 ? 그러니까 첫 번째로 , 시침을 봐야 하는 겁니다 . 여기 있는 짧은 바늘이죠 . 어딨냐면 _ 보자 . 이건 12 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 . 시침은 9와 10 사이에 있고요 .
(trg)="1"> Біздің сұрағымыз :
(trg)="2"> Сағат қанша ?
(trg)="3"> Ең алдымен сағаттың қолына қара , қысқасы қайсы қанша көрсетіп тұр екен .
(src)="2"> 9시가 조금 넘었네요 . 그러니까 아직 9시와 10시 사이라는 거죠 . 아직 10시까지는 가지 않았으니까요 .
(trg)="19"> 9 дан өтті .
(trg)="20"> Сонымен әлі сағат 9 .
(trg)="21"> Ол әлі 10 ға жеткен жоқ .
(src)="3"> 9시라는 시간대는 9부터 쭉 가서 10이 되기 바로 전까지입니다 , 그리고 그 다음에는 10시가 되는 거고요 . 그러니까 시는 9시이고 , 이제 분을 계산해야죠 . 우린 그냥 시계 맨 위에서부터 0부터 세면 되겠네요 . 따라서 0 , 5 , 10, 15 , 20 , 25 , 30 .
(trg)="22"> Тоғызыншы сағат 9 дан бастап осы дәл 10 ға жеткенше , содан ол оныншы сағат болады .
(trg)="23"> Сонымен сағат 9 , және минутты табайық .
(trg)="24"> Жақсы , біз 0ден бастап санап көрсек болады сағаттың жоғарғы жақтан .
(src)="4"> 9시 30분이네요 . 이게 딱 봐도 그럴 수 있는 것이 , 우린 한 시간이 60분이라는 걸 알거든요 . 그리고 이건 딱 시계를 돌아 반절 온 거고요 .
(trg)="26"> 30 болып тұр .
(trg)="27"> Және осыны да байқап көр , сағаттың 60 минуттары бар екен білеміз .
(trg)="28"> Және осы дәл сағаттың жарты жолы .
(src)="5"> 60의 반은 30입니다 . 하나 더 하겠습니다 . 지금 몇 시죠 ? 세어 볼게요 . 여기서부터 12 , 1 _ 사실 , 우린 뒤에서부터 셀 수도 있어요 .
(trg)="29"> Және 60 тың жарты 30 екен .
(trg)="30"> Тағы біреуін табайық .
(trg)="31"> Сағат қанша ?
(src)="6"> 12 , 11 , 10 이렇게요 . 그러니까 지금 우린 10시에서 11시 사이에 있는 겁니다 . 시침이 10은 지났지만 , 아직 11에 도달하지 못했어요 . 그러니 일단 시는 10시입니다 . 정각에서 몇 분 지났죠 ? 이건 정각에서 0 , 5 , 10 , 15 , 20분 지난 겁니다 . 분침이 가리키는 부분이요 . 지금 시각은 10시 20분입니다 .
(trg)="34"> 12 , 11 , 10 ға барайық .
(trg)="35"> Дәл қазір сағат 10 да мыз .
(trg)="36"> Сағат 10 нан өтті , ал 11 ге жетпеді .