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機械学習の概要や必要となる前提知識、機械学習の勉強方法を解説Pythonではじめる機械学習入門

機械学習とは人工知能(AI)の一部であり、Pythonを用いた機械学習がトレンドになりつつあります。機械学習をスタートするには必要となる知識が多く、習得までの道のりが長いことも事実です。そのため、効率的な方法で学習を進めていく必要があります。この記事では、機械学習の概要や学ぶために必要な知識、勉強方法について解説します。

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1. 機械学習とは

まず、機械学習と人工知能(AI)の概要について解説します。

概要

機械学習とは人工知能(AI)の一部で、アルゴリズムなどを活用してコンピューターにデータを学習させ、データに潜むパターンや特性からデータ予測や分析を行う仕組みのことを指します。主な事例として、オンラインショップのパーソナライズドレコメンドや自動運転車両などが挙げられます。さまざま優れた機械学習システムを作るためには、高度なアルゴリズムや数値予測、異常検知などの知識が必要不可欠です。

人工知能(AI)とは

人工知能(AI)とは、人間のふるまいの一部をソフトフェアによって人工的に再現する仕組みのことです。AIプログラミングによって、機械が人のようにタスクを実行できるようになりました。人工知能(AI)は、機械学習やディープ・ラーニング、ニューラル・ネットワークなどさまざまな種類があります。

2. 機械学習を学ぶために必要な知識

ここでは、 機械学習を行う上で必要となる知識について解説します。機械学習で利用される言語はいくつかありますが、近年は機械学習のライブラリが多いPythonが利用されるケースが増えています。

Pythonスキル

Pythonには機械学習、深層学習(ディープラーニング)の実装を支援するライブラリが複数用意されています。よって、Pythonを使って機械学習を構築する際にPythonのコーディングスキルが必須です。機械学習を学ぶ前に、Pythonの概念や分法、コーディングスキルを習得しましょう。

数学の知識

機械学習では、さまざまな数式や予測モデルを利用して分析を行います。どのモデルが最適かを判断したり検証したりするには、微分や積分、統計、線形代数、行列暗算などの数学スキルが必要となります。
 
少なくとも高校数学レベルの知識は網羅する必要がありますが、どのようなシステムを構築するかによって要求される難易度が変動します。高度なシステムを構築する際には、ベクトルや行列を扱う線形代数学などの大学数学レベルが要求されることもあります。

アルゴリズムの知識

機械学習ではアルゴリズムが用いられます。機械学習でよく使われる、教師データあり・なし学習の手法や回帰によって分類する手法を決めるためには、アルゴリズムの知識が必須となります。
 
代表的なアルゴリズムとして、パターン認識モデルの一つであるサポートベクターマシンや、統計解析の一部であるクラスタリングなどがあります。また、ダイレクトマーケティングで頻繁に使われるロジスティック回帰や、データを分類の一部である樹木モデルなども押さえるとよいでしょう。

データモデルングの知識

データにおける相関や固有ベクトルなどのパターンや構造の把握、分類、異常検出などの予測、解析、検証を行うデータモデリング知識が必要となります。データベース操作が必要となり、前提として、SQLやRなどの知識も必要となります。

3. 機械学習の勉強方法

最後に、機械学習の勉強方法を解説します。近年では、機械学習やAIを学べるスクールも出てきました。機械学習は初心者にはやや難しい内容ですので、効率的に勉強したい人はスクールを活用すると良いでしょう。数学の知識があったり、他のプログラミング言語を習得したりしている人は書籍を活用した学習も可能です。主なスクールと書籍を紹介します。

スクール

AIジョブカレ
スクーリング型のAI​技術専門の教育講座です。データの前処理やアルゴリズム、パラメーターチューニングなどの応用知識についても学習することができます。求人紹介サポートが用意されており、仕事が決定した場合には受講料は無料となります。

Aidemy Premium Plan
AIプログラミングに特化したスクールです。複数のカリキュラムが用意されており、受講期間であれば複数のカリキュラムを勉強することもできます。未経験者や数学に強くない人も対象としています。

TECH CAMP
スクーリング型のAIプログラミングスクールです。Python×機械学習として、人工知能の原理やデータ解析方法、機械学習を使ったデータ解析プログラムを取得することができます。
 
また、マーケティングや新規事業企画などのビジネススキルおよびマインドセットが学べるセミナーも用意されています。未経験者も対象としています。

書籍

『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ』(Sebastian Raschka、インプレス)
Pythonライブラリを活用しながら、機械学習の理論とPython実践法を網羅的に解説している書籍です。また、理論や特徴の解説も用意されており、実装法と概念の両方を学習することができます。

『Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理』(Wes McKinney、オライリージャパン)
Pythonの代表的なデータ分析ツールやデータ分析を行うための基礎知識が網羅されている書籍です。サンプルコードが豊富に用意されているため、実際に手を動かしながら知識を習得することができます。また、Python3対応のため最新の情報をもとに学習できる書籍となっています。

『Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書』(伊藤 真、翔泳社)
500ページ超のボリュームですが、開発環境の構築方法からPythonの基礎、機械学習に必要な数学の基礎、ニューラルネット・ディープラーニングの基本から応用までを解説している書籍です。これ一冊で機械学習に必要な基本知識を網羅的に学ぶことができます。

4. まとめ

この記事では、機械学習の概要や機械学習を学ぶために必要な知識、機械学習の勉強方法について解説しました。機械学習をはじめるには、プログラミング言語だけでなく数学やアルゴリズム、データモデリングなどさまざまな知識が必要となります。
数式などが出てくるため、学習難易度が高いと感じる人もいるでしょう。
 
しかし近年では、機械学習の初学者を対象としたスクールや、機械学習に必要な基礎知識について詳しく解説している書籍も多数提供されてきています。これらを活用することで、必要な知識を補完しながら機械学習を学ぶことができます。機械学習のスキルを持ったエンジニアは今後ますます需要が高まると言われていますので、この機会に勉強してみてはいかがでしょうか。

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執筆者プロフィール
株式会社アイティベル 代表取締役 野崎 晋平(のざき しんぺい)

1985年生まれ。大学卒業後は東証一部上場のSI企業や小売企業のシステム部門で、多数の基幹システムやECサイト、各種業務システムの設計・開発・導入を担当。プロジェクト管理や要件定義、予算管理等の経験も持つ。2015年に独立し、現在はITサービス領域の記事制作やメディア運営、ITプロジェクト支援のための人材サービスなど、幅広く事業を展開している。

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