機械学習の2つの勉強方法を解説！ディープラーニングの基礎を学ぼう！

機械学習は独学で勉強できる？

機械学習は独学で勉強できるでしょうか。エンジニアを目指す方が気になるのはプロになるまでのロードマップやコストでしょう。数学の知識もありPythonと機械学習に興味がある方なら独学で勉強できます。

例えばAIを使ったアプリ開発をして在宅診療の手助けがしたいなど、具体的な実用プランや目標があるとよいです。エンジニアは数学的知識だけでなく統計学的知識などが要求されますので、目標があると挫折しにくくなります。

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力5つ

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力をチェックしましょう。まず機械学習を扱うエンジニアに必要な能力はデータベースを操作する能力です。特にSQLを使って操作する能力が必要です。

また、統計の知識や数学の知識、Pythonのプログラミングスキルも必須です。その他に、AWS・GCP・Azureなどのクラウドインフラ回りの知識も必要になります。Pythonスキルは機械学習用ライブラリを上手く活用しましょう。

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力1：データベースを操作する能力

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力はデータベースを操作する能力です。機械学習を扱うエンジニアに必要なのはデータベースを操作する能力です。

また膨大なデータをプログラミング言語ではなく、SQLのようなデータベース操作言語で操作する必要があることを考えても、プログラミングに必要な能力はデータベースを操作することです。他にSQLを使ったデータベース操作で、ビジネス上有益な数字をとって分析したりします。

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力2：統計の知識

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力は統計の知識です。またエンジニアになりたい人は、Pythonを実践レベルで操作できる能力が必要です。

さらに機械学習の理論を深めるためには、統計的思考や線形代数学などの数学の知識が必要になります。統計の知識が不足している人は独学でもいいので勉強しましょう。エンジニアなので、大学で学ぶレベルの数学の知識は必要です。理系出身ではない方は少々ハードルが高いです。

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力3：数学の知識

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力は数学の知識です。機械学習で必要な能力はデータベースを操作する能力なので数学の知識は必要です。

例えば仕事を覚える時も人間は経験を積むことで判断力をつけますが、この経験にあたるものが機械学習ではデータなので、数学の知識が必要なのです。機械学習の理解を深めるためにも数学の知識は有用なので、勉強が大事になります。数学を勉強すれば論理的思考能力もつきます。

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力4：クラウドに関する知識

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力はクラウドに関する知識です。AWS・GCP・Azureなどのクラウドインフラ回りの知識は必要です。

このAWSはAmazon提供サービスです。AWSは画像分析や機械学習も大半が無料で利用できます。またAzureはMicrosoft提供サービスです。自分でプログラムを作れない人はAzureを上手く活用して、勉強しましょう。GCPはGoogleが提供しています。

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力5：Pythonのプログラミングスキル

機械学習を扱うエンジニアに必要な能力はPythonのプログラミングスキルです。Pythonはコードが書きやすいためプログラマーに人気です。

またPythonでのプログラミングのベースがしっかりしていれば生産性を上げることも可能なので、ライブラリーなどを活用して勉強しましょう。他方機械学習エンジニアは専門性を要するため、プログラミングスキルや深層学習、数学、統計学的知識などさまざまなスキルが必要です。

機械学習の勉強方法2つ

機械学習の勉強方法をチェックします。まず機械学習のディープラーニングの基礎を学ぶ必要があります。

例えばニューラルネットワークの概要であるとか畳み込みを活用した画像認識、自然言語処理の理解を深めるための勉強が必須です。また機械学習のアルゴリズムのコツを掴むことも有用でしょう。

他方非エンジニアの方もAIの基礎を掴むために深層学習を知ることは大切です。機械学習のライブラリーを活用して勉強しましょう。

機械学習の勉強方法1：ディープラーニングの基礎を学ぶ

機械学習の勉強方法はディープラーニングの基礎を学ぶことです。ディープラーニングの登場によってAIブームが再燃した経緯に鑑みて、まずはディープラーニングの理解を深めるための勉強をしましょう。

なかでもニューラルネットワークは必須です。ニューラルネットワークは人間の神経回路、ニューロンを数理モデル化したものといわれていますので、仕組みや構造は知っておくべきです。また画像認識技術や自然言語処理も大事です。

ニューラルネットワークの概要

機械学習を勉強するうえでディープラーニングの基礎を学ぶことは大切ですが、なかでもニューラルネットワークの概要を知ることはもっと大切です。そもそもディープラーニングはニューラルネットワークの延長線上にあるといっても過言ではありません。

またニューラルネットワークを実用化した事例として、スパムメールの判別などがあります。スパムメールの判別のような膨大なデータから特徴を掴みPCが学習し人が確認します。

畳み込みを利用した画像認識

畳み込みを利用した画像認識について考察しましょう。ディープラーニングの手法の畳み込みはCNNとも言います。画像認識技術の深層学習と言えばCNNというくらい有名です。

またCNNに畳み込み手法を取り入れ画像データから人に意義のあるものを抽出します。そもそもCNNは人間の目を特徴抽出してモデル化していますので、画像解析技術の精度は高いです。CNNの概念を勉強して深層学習にトライしましょう。

自然言語処理

自然言語処理とは、自然言語は人間が日常使用している言語のことなので、その言語を機械に処理してもらうことです。言語を機械に処理してもらう一例をあげると、予測変換やGoogle翻訳などにあたります。

これは膨大なデータから特徴量を抽出し数値化することで可能となりました。自然言語処理はPCと人が会話可能レベルとは言い難いため、まだまだ発展途上ですが、言語処理能力の精度はあがっています。

機械学習を勉強方法2：機械学習の各アルゴリズムの概要を掴む

機械学習の勉強方法は機械学習の各アルゴリズムの概要を掴むことです。機械学習を勉強するときの順番としてはじめに深層学習の勉強をしてPythonのコードを書いてみます。

またニューラルネットワークや画像認識のCNNに対する理解が深まったら、機械学習の各アルゴリズムの概要を把握しましょう。機械学習のアルゴリズムを試す際、教師ありデータか無しなのか確認します。慣れてきたら各アルゴリズムを使ってみましょう。

機械学習ライブラリを活用する

機械学習ライブラリを活用して勉強しましょう。まずはPythonライブラリで勉強して簡単なコードを書いてみましょう。Pythonの勉強をして基本をマスターすれば機械学習に対する理解も深まりますし、使用頻度の高い機械学習ライブラリーを厳選できます。

またライブラリーにも数値計算を行うためのものや時系列データなどのテーブルデータを取り扱うためのライブラリーもあります。用途に応じてライブラリーを選択します。

機械学習の勉強におすすめの書籍・本3選

機械学習の勉強におすすめの本を考察します。おすすめの一つがDeep Learning 2自然言語処理編です。深層学習に対する理解を深めるためにはゼロから作り上げることが大切と筆者は述べています。

次におすすめなのはPythonではじめる機械学習scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎です。Pythonによる機械学習を進める上で、頻繁に遭遇するQ＆Aになっています。

おすすめ1：ゼロから作るDeep Learning2 自然言語処理編

おすすめはゼロから作るDeep Learning2 自然言語処理編 （日本語） です。深層学習を深く理解するためにはゼロから作り上げることの大切さを筆者は説明しています。

またこの本のテーマは深層学習による自然言語処理です。自然言語とは日常生活で人間が使用している言語をさします。この自然言語をコンピューターに学習させて処理させるのです。この自然処理の技術が生かされているのがGoogle翻訳です。

おすすめ2：Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

次におすすめなのがPythonではじめる機械学習scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎です。この書籍はPythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit‐learnを使った機械学習の方法が解説されています。

またこの本はニューラルネットを学ぶ前に学んでおきたい機械学習の基礎が書かれています。特徴量エンジニアリングとモデルの評価と改善の説明がメインです。

おすすめ3：ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

他におすすめなのがゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装です。この本は深層学習に関するものです。

またディープラーニングについて、より深く理解するにはどうしたらよいでしょうかと筆者は読者に問いかけています。ディープラーニングを理解するためのベストな方法は、実際に作ってみることが一番のようです。実際に動くプログラムをゼロから作ってみましょう。

機械学習の勉強におすすめの動画3選

機械学習におすすめの動画を紹介します。例えばTensorFlow, Keras, Python 3で学ぶディープラーニング体験講座ならUdemyで4日で学べます。CNNやプーリングや逆伝播など深層学習の基本的な仕組みが学習できるプランもあるので、深層学習がマスターできます。

他におすすめなのがPythonで機械学習scikit-learnで学ぶ識別入門とアプリケーション開発者のための機械学習実践講座です。

おすすめ1：【4日で体験！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

TensorFlow, Keras, Python 3で学ぶディープラーニング体験講座はUdemyで学べます。このプランは4日間で体験できますし、料金もリーズナブルです。

またCNNを体験するプランや画像認識技術に触れるプランもあります。画像認識技術は実用化されているものも多いので体験する価値があります。Pythonや数学の補足もあるので基礎の確認もできます。ボーナスセクションで質問の補足もできます。

おすすめ2：Pythonで機械学習 scikit-learnで学ぶ識別入門

Pythonで機械学習scikit-learnで学ぶ識別入門もおすすめです。pythonの機械学習ライブラリ、scikit-learnを使って，識別の基本を徹底的にマスターできます。

またこの講座では深層学習と教師ありデータと教師無しデータの違いなどが学べます。機械学習の識別の分類やパターン認識も理解できるようになります。Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnも活用できます。

おすすめ3：アプリケーション開発者のための機械学習実践講座

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座もおすすめです。この講座で機械学習の仕組み、および特性が理解できます。機械学習の実装手段も学べます。

また機械学習アプリケーションの設計も構築できますし、学べます。機械学習の導入検討プロセスで業務への貢献を明確にしたり仮説の検証についても学べます。機械学習を勉強したい人は受講してみましょう。

機械学習の勉強方法を把握しよう

機械学習の勉強方法を把握しましょう。機械学習を勉強するためには深層学習から学び始めましょう。ニューラルネットワークは深層学習の基本となっているものなので仕組み等の理解を深めることは有用です。

また独学で学習する際にUdemyなどの動画講座を受講したりHowto本を購入すると効率が良くなります。エンジニアも非エンジニアも理解できる動画もありますので活用しましょう。機械学習ライブラリーもよいです。