機械学習をマスターしたいと思ったときのケース別学習法！

まず人工知能とは「人間の知能に近しい特徴を人工的に作ること」と言えます。その人工知能において機械学習は、「人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法」を指しています。

少し難しいですが、機械学習は人間の「学習」する能力、すなわち「データを分析して特徴を見つけ出す」ようなことを実現する技術と言えるのではないでしょうか。

このように様々なデータから予測される特徴を洗い出す「機械学習」には、多くのシーンにおいて利用価値があります。
例えば、有名なところだと「Googleの検索エンジン」や「Facebookの友達候補の通知機能」「Amazon内の商品におけるレコメンド機能」などが機械学習によって構築されています。

他にも「迷惑メールの振り分け」や「画像の解析」、「コールセンターの問い合わせ内容の振り分け」、「明日の天気予報の予測」など、実に様々です。

機械学習はデータの中からいくつかの特徴をモデル化するのが得意であるため、最近では大量のデータを解析・分析することで、日常生活からビジネスなど様々なシーンで機械学習が利用されているのです。

これから機械学習を勉強していくためには、学習をする上で明確な目的をしっかりと持つことが大切です。
機械学習には以下のように主に5つの分類があり、全てを網羅的に勉強しようとすると、挫折するリスクが高くなってしまいます。

～機械学習の5つの分類～

1. クラスタリング：データの類似性を基に、複数のグルーピングを行う　
　ex)検索エンジンなど　
2. クラス分類：大量のデータから決められたクラス分けを行う　
　ex)迷惑メールの分類など
3. レコメンデーション：ユーザーの過去の行動履歴から反応しやすい情報を推測する　
　ex)ECサイトのオススメなど
4. 回帰：過去のデータから未来の数値を推測する　
　ex)売上高や株価など
5, 情報圧縮：データ量を減らす　
　ex)相関関係がある値の片方のデータだけを残すときなど

これら5つの分類を参考に、自分が挑戦してみたい分野を明確にすれば覚える内容を整理でき、より円滑に勉強を開始することができるようになります。

普段はバリバリとプログラミングを使うエンジニアでも数式は苦手…という人も多いと思います。
そういう場合は、まずはいきなり本などから入らず、機械学習における入門コンテンツから学ぶようにしましょう。
またそのような入門コンテンツと並行して、機械学習に必要な数学や統計の知識も補完していきます。

機械学習チュートリアル

機械学習について入門者向けに優しく解説をしてくれているスライドです。
機械学習の仕組みや考え方をビジュアル化して解説してくれています。
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks from Yuya Unno

Coursera

Courseraというオンライン講座では、スタンフォード大学の講師が開催するMachine Learningコースを受講できます。
もちろん日本語字幕でも受講することができ、かつ無料なので入門者にもお勧めです。
参照：https://www.coursera.org/learn/machine-learning

プログラミングのための線形代数

機械学習で主に使われる数学は線形代数・確率・統計・微分・積分。
特に線形代数は機械学習入門でも必須のため、できればこれらの知識を身につけておくようにしましょう。
こちらは書籍ですが、「プログラミングのための」となっている通り、エンジニアでも理解しやすい内容となっています。
Amazon商品ページ：プログラミングのための線形代数

数学にそこまで詳しくないエンジニアでも、Pythonがある程度使えるのであれば、勉強がスタートしやすくなります。
Pythonには機械学習に使える豊富なライブラリが提供されていますので、早速それらのライブラリを使って、機械学習の動きを理解していくことをお勧めします。

既に数学や統計学について知見がありPythonなども扱える人なら、どんどんとアウトプットして機械学習の醍醐味に触れていきましょう。
前述したライブラリなどを実際に使いながら、書籍なども並行して活用することで機械学習における理論的な面も補完していくことができるはずです。

以上、機械学習をこれから勉強するための方法をご紹介していきました。機械学習をいきなり勉強しようとするとなかなか難しいものですが、これからニーズが高まることは間違いありません。ぜひ時間を取ってみて、少しずつでも、最先端の技術に触れてみてくださいね！

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