近年大きな注目を集めている「AI・人工知能」といった研究分野と深い関わりのある、機械学習の学習方法を紹介します。 機械学習初心者に向けて、数学的な理解がないハンズオン形式での学習方法をメインに比較して紹介します。
機械学習の学習ロードマップ
まずは無料で学習がスタートできるpaizaラーニングから始めることをおすすめします。機械学習の勉強を進めるためには、Pythonの基礎を身につけることから始める必要がありますが、Pythonの入門編も用意されています。
初心者でも機械学習について無料で学べる入門講座をまとめた記事もあるので、ぜひご覧ください。
機械学習の学習ロードマップ
- Pythonの基礎を身につける
- paizaラーニングで機械学習の基礎をつかむ
- 「Qiita・GitHub」で開発したい機能を探し、コピー&ペーストする
- サンプルデータを学習させて、既存AIを開発する
- 自分のデータを学習させて、オリジナルAIを開発する
- わからないことを検索、または書籍で補完する
機械学習とは
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機械学習は、確率計算をもとに大量のデータからデータの特徴・性質を機械が自動で学習・認識できるようにした技術です。近年大きな注目を集めている「AI・人工知能」といった研究分野と深い関わりがあります。機械学習を学ぶことで、高度なデータ分析や画像認識などの「AI・人工知能」を用いた自動化への応用が可能となります。また、近年において大企業が独自のフレームワークを公開したことにより、数学的な理解とプログラミング経験が浅い初心者でも気軽に機械学習を使用できるようになりました。
開発経験のない営業がPythonと機械学習に挑戦した記事もあるので、初心者の方はチェックしてみてください。
機械学習のフレームワーク
- Keras
- Tensorflow
- Pytorch
- Chainer
機械学習の活用事例
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機械学習の活用事例（1） ディープラーニング
ディープラーニングとは、大量のデータからデータに含まれる特徴を段階的に学習することで、人間が自然に行っている仕事を機械でもできるようにする機械学習の手法のひとつです。人工知能（AI）を支える技術で、その発展によりさまざまな分野で実用化されています。近年注目されている自動運転でも、多くの機能に採用されています。標識を認識したり、車道と歩道を区別したりするのも、ディープラーニングによるものです。
ディープラーニングについて詳しく知りたい方は、初心者でもディープラーニングについて学べるスライドと動画をまとめた記事があるので、ぜひご覧ください。
機械学習の活用事例（2） データ分析
機械学習は、データの特徴・性質を認識できるので、データの傾向を捉えることを目的とするデータ分析に活用できます。今まではデータから多くのグラフを作成し、見比べることでデータの傾向を捉えていました。この方法では深い業界知識が要求されるため、データ分析のハードルは高いです。しかし、機械学習の登場によりデータを入力するだけで簡単にデータの傾向を捉えることができるので、深い業界知識がなくてもデータ分析が可能となりました。
機械学習の勉強の注意点
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初心者が機械学習を勉強するうえで必要な要素を5点紹介します。そして、学習方法を各項目で評価し、初心者に最適な学習方法を選定します。
学習の要素（1） Pythonの基礎
機械学習はPythonのフレームワークが充実しています。そのため、Pythonの環境構築・文法を同時、もしくは事前に勉強する必要があります。
学習の要素（2） 学習時間の確保
機械学習初心者の勉強は、実際に手を動かすハンズオン形式で「実装する」ことが一番です。しかし、まとまった時間を取らないとなかなか実装まで至らないため、学習時間があまり確保できないとモチベーションの維持が困難になります。また、数学的理解もできることが理想的なので、実装とは別の学習時間を確保できると望ましいです。
機械学習に関わる数学について学びたい方は、初心者でもきちんと数学を学べる書籍を紹介している記事があるのでチェックしてみてください。
学習の要素（3） 学習費用
機械学習は多分野に分かれているため、オンラインサービスや有料noteだと複数の講座・記事を購入する必要があり、網羅するには学習費用が高くなります。また、書籍での独学でも技術書は一般書よりも高価なものが多いです。
学習の要素（4） ハンズオン形式
機械学習では数学を理解することが理想的ですが、初心者にとってはハードルが高いのでハンズオン形式で学べることが望ましいです。
学習の要素（5）モチベーションの維持
技術書・noteを使った独学でも実装の説明は記述されていますが、文字を追うだけのうえ、エラーのデバッグも独りで処理する必要があるので、モチベーションが低下します。
機械学習初心者におすすめの学習方法5選
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機械学習初心者におすすめの学習方法（1）paizaラーニング
機械学習初心者におすすめの学習方法の一つ目はpaizaラーニングです。paizaラーニングは動画でプログラミングを学習できるサービスで、1講座2〜3分で学習できます。また、1つ1つの講座が短いため、抵抗なくプログラミング学習ができます。
paizaラーニングのおすすめ度
| Pythonの基礎 | 5 |
| 学習時間の確保 | 5 |
| 学習費用 | 4 |
| ハンズオン形式 | 5 |
| モチベーションの維持 | 4 |
paizaラーニングの項目説明
- Pythonの基礎：paizaラーニング内でPythonの環境が用意されているだけでなく、機械学習に適した環境構築の講座もあります。また、Python基礎文法の講座であれば、無料で公開されています。
- 学習時間の確保： 2〜3分で受けられる短時間の講座が豊富に用意されています。
- 学習費用：機械学習の基礎講座は完全無料で公開されています。成果物を作成する講座は有料プランですが、月額600円〜と非常に安価です。また、機械学習だけでなくPythonの講座も受講できます。
- ハンズオン形式：ハンズオン形式の講座があり、コードも用意されています。
- モチベーションの維持：声優さんが音声で説明するので、文字を追うよりもモチベーションを維持しやすいです。
機械学習初心者におすすめの学習方法（2）Udemy
機械学習初心者におすすめの学習方法の二つ目はUdemyです。Udemyは、自分が学びたい講座を購入し、動画を視聴して学習します。1つの講座が60分以上の長い動画ですが、5分程度で分割して構成されています。
Udemyのおすすめ度
| Pythonの基礎 | 5 |
| 学習時間の確保 | 4 |
| 学習費用 | 2 |
| ハンズオン形式 | 3 |
| モチベーションの維持 | 4 |
Udemyの項目説明
- Pythonの基礎：環境構築を含めたPythonの講座も受講できます。
- 学習時間の確保： 講座全体では60分以上と長いですが、5分程度で分割して構成されています。
- 学習費用：1講座ごとに1200円ほどで購入する必要があります。
- ハンズオン形式：講座によって数学を説明した後に、ハンズオンに入る講座があります。ただし、コードは自分で書き写す必要があります。
- モチベーションの維持：講師が音声で説明するので、文字を追うよりもモチベーションを維持しやすいです。
機械学習初心者におすすめの学習方法（3）PyQ
機械学習初心者におすすめの学習方法の三つ目はPyQです。PyQは、Python専門のオンライン学習サービスです。有料前提ですが、Pythonと機械学習を同時に学習できます。また、Pythonは基礎文法だけでなく、広範囲を学習できます。「問題が与えられてコードを書き、解説を見る」というクイズ形式となります。
PyQのおすすめ度
| Pythonの基礎 | 5 |
| 学習時間の確保 | 3 |
| 学習費用 | 3 |
| ハンズオン形式 | 4 |
| モチベーションの維持 | 3 |
PyQの項目説明
- Pythonの基礎：Pythonを全般的に学習できます。
- 学習時間の確保：問題次第では時間がかかります。
- 学習費用：月額3040円と少し安価です。
- ハンズオン形式：学習後の振り返り問題を解く、ハンズオン形式となっています。
- モチベーションの維持：1人で自習するクイズ形式のため、動画形式よりはモチベーションを維持しにくいです。
機械学習初心者におすすめの学習方法（4）専門書
機械学習初心者におすすめの学習方法の四つ目は専門書です。機械学習は近年注目度の高い技術ですので、独学用の専門書も豊富です。しかし、初心者にとっては専門書を読むこと自体が取り組みづらいので、他の勉強法の方が優位性は高くなります。
専門書のおすすめ度
| Pythonの基礎 | 3 |
| 学習時間の確保 | 2 |
| 学習費用 | 3 |
| ハンズオン形式 | 2 |
| モチベーションの維持 | 2 |
専門書の項目説明
- Pythonの基礎：Pythonの基礎知識を持っている前提で書かれていることが多いです。専門書によっては、前書きとしてPythonの構築から解説するものもあります。
- 学習時間の確保： 用語の検索・コードの書き込みもあるので、長時間になりやすいです。
- 学習費用：一般書よりも高価です。
- ハンズオン形式：ハンズオン形式であっても、数学的理解をはじめに促す書籍が多いです。また、コードを自分で書き写す手間も発生します。
- モチベーションの維持：文字を追うだけで、エラーのデバッグも独りで処理する必要があります。
機械学習初心者におすすめの学習方法（5）Qiita・GitHub
機械学習初心者におすすめの学習方法の五つ目は「Qiita・GitHub」です。「Qiita」はエンジニアの知識を記録・共有するためのサービスです。また、「GitHub」はソフトウェア開発のプラットフォームで、他人のコードを閲覧できます。「Qiita」ではランキング、「GitHub」ではスター数（お気に入り数）が見られますので、面白い記事を見つけやすいです。コピー＆ペーストして実行するだけでも勉強になります。
Qiita・GitHubのおすすめ度
| Pythonの基礎 | 4 |
| 学習時間の確保 | 2 |
| 学習費用 | 5 |
| ハンズオン形式 | 3 |
| モチベーションの維持 | 2 |
Qiita・GitHubの項目説明
- Pythonの基礎：環境構築の記事もありますが、PCによってはうまく構築できないこともあります。
- 学習時間の確保：目当ての記事を見つけることや、記事の内容を実行することに長時間を費やす場合もあります。
- 学習費用：専門書クラスの記事が、無料で豊富にあります。
- ハンズオン形式：数学理解・ハンズオン形式とそれぞれ記事は多くありますが、徐々に拡張するように自分で選定する必要があります。
- モチベーションの維持：文字を追うだけで、エラーのデバッグも独りで処理する必要があります。
これまで紹介した学習方法以外にも知りたい方は、機械学習やデータ分析について学べるコンテンツと書籍を紹介している記事があるので、ぜひご覧ください。
機械学習でAIを開発しよう！
Photo by Picture of Mac Computer On Desk - Free Stock Photo
前述したとおり、初心者は取り組みやすい「paizaラーニング」で機械学習の環境構築とハンズオン形式での学習をおすすめします。無料講座を体験してみて自分にあうと感じた方は、有料プランも検討してみてはいかがでしょうか？現役のエンジニアにも質問できる、初心者にはうれしいサービスを受けることもできますよ。
そして、ある程度の知識を取得した後、「Qiita・GitHub」を閲覧して開発したい機能を見つけ、実際にAIを開発してみましょう。また、機械学習は新技術の開発が早い分野ですので、情報収集も心掛けましょう。
「paizaラーニング」では、未経験者でもブラウザさえあれば、今すぐプログラミングの基礎が動画で学べるレッスンを多数公開しております。
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