機械学習の勉強をしたいが上達方法が分からない、という方は多いかと思います。
プログラミングの文法やアルゴリズムの勉強方法は分かるけれども、機械学習の勉強というと、何から始めるべきか難しいですよね。
そこで本記事では、機械学習の上達方法について解説します。どんなステップで機械学習を学べばよいのか、詳しく解説しますね。
また、機械学習の勉強を行う上でおすすめのKaggleについても紹介しましょう。Kaggleを使うことで、本格的な機械学習スキルが身につきます。
本記事を読むことで、機械学習スキルを上達させることが可能です。将来AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す方は、ぜひ本記事を参考にしてくださいね。
機械学習上達のステップ
機械学習スキルを上達させる基本的なステップを紹介します。
- step1.プログラミング言語の文法を覚える
- step2.機械学習に必要な基礎知識を得る
- step3.ライブラリの使い方を学ぶ
- step4.機械学習の参考書を購入する
- step5.機械学習を活用したWebサービスを作る
これら5つのステップに従って学習を進めるのがおすすめです。プログラミングは基礎からじっくり学ぶことが肝心。焦らずに1つ1つできることを増やしていきましょう。
それでは1つ1つのステップについて詳しく解説していきます。
step1.プログラミング言語の文法を覚える
まずはプログラミング言語の文法を覚えましょう。
機械学習において使える言語は、PythonやR言語などです。R言語は機械学習に特化した言語で、初心者にはややハードルが高いので、Pythonがおすすめです。
Pythonは文法も平易な上に、ソースコードが読みやすいので、初心者でも理解しやすいでしょう。まずはPythonの基礎文法を習得します。
入出力やループ処理、条件分岐など、1つ1つの文法を参考書や解説サイトを参考に覚えておきましょう。
step2.機械学習に必要な基礎知識を得る
続いて、機械学習に必要な基礎知識を学びます。機械学習をやる場合、数学や統計の知識が必要です。たとえば微分積分、線形代数、行列、ベクトル、などいったもの。
理系の大学に行っていない人は、こういったことを1から勉強するのは、少し難しいかもしれません。まずは高校数学から復習するのがおすすめです。
加えて、機械学習の基礎知識についても身につけましょう。教師あり学習と教師なし学習の違いや、特徴量設計、ディープラーニングなどの概念を知りましょう。人工知能に関する本は数多く出版されているので、何冊か読んでみることが肝心です。
また、余裕があればMySQLなどのデータベースを操作する言語の知識や、AWSやAzureなどのクラウドインフラの知識も抑えておくと、よりスムーズに機械学習が学べます。
step3.ライブラリの使い方を学ぶ
次に機械学習のライブラリを学びましょう。Pythonでは、数多くのライブラリが用意されています。これらのライブラリを使うと、機械学習や統計解析が楽に行えるのです。
たとえば、数値計算用ライブラリの「Numpy」、データ分析ライブラリの「padas」、線形代数などの数値処理を行う「Scipy」、機械学習に関する様々な機能が備わっている「scikit-learn」などがあります。
機械学習に携わるなら、ライブラリの理解は必須と言えます。
step4.機械学習の参考書を購入する
ライブラリの使い方まで覚えたら、機械学習関連の参考書を購入し、本格的な事項を学んでいきましょう。ディープラーニングの方法など、自分が携わりたい分野を中心に勉強していきます。
ただし、機械学習の参考書の中には上級者向けのものも多いです。Amazonのレビューなどを参考に、初心者向けに分かりやすく解説されていたり、イラストや図が使われていて視覚的に理解できたりするものを選択しましょう。
step5.機械学習を活用したWebサービスを作る
最後に機械学習を活用したWebサービスを作っていきます。実際にアプリを作ることで、自分に足りないスキルなどが分かってくるでしょう。
Webサービスはそこまで複雑なものでなくて問題ありません。とりあえず1つ完成させることが大切です。完成させてからブラッシュアップしていくようにしましょう。
Kaggleで機械学習を上達させよう
ここまで機械学習の上達方法を解説しました。どんなstepで学習を進めていくべきか、お分かり頂けたでしょうか？
さらに機械学習の理解を深めたい方は、「Kaggle」というサイトを使うのが良いです。
Kaggleがどんなサイトなのか、詳しく紹介しましょう。
Kaggleとは
Kaggleとは、機械学習に携わっている人が、機械学習のモデリング力を競い合うプラットフォームのことです。Kaggleを使うことで、自分の機械学習スキルがどの程度のレベルか、知ることが可能です。
Kaggleの利用者のことは、俗に「カグラー」とも呼ばれています。現在世界には40万人のもカグラーがいますね。ベテランのエンジニアも多くいますし、日本人も結構います。
また、KaggleはIT企業がAIエンジニアを探す場所としても使われています。
Kaggleで活動することで、機械学習エンジニアやデータサイエンティストになる道が開かれるかもしれません。
Kaggleの目玉は、「コンペ」が多く開催されていることです。
コンペとは企業が出した課題をみんなで解き、高い分析モデルを作れるか競い合うというものです。優秀すると開発した分析モデルを企業に売り、かわりに賞金をもらうことができます。
Kaggleにはたとえば、「タイタニックの死者数を分析するアルゴリズム」や「メルカリでの販売者に対する最適価格提案アルゴリズム」などのコンペがありますね。
コンペの参加は誰でも無料で可能ですが、ベテランエンジニアも参戦するため、初心者はまず勝てません。
コンペに参加する場合はまず、各コンペの概要とデータの内容を理解しないといけないです。どんなデータがあってどのように使うべきか把握するだけでも、初心者苦労するでしょう。
ただKaggleには、初心者に対する救済措置として「カーネル」という機能が用意されています。カーネルとは、各コンペで他のユーザーが作成したコードのことです。公開されたコードは、自由に使うことができます。中には、コードの内容について、親切に説明しているものもありますね。
カーネルを自分なりに完了し、コンペクリアを狙うのが、最初の内の常套手段と言えます。また、コンペに挑戦しなくても、カーネルのソースを読むだけでも、十分勉強になりますよ。
また、Kaggleには「ディスカッション」という部屋もあります。
ここでは、世界中のエンジニアとコミュニケーションが取れます。機械学習のトレンドなどについて情報を得られるので、ここも活用するのがおすすめです。
このようにKaggleは、AIエンジニアやデータサイエンティストのための就業場所と言えます。
Kaggleでメダル取得を狙おう
Kaggleのコンペで上位にランクインすると、メダルが貰えます。メダルは銅、銀、金の三種類があります。まずは銅メダル獲得を目指しましょう。
何位でメダルを貰えるかは、参加者の数によって変動します。
また、コンペだけでなく、カーネルでもメダルを獲得可能です。カーネルにソースを公開し、みんなから称賛を得られると、メダルを獲得できることがあります。
また、ディスカッションでもメダルを貰えます。条件は、トピックスやコメントに対して賛同を多く得られることです。
Kaggleでメダルを取得すれば、転職時にも大きなアピールポイントなります。ぜひメダル獲得を目指してくださいね。また、メダルを獲得するには、次の3つが重要になります。
- 半年以上はプログラミングの基礎を学ぶ
- 意外と読解力が重要
- 人気があるカーネルを参考にする
メダルを取るための学習方法1.半年以上はプログラミングの基礎を学ぶ
メダルを取るには、上位に入る必要があります。上位に入るには、プログラミングの基礎力が必要不可欠です。半年程度はプログラミングの基礎を学びましょう。
いきなりコンペに参加すると、周囲のレベルの高さに驚いて挫折する可能性があります。Kaggleはまだまだ続くサービスだと思うので、慌てず活用しましょう。
メダルを取るための学習方法2.意外と読解力が重要
メダルを取るには、意外と読解力が重要です。「OverView」をよく読み、何が問われているか、理解しましょう。
ただし、Kaggleの文章は全て英語となっています。英語が苦手な方は多少苦労するかもしれません。分からない単語を辞書で調べつつ、読み進めていきましょう。
Kaggleの問題は、「これまで人力で行っていた業務を、AIによって効率化させる」という趣旨のものが多いです。そのため、まずは業務内容を理解することを意識しましょう。
学習方法3.人気があるカーネルを参考にする
Kaggleは他の人が書いたソースが公開されています。カーネルをベースに手を加えるだけでも、結構高いスコアが取れることがあります。
特に他の人からの評価が高いカーネルを参考にしましょう。評価の高いカーネルは、解説が丁寧なことが多く、問題の理解にも役立ちます。
まとめ
本記事では、機械学習の上達方法について解説しました。
本格的に機械学習をやっていくなら、Kaggleを使うのがおすすめです。Kaggleのコンペに参加したり、カーネルを読み込んだりしていけば、自然とスキルがアップしますよ。
肝心なのは、楽しみながら機械学習を学ぶことです。Kaggleでメダルを目指せば、楽しみながら学習できます。
Kaggleは無料で利用可能なので、興味がある人はぜひ一度使ってみてくださいね。
