人工知能(AI)・機械学習(Machine Learning)・深層学習(Deep Learning)といえば、IT業界の中で現在もっとも注目を集めている分野です。
ITエンジニア不足の今こそ、機械学習をゼロから学んで差をつけましょう。
機械学習を学ぶにはさまざまな事前知識や周辺知識が必要です。
こちらでは、機械学習を学ぶ上で必要な知識や学習について、また、機械学習をゼロから学べる無料サイトやおすすめのスクールをご紹介します。
機械学習を学ぶ上で必要な知識は?
機械学習に使用するプログラミング言語はPythonがおすすめです。その他、以下のような知識や学習が必要です。
- フレームワーク、ライブラリ(プログラム作成に利用するひな形や道具、TensorFlow・Keras・Caffe・Matplotlib・NumPy・Pandasなど)
- データ分析の理論としての統計学
- 微分・行列などの数学
- データ加工をしやすくするSQL(データベース中のデータ操作をする言語)
- データをスムーズに抽出するWEBスクレイピング
- 最急降下法・ニュートン法・確率的勾配降下法をはじめとする最適化アルゴリズム
これらを、目的に応じバランスよく学習しながら機械学習を学びましょう。
kaggleに挑戦しよう
kaggleは、Googleが運営する10万人以上の参加者数を誇る世界最大の機械学習・データ分析コンペティションのプラットフォームです。
コンペに挑戦し、その成績を競うことができます。ある程度学習が進んだらkaggle に挑戦しましょう。
kaggle は学びのプラットフォームとしても完成度が高く、コミュニティサイトには多くのkaggler( kaggleの参加者)による実践的なコメントが載っているので大変参考になります。
機械学習講座の選び方
機械学習講座を選ぶ場合は次のような点に注意しましょう。
ゴール・必要な学習内容・学習期間を決めておく
機械学習は学ぶことが多いので、WEBサイトでもスクールでも、たくさんのセクションがあります。そのため自分が目指すゴールに向け、今どこまで進んだかを見失う危険があります。
そうならないためには、学習を始める前段階で
- 目標とするゴールを明確にする
- 必要な学習とそうでないものを分ける
- 期限を決め、自分に合ったタイムテーブルを作る
など、あらかじめ計画を立ててから始めるようにしましょう。
WEBサイトの選び方
無料か有料か
機械学習の学習サイトは完全無料・一部無料・有料などたくさんあります。無料のサイトでも充実しているので、まずは無料のサイトで始めることをおすすめします。
自分に合ったサイトかどうか
同じような内容の講座でも、講師によって理解度が変わることがあります。自分に合った説明をしてくれる講座を選ぶため、最初は複数の講師の講座を受けてみましょう。
受け身の学習にならないよう工夫されているか
機械学習を学ぶには、理論学習と同時に、データセットを使って機械学習をさせる実践的な学習が必要になります。特に実践的な学習では、解答例の動画がすぐ流れてしまうなど知らず知らずのうちに受け身の学習になりがちなので注意しましょう。
スクールの選び方
スクールではメンターによるゴールに向けての明確な学習サポートを受けられ、効率的に学ぶことができます。次のような点に注意して、あなたに一番合ったスクールやコースを選びましょう。
どこをゴール地点にしているか
スクールを選ぶ際は、講座修了後に何ができるようになるかを吟味しましょう。
ピンポイントの学習内容のもの・時間をかけて基礎から理論と実践のどちらも学べるもの・実践中心+短期間で転職を目指すものなどスクールによってゴール設定はさまざまで、受講期間にも差があります。
オンラインか対面か
多くのスクールでオンライン受講が可能です。オンライン受講は自宅でできるので効率的ですが、モチベーションが下がりやすい・集中しにくいなどのデメリットもあります。
逆に通学型は通うのに時間や手間がかかりますが、周りの受講生と一緒に学習するためモチベーションが下がりにくいというメリットもあります。
オンラインと教室受講の両方を利用できるスクールもあります。自分に合った学習スタイルを選びましょう。
無料体験レッスンや相談会はあるか
スクールでは、無料体験・無料相談会が実施されています。無料体験は実際に学習で使う教材を使ったレッスンを体験するもので、オンライン学習や課題レビューなどをやってみることができます。
無料相談会は、コースや内容などについて説明を受けたり、あなたの希望や適性に合ったおすすめの学習方法を提案してくれたりしますので、ぜひ申し込みましょう。
Reスキル講座などの給付金対象講座かどうか
経済産業大臣認定の「第四次産業革命スキル習得講座(Reスキル講座)」および厚生労働省指定の「教育訓練給付制度の対象講座」に認定された講座は、条件を満たすと最大で70%の費用が戻ってきます。ぜひ活用しましょう。
無料で機械学習が学べる学習サイト3選
筑波大学オープンコースウェア
筑波大学オープンコースウェアは、筑波大学3年生向けに行われる機械学習の講義動画です(全10回)。
自律的学習を目指す機械学習・大規模情報源から知識発見を実現するデータマイニング理論・ 教師つき学習・ 教師なし学習を中心に説明されています。
いまにゅのプログラミング塾
いまにゅのプログラミング塾は、AIスクール「キカガク」の講師である今西航平さんがPython・機械学習・AIの基本について解説しているYouTubeチャンネルです。
説明が大変わかりやすいことで有名です。Pythonを含む機械学習入門者なら「中学生でも分かるPython」から始めることをおすすめします。
AWS Ramp-Up Guide: Machine Learning
AWS Ramp-Up Guide: Machine Learningは、Amazon の開発者やデータサイエンティストのトレーニングに使用されているものと同じカリキュラムが使用されています。人工知能・深層学習をビジネスに応用する方法も同時に学べます。
おすすめの機械学習スクール5選
TECH ACADEMY AIコース・データサイエンスコース
引用元:TECHACADEMY
TECH ACADEMYの特徴は、多くのコースから自分に合ったものを選んで受講できる点です。さらに、オリジナルサービスの開発までメンターが手厚くサポートしてくれます。
「AI系15コース&プラン」は、経済産業大臣認定の「第四次産業革命スキル習得講座(Reスキル講座)」および厚生労働省指定の「教育訓練給付制度の対象講座」として認定されています。
また転職サポートでは、一人ひとりの受講状況や習得したスキルに合わせてニーズにあったサポートを受けられます。
受講形式 | オンライン |
コース | AIコース・データサイエンスコース |
期間 | 4週間プラン~ |
受講料 | 174,900円~(税込) ※経産省・厚労省の給付金対象講座 |
無料体験/相談 | 無料説明会動画 無料体験(WEBアプリ作成) |
《テックアカデミーの評判(Twitterより)》
私も機械学習の勉強を始める際、
TechAcademyのコースを受講していました。とことん使い倒させて(?)いただき、
AIコンサルとして転職する大きなきっかけに
なりました!— y@データサイエンス (@yu_07597403) May 11, 2020
Aidemy Premium Plan AIアプリ開発講座・データ分析講座・自然言語処理講座
Aidemy Premium Planでは、未経験から短期間で機械学習・ディープラーニング・データ分析・AIアプリ開発まで最先端技術を幅広く学ぶことができます。
「AIアプリ開発講座」「データ分析講座」「自然言語処理講座」は、経済産業大臣認定の「第四次産業革命スキル習得講座(Reスキル講座)」および厚生労働省指定の「教育訓練給付制度の対象講座」として認定されています。
教材は“理論よりもまず実践”をモットーに作られており、手を動かしながら理解を深めることに重点をおいた内容です。
受講形式 | オンライン |
コース | AIアプリ開発講座・データ分析講座・自然言語処理講座 |
期間 | 3か月~ |
受講料 | 528,000円(税込) ※経産省・厚労省の給付金対象講座 |
無料体験/相談 | 会員登録後、数学やPythonの入門講座の無料受講可能 オンライン無料相談会(要予約) |
《Aidemy Premium Planの評判(Twitterより) 》
石川さん、素晴らしい機会と素晴らしいコンテンツをありがとうございます!!
今後とも継続して学ばせて頂きます🙇♀️#Aidemy のおかげで、ずっとブラックボックスだった機械学習がどんどん身近に感じてきて、毎日学ぶのが楽しいです!
応援しています!— ちょまど@ ITエンジニア (@chomado) July 20, 2020
キカガク 機械学習徹底演習コース
引用元:キカガク
キカガクは講義の質を維持することを最優先に考えており、授業がとても分かりやすいと評判のスクールです。
機械学習だけに特化した「機械学習徹底演習コース」はPython の基礎から機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に習得できます。豊富な演習を通してデータ分析力と実装力を身につけることができます。
この他、画像や自然言語のAIモデル構築・AI搭載のWEBアプリ開発などすべてを学べる「AI人材育成長期コース」もあります。こちらのコースは、経済産業大臣認定の「第四次産業革命スキル習得講座(Reスキル講座)」および厚生労働省指定の「教育訓練給付制度の対象講座」として認定されています。
受講形式 | オンライン |
コース | 機械学習徹底演習コース |
期間 | 動画12本(10時間) |
受講料 | 77,000円(税込) |
無料体験/相談 | 「脱ブラックボックス講座完全版」の無料視聴 無料オンライン説明会(要予約) |
《キカガクの評判(Twitterより)》
医療関係の人を対象としたディープラーニングのハンズオンに参加しています。 #キカガク の西沢さんが講師で、凄く説明がわかりやすい。自宅にいながらこの講義を聞けるのはありがたいですね。
でも、会場に集まって、参加者同士が助け合いながら進めるハンズオンもよかったなぁ— まーぼー (@masashi0923) April 8, 2021
DIVE INTO CODE 機械学習エンジニアコース
引用元:DIVE INTO CODE
DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースは、4ヶ月で自立自走できる機械学習エンジニアの養成を目的としています。入学には事前テストと面談があります。
「機械学習エンジニアコース」は経済産業大臣認定の「第四次産業革命スキル習得講座(Reスキル講座)」および厚生労働省指定の「教育訓練給付制度の対象講座」として認定されています。
職歴書やオリジナルアプリケーションのコードレビュー添削など、転職に欠かせないサポートも充実しています。
受講形式 | 通学/オンライン |
コース | 機械学習エンジニアコース(事前テストあり) |
期間 | 4ヶ月 |
受講料 | 入学金:200,000円(税込) 受講料:877,800円(税込) ※経産省・厚労省の給付金対象講座 |
無料体験/相談 | 無料オンライン説明会(要予約) |
《DIVE INTO CODEの評判(Twitterより)》
3月から自社開発企業でエンジニアとして働くことになりました!
ここまで頑張れたのもDICの関係者、同期のおかげです!
本当にありがとうございました!☺️#DIVE_INTO_CODE#駆け出しエンジニアと繋がりたい
— ようすけ (@yodev21) January 25, 2021
AIジョブカレ 機械学習講座(プログラミング経験者向け)
引用元:AIジョブカレ
実務経験が豊富なスペシャリストによる現場の実務事例を交えた講義と、実際にPythonやライブラリを用いてコードを書く形式のカリキュラムです。毎回の宿題の他、機械学習の開発もおこないます。
「機械学習講座」は、経済産業大臣認定の「第四次産業革命スキル習得講座(Reスキル講座)」および厚生労働省指定の「教育訓練給付制度の対象講座」として認定されています。
※プログラミング経験者(PythonでなくてもOK)、マーケティング出身者を対象にした講座です。
受講形式 | オンライン(新型コロナウイルス終息後は対面になる予定) |
コース | 機械学習講座(プログラミング経験者向け) |
期間 | 4か月~ |
受講料 | ライブ配信:132,000円(税込) 動画受講:105,600円(税込)※経産省・厚労省の給付金対象講座 ※受講修了後AIジョブカレ経由で就職できたら受講料全額返金 |
無料体験/相談 | 無料WEB説明会(要予約) |
《AIジョブカレの評判(Twitterより)》
『Tech Teacher』3つの魅力
魅力1. オーダーメイドのカリキュラム
『Tech Teacher』では、決められたカリキュラムがなくオーダーメイドでカリキュラムを組んでいます。「質問だけしたい」「相談相手が欲しい」等のご要望も実現できます。
魅力2. 担当教師によるマンツーマン指導
Tech Teacherでは、完全マンツーマン指導で目標達成までサポートします。
東京大学を始めとする難関大学の理系学生・院生・博士の教師がが1対1で、丁寧に指導しています。
そのため、理解できない箇所は何度も分かるまで説明を受けることができます。
魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
Tech Teacherでは、授業を受けた分だけ後払いの「従量課金制」を採用しているので、必要な分だけ授業を受講することができます。また、初期費用は入会金22,000円のみです。一般的なプログラミングスクールとは異なり、多額な初期費用がかからないため、気軽に学習を始めることができます。
まとめ
・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導
・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム
・魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
質問のみのお問い合わせも受け付けております。
まとめ
機械学習エンジニアになるには、他のエンジニアより学習することが多く道のりも長いです。
しかし、それだけ機械学習エンジニアが貴重で高収入を得やすいという側面もあります。ぜひ機械学習を学んで、市場価値の高い人材を目指しましょう。