機械学習の勉強法を解説！就職に向けたロードマップまとめ！

AI（人工知能）の市場は年々拡大しています。

それに伴い、「機械学習の勉強を始めたい」という方も多いですよね。

そこで本記事では、機械学習の勉強ロードマップをご紹介します。

機械学習エンジニアとして就職するためには、「機械学習の導入」について学ぶ必要があります。

詳しく解説しますので、最後までご覧ください。

ステップ1：機械学習の概要を学ぶ

というわけで、まずは機械学習の概要から見ていきましょう。

そもそも機械学習とは？

機械学習とは、機械が自らデータを解析し物事の予測を行うことです。

機械学習は、ビジネスの場で活用されることも多く、過去の販売データを解析し収益を予測することもできます。

機械学習には3種類ある

機械学習には、下記の3種類があります。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

初心者の方にとっては、少し難しく感じると思います。

ここでは、「機械学習には3種類あるんだ〜」程度の理解で大丈夫です。

教師あり学習

教師あり学習は、コンピューターに「正しいデータ」を教えていく学習方法です。 例えば、「この数字を入力したら、この答えが出力される」という訓練を繰り返します。 これにより、新規データを入力しても正しい答えが出力されるようになります。

教師なし学習

教師なし学習では、ビッグデータの特徴が「正解や否か」を判断することを覚えていきます。 教師あり学習とは異なり、データ自体は学習しません。 学習データに「正解を入力しない状態」で学習させる方法とも言えます。

強化学習

強化学習とは、目的として設定された報酬を最大化するために学習させる方法です。 「教師あり学習」より精度の高い出力を学習させます。

より詳しく学びたい方は、こちらの学習サイトがオススメです。

データサイエンティストを目指すあなたへ >>

機械学習の初心者には非常にオススメです。

ステップ2：プログラミング言語「Python」を学ぶ

続いて、プログラミング言語「Python」を勉強します。

機械学習では「Python」の使用が多いため、今のうちに学習しておきましょう。

Pythonの学習方法①：Python1年生

分かりやすいイラストでPythonが学べる書籍です。

会話形式で解説しているため、初心者でも理解しやすい内容になっています。

脱初心者を目指すためにも、Python1年生から始めてみてはどうでしょうか。

Pythonの学習方法②：progate

progateは、ユーザー数100万人を超えるプログラミング学習サイトです。

初心者から人気のあるサイトで、入門者向けに分かりやすく解説しています。

オンライン学習サイトのため、スマホ一つでPythonの勉強が可能です。

Pythonの学習方法③：Tech Teacher

Tech Teacherは、マンツーマン指導が受けられるプログラミングスクールです。

「Python講座」では、Pythonの基礎からライブラリの扱い方まで、幅広く学ぶことができます。

一人ひとりに合わせたマンツーマン指導で、目標に対して最短ルートで到達することができますよ。

ステップ3：微分積分・線形代数を学ぶ

プログラミング言語のつぎは、「数学の基礎」を学びましょう。

機械学習では、以下の数学知識が必要です。

• 微分積分
• 線形代数

具体的な学習方法ですが、学習サイトの利用をオススメします。

30日間無料で受講できるコースがあるなど、メリットが多いからです。

それでは、順番にご紹介していきます。

人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 – 単回帰分析を数式から学んでいく講座です。 初心者にとっては難しく感じる「機械学習に必要な数式」を理解できるようになります。 数学の基礎やロジックについて、詳しく学びたい方にオススメできるコースです。

 

人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 – このコースでは、線形代数と重回帰分析の学習ができます。 機械学習を勉強する上で、「線形代数」の知識はとても重要です。 本コースを受講することで、重回帰分析を行った後にscikit-learnを使って分析を行うため、基本的な行列などを理解することができます。 統計学の知識を習得したい方は、無料で試してみてはどうでしょうか。

ここまで学習サイトで受講できるオススメコースを紹介しました。

最後に数式が学べる入門書をご紹介します。

✔機械学習のエッセンス

機械学習のエッセンスは、数式が学べる参考書です。

これから機械学習を学ぶ人向けに、機械学習の理論を分かりやすく解説しています。

この本1冊で、初心者卒業を目指してみてはどうでしょうか。

ステップ4：機械学習の実装を学ぶ

ここまで学習してきたら、機械学習の実装も勉強しましょう。

機械学習の実装もカンタンではありません。

ここでは、おすすめの参考書をご紹介します。

ゼロから作るディープラーニング

機械学習の実装には、ディープラーニングの知識が必要です。

本書では、ディープラーニングの理解を深めるだけでなく、Pythonの実装法も分かりやすく解説しています。

とても読みやすい書籍なので、入門者の方にもオススメです。

初めてのパターン認識

パターン認識の概念について詳しく解説している本です。

実務でも応用できるように、細かく説明してくれます。

機械学習の知識がゼロだと、難しく感じるかもしれません。

[第3版］Python機械学習プログラミング]

最新のTensorFlow2.xに対応している参考書です。

ディープラーニングの実装では、TensorFlowというフレームワークを使用します。

この本では、最新のTensorFlowについて学習できるため、ディープラーニングの深い知識が身につきます。

ステップ5：就職に向けて機械学習の導入を学ぶ

ここまで学習してきたら、機械学習について理解が深まっていることでしょう。

続いては、就職を意識した学習を行います。

機械学習エンジニアとして就職したい場合、「機械学習をどう使うか？」を学ぶ必要があります。

つまり、機械学習の導入について知識が必須です。

オススメの参考書を1冊ご紹介します。

✔会社を変える分析の力 データ分析をビジネスに活かす方法を解説しています。 著者は、10年以上データ分析業務に携わった河本 薫さん。 データ分析とビジネスの関係を網羅的に解説しているので、実務作業で活かせる知識が習得できます。

機械学習エンジニアとして活躍するには

機械学習エンジニアとして活躍するには、常にスキルアップする必要があります。

AI（人工知能）のマーケットは日々拡大しており、今後も普及が加速する見通しです。

それに伴い、機械学習エンジニアも停滞するのでなく、自分のスキルを磨く必要があります。

重宝されるエンジニアを目指すために、資格取得などスキルアップに挑戦しましょう。

まとめ

ここまで、機械学習の勉強ロードマップをご紹介しました。

内容をまとめると以下の通りです。