機械学習と統計学は何が違うの？入門者が勉強するコツもご紹介

「機械学習」と「統計学」は切り離せない関係にあります。

機械学習を学んでいる方は、「統計学ってなに？」「機械学習と統計学の違いは？」

こんな疑問もあるのではないでしょうか。

そこで本記事では、機械学習と統計学の違いを解説します。

機械学習と統計学を勉強する際のおすすめ教材もご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。

機械学習と統計学の違いは？

機械学習と統計学の違いは下記のとおりです。

機械学習：データの予測が目的。機械が自動的に学習しデータを予測する。 統計学：データの説明が目的。データを解析しどのような内容なのか説明する。

大きな違いは、「データを扱う目的」にあります。

機械学習ではデータを予測するために機械が学習し、統計学ではデータを説明するために解析を行います。

機械学習について

機械学習とは、機械が自らデータを解析し、物事の予測を行っていく手法です。

コンピューターが大量のデータを学習し、ルールやパターンを抽出していきます。

こうして識別された情報をもとに、データの分類や予測が可能となります。

✔ビジネスの場でも活用されている

機械学習は、ビジネスの場でも活用されています。

具体的には、集客や収益につなげた予測に使われており、過去の販売データを解析しています。

✔機械学習に必要な勉強

データベースに関する勉強 プログラミング言語「Python」の勉強 ディープラーニングの勉強

統計学について

統計学とは、データの特徴を知るために、別のデータの平均や性質を推測することです。

例えば、学力テストでは統計学が活用されています。

各教科の点数や偏差値が算出されますが、これらの平均値は統計学によって分析されています。

✔統計学の活用例

スポーツ選手の分析 アンケート調査の分析 テレビの視聴率

教育業界やビジネスの場で活用されることが多く、さまざまな場面で統計学が必要とされてます。

また統計学は、大きく分けて以下の2種類があります。

• 記述設計
• 推測設計

ビジネスの場では、「記述設計」が用いられることが多いです。

それぞれ順番に解説していきます。

✔記述設計

記述設計とは、多くのデータを集めグラフや表を作成してからデータを抽出する手法です。

集めたデータの特徴や傾向を把握するために、グラフや表を必要とします。

✔推測設計

推測設計とは、母集団からデータを抜き取り、そのデータから母集団の特徴を推測する手法です。

推測統計は、推定と検定に分類され、さまざまな予測を立てることが可能です。

✔統計学に必要な勉強

微分積分  線形代数  確率統計

機械学習と統計学は完全に独立したものではない

上記で、機械学習と統計学の違いを説明しました。

しかし、両者は完全に独立した存在ではありません。

機械学習も統計学も、データを分析しルールやパターンを見つけ出す作業は同じです。

実際に、機械学習を学ぶ上で統計学の知識も必要になってきます。

✔完全に独立したものではない

先述したとおり、機械学習と統計学では「データを分析する目的」が違います。

しかし、完全にかけ離れた「別のもの」ではないので、頭に入れておくと良いでしょう。

機械学習と統計学の勉強法は？

ここでは、機械学習と統計学のオススメ教材をご紹介します。

それぞれ順番に見ていきましょう。

機械学習のオススメ教材

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

こちらの講座では、微分積分が勉強できます。 単回帰分析や難しいロジックについて解説しており、初心者でも理解しやすい内容になっています。 「機械学習の原理」を理解したい初心者にオススメしたい講座です。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

こちらの中級編では、機械学習の必須知識「線形代数 」について理解ができます。 本コースでは、実際にscikit-learnを使って分析を行うため、基礎的な行列についても学習することができます。 機械学習に関する難しい専門用語も覚えられる講座です。

Tech Teacherで学ぶPython講座

Tech TeacherのPython講座では、初心者向けにPythonを解説しています。 本講座を受講することで、Pythonの基礎的なコードが書けるようになり、機械学習に必要なライブラリの知識も習得できます。 また、Tech Teacherの最大の魅力は、マンツーマン指導にあります。 受講生一人ひとりの要望に沿ったカリキュラムで授業を行うため、目標に対して最短ルートで到達することができます。

・ゼロから作るディープラーニング

機械学習の実装に必要な「ディープラーニング」について学習できる1冊。 ハイパラメータの決め方や、ニューラルネットワークの基礎知識が習得できます。 ゼロからディープラーニングを制作することで、「ディープラーニングの原理」が理解できるようになります。

 

統計学のオススメ教材

いちばん理解できる統計学ベーシック講座その１

統計学の基本となる「確率分布、推定」の学習ができます。 本記事で解説した「記述設計」についても解説しているため、統計学の基礎が理解できる講座です。 これから統計学の知識を習得したい方は、覗いてみてはどうでしょうか。

入門 統計解析法

入門統計解析法は、名前のとおり入門者にオススメできる書籍です。 データ整理から回帰分析まで、初心者向けに解析手法を説明しています。 入門書でありながら幅広い解析知識が習得できる1冊。 脱初心者を目指したい方におすすめです。

多変量解析法入門

多変量解析法入門は、行列の使用法を解説している参考書です。 簡単な例題を使用し、2次の行列でどのように解析するのか分かりやすく説明しています。 丁寧に解説しているため、これから統計学を学びたい入門者には最適な参考書です。

「初学者向け」統計学の基礎をアニメーションを通じてビジネス観点で理解していこう！

初心者向けに、アニメーションを使用して統計学を解説しています。 「実践編」も収録されており、実際にPythonを使ってコーディングの勉強も可能です。 多変量解析の領域も説明しているので、統計学を網羅的に学習することができます。

 

✔学習サイトの利用がオススメ

機械学習や統計学の勉強を始める場合、学習サイトの利用がオススメです。

動画形式での勉強なら、とても理解しやすく学習効率も上がります。

また、オンライン教材なのでスマホ１つあれば忙しい社会人でも学習可能です。

 

まとめ

今回は、機械学習と統計学の違いを解説しました。

機械学習と統計学の大きな違いは、「データを扱う目的」にあります。

✔機械学習：データの予測が目的

機械が自動的に学習しデータを予測する。

✔統計学：データの説明が目的

データを説明するために別データを解析しどのような内容なのか説明する。