という方向けの記事になります。
記事執筆者：オザック
2~3分ほどで読み終わるので、Pythonで機械学習をする勉強方法を知りたい方は最後まで読んでみてください！
これを読むと
「機械学習を勉強する方法がわかり、自分で機械学習の勉強が出来る」
ようになります
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目次
Python初心者で機械学習に入門するための勉強方法を知ろう
まずはPythonで機械学習を勉強するの方法がどのような物があるのか見ていきましょう！
主にこの4つになります。
後ほど記事を読み進めていくと理由はわかりますので、是非最後まで読んでみてください(2~3分程度で終わります)。
【入門】機械学習とは大量のデータを学習させたモデル
機械学習とは大量のデータを学習させた学習モデル
機械学習とは「大量のデータを使って学習モデルというのを作り、それを使って入力値の予測をするシステムのこと」を言います！
上記の画像の例は画像を分類する機械学習システムになります。
上記画像のシステムの流れは
機械学習システムの流れ
- 大量の動物のデータを使って学習モデルを構築する
- 学習モデルに入力値(人間や馬などのデータ)を投稿する
- 入力値を学習システムが判断して分類する
となっています。
なので機械学習には有効な大量のデータが必要ということ、データが有効であればあるほど機械学習の精度が上がります！
Pythonはなぜ機械学習開発でよく使われるのか？
よくPythonは機械学習システムを作るときに使われます。
機械学習システム開発では殆どの場合Pythonです。
と思われる方も多いと思います。
これはPythonに多くの機械学習開発ライブラリがあるからです！
機械学習に限らずシステム開発というのはフレームワークやライブラリなどを組み合わせて駆使することで簡単に素早く開発出来ます！
なので機械学習をするには機械学習のライブラリが多いPythonが一番適しているという訳です。
機械学習でよく使われるライブラリ
では実際どのような機械学習ライブラリがあるのか、有名なライブラリを紹介します。
有名なライブラリ
このあたりのライブラリが有名です。
機械学習ライブラリ: NumPy
NumPyは機械学習で行われる大量の計算(例えば行列計算など)を簡単に出来るようにしてくれるライブラリです。
機械学習開発でこのライブラリを使わないということはないと行っても過言ではないくらいよく使われます。
機械学習ライブラリ: Scikit-learn
Scikit-learnは多くの機械学習で使うアルゴリズムが入った機械学習ライブラリで、今でも活発に開発されています。
多くのアルゴリズムを同じように実装出来て、またサンプルデータも内包されているため初心者でもすぐに利用することが出来ます。
機械学習ライブラリ: TensorFlow
TensorFlowはGoogle社が作っているPythonの機械学習ライブラリで、ニューラルネットワークと呼ばれる学習モデルを作ることができます。
機械学習ライブラリ: PyTorch
PyTorchはFacebook社の深層学習ライブラリです。
画像処理などに使われたり、研究用途にも使われます。
機械学習ライブラリ: Pandas
Pandasはデータ解析を補助するライブラリになります。
こちらも活発に開発が行われていて機械学習ではよく使います。
【独学】機械学習を学ぶベストな勉強方法
よく書籍で勉強するというのがプログラミングでも多いですが、初心者は本よりももっと勉強しやすいベストな方法があるのでそれを紹介します！
【初心者向け】Udemy講座でPythonと機械学習を独学で学ぶ勉強方法
理由は動画の方がわかりやすいからです！！
本ではイメージしづらいことも動画だとわかりやすかったりします。
今回紹介するのはUdemy講座です！
Udemy
とはプログラミングやExcelなどITツールの使い方を動画で勉強することが出来るツールになります！
機械学習おすすめUdemy講座: 初級〜機械学習の基礎がわかる
30日間返金保証があります、またセールがやっているときもあるので必ず確認してみましょう！
おすすめポイント
- 全くのゼロから機械学習が学べる
- ライブラリの使い方だけでなく、基礎の基礎から機械学習が理解できる
- 機械学習と数学や統計学との関連性も理解できる
- 講師に質問できる
です。
実は機械学習はコモディティ化してきていて、割と凝った学習モデルもそれ用のライブラリを使えば簡単に出来てしまうのが現状です。
なのでそのライブラリの使い方を覚えれば機械学習は一応出来るのですが、
ただそれだと全く応用の効かない知識だけになり、実際に自分で機械学習が出来るという所までは成長できません！
このUdemy講座はライブラリで簡単に作るのではなく、機械学習の成り立ちがわかるように使うライブラリは最小限で、
自分で学習モデルを構築することを学べるため、機械学習を学びたい初心者にとってはとても良いUdemy講座です！
また講師に質問もすることが出来るので、詰まったりわからないことがあっても解決できるためUdemy講座はオススメです！
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機械学習おすすめUdemy講座: 機械学習だけでなく強化学習やディープラーニングまで学べる
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こちらも僕は購入して勉強したのですが、これは先程紹介した講座よりも少し難しくなっており、
- 強化学習
- ディープラーニング
- TensorFlow
などが学べる講座です。
30日間返金保証があります、またセールがやっているときもあるので必ず確認してみましょう！
またこちらも独学の学習ロードマップが書いてあるので、合わせて参考にしてください
独学で勉強が出来ない方のPythonと機械学習の勉強方法
独学で勉強できない方はプログラミングスクールで学ぶのが良いです！
おすすめプログラミングスクールはテックアカデミーのAIコースです！
※ただプログラミングスクールは評判も悪いところもあるので、お気をつけください
おすすめポイント
- Pythonがゼロから学べる
- 専門の講師から機械学習をゼロから学べる
- Scikit-learn, Pandas, TensorFlowなど有名なライブラリの使い方が学べる
- 他のプログラミングスクールと比べて安い
という点がオススメです！
特にテックアカデミーの講師は現役エンジニアの方のみを採用していて、選考通過率も10%と厳選しています。
独学が苦手な初心者にとってはとても良い環境でしょう！
料金も最安だと16~17万円と他のプログラミングスクールと比較してもかなり安いです！
参考記事
機械学習を勉強するか悩んでいる方へ
ＩＴ人材の不足は、現状約17万人から2030年には約79万人に拡大すると予測され、今後ますます深刻化。 特に、ベンダー・ユーザー双方において、サイバーセキュリティ対策を講じる人材のほか、AI等を使いこなして第4次 産業革命に対応した新しいビジネスの担い手となる高度IT人材の育成が急務。
経済産業省でも2030年にはIT人材人材は80万人近く不足すると見られています。
このことからも今後機械学習エンジニアは需要がかなり高いので、今から勉強しても全然問題ないです！
むしろ今から始めておかないと今後ITの理解についていけなくなり、逆にAIに職を奪われる形になるかもしれません。
30日間返金保証があります、またセールがやっているときもあるので必ず確認してみましょう！
Python初心者が機械学習に入門する勉強方法まとめ
まとめ
- Udemy講座が動画で繰り返し見れてわかりやすく、講師にも質問出来るので初心者に一番おすすめ
- 本は初心者だと分かりづらいのであまりおすすめはしない
- 独学が苦手な人はテックアカデミーのAIコースをおすすめ