学習方法

機械学習に必要な知識は?機械学習の勉強法3パターンまとめ

AIの進化にともない、機械学習の技術も発展しています。

これから機械学習の勉強を始めたい方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、機械学習に必要な知識をまとめました。

記事の後半では、機械学習の勉強法も解説しています。これから学習を始めたい方は、ぜひ参考にしてみて下さい。


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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。

従来では、人間が細かなルールを機械に指示することで機械は動いていました。

しかし機械学習では、機械が物事を識別するため、データやパターンを自律的に認識することができます。

機械学習はビジネスの場でも活用されており、主に収益の予測などに使われています。

機械学習とディープラーニングの違い

機械学習とディープラーニングの大きな違いは、下記の通りです。

機械学習

学習のデータ、特徴、分類と量を手動で選択する

ディープラーニング

学習のデータ、特徴、分類と量を自動で選択する

大きな違いは、データの分類方法です。

ディープラーニングでは、人間がサポートしなくても自動でデータの特徴を学習していきます。

しかし、基本的な機械学習では、学習の素材となるデータを手動で選択します。

機械学習に数学の知識は必要?

機械学習を理解する上で、数学の知識は欠かせません。

機械学習エンジニアには、大量のデータを誤差なく解析する必要があります。

具体的には、微分積分や行列などの数学知識が必要です。

機械学習に必要な知識について、下記で詳しく見ていきましょう。

機械学習にはどんな知識が必要?

続いて、機械学習に必要な知識をご紹介します。

順番に詳しく見ていきましょう。

統計学の知識

機械学習には、統計学の知識が必須です。

基本的に、コンピューターサイエンスと同じ知識が必要で、微分積分や線形代数学、確率分布の勉強が必要になります。

精度の高いデータ解析を行うには、数学的な知識は欠かせません。

データベースに関する知識

機械学習を用いた業務では、ビッグデータの解析後に実用化につなげます。

データベースの知識があれば、必要なデータを効率よく抽出できるので、実用につなげた設計も可能です。

つまり、機械学習の仕事では、データ解析とデータベースの知識が必要ということです。

スムーズなデータ抽出を行うためにも、データベースの学習は必須と言えます。

プログラミング知識

機械学習では、プログラミングの知識も必要です。

主に「Python」というプログラミング言語を使用し、機械学習エンジニアにとっては必要な知識と言われています。

その他にも、AIに関する知識が必要で、プログラミング言語「Java」の学習が必要になる場合もあります。

AIに関するプログラミング言語を学べば、就職にも活かせるでしょう。

機械学習ライブラリの基礎知識

先述したプログラミング言語Pythonを使う場合、「ライブラリ」というものを使用します。

ライブラリとは、便利な機能を合わせて作られたプログラムで、効率的な作業を目的としています。

✔無料で利用できるライブラリ

機械学習ライブラリの知識を学ぶためにも、一度使ってみてはどうでしょうか。

初心者でも無料で利用できます。

ディープラーニングの知識

機械学習エンジニアには、機械学習の知識はもちろん、ディープラーニングに関する知識も必要です。

ディープラーニングとは、機械学習を発展させたもので、「ニューラルネットワーク」とも呼ばれています。

人間の脳をモデルにしたネットワークを利用しており、データの抽出から結果の出力まですべて自動で行います。

機械学習の勉強と平行に、ディープラーニングの知識も備えておきましょう。

機械学習の勉強法3パターンを紹介

「機械学習に必要な知識」を理解したところで、機械学習の勉強法を見ていきましょう。

機械学習の具体的な勉強法は、以下の3通りです。

  • 参考書で勉強する
  • 学習サイトで勉強する
  • スクールで勉強する

参考書で勉強する

これから機械学習を学びたい入門者の方は、書籍で勉強するのが良いでしょう。

機械学習を学べる参考書は、多く出版されています。

本で学習するメリットは、1冊の本でも多くの知識が学べる点です。

ほとんどの参考書は、基本的な知識が集約されているため、入門者の方にオススメできる勉強法です。

学習サイトで勉強する

機械学習について学習できるサイトもたくさんあります。

学習サイトを利用すれば、移動中に勉強が可能です。

ここでは、オススメの学習サイトを3つご紹介します。

Progete

Progeteは、ゲーム感覚でプログラミングが学べる初心者向け学習サイトです。分かりやすい解説もあり、挫折しにくい学習サービスとなっています。

 

✔:Udemy

Udemyは、100,000を超える講座があるオンライン学習サイトです。講座は、3,000円〜2万円ほどの料金で受講できます。

 

✔:Paizaラーニング

PaizaラーニングのPython演習動画は、すべて無料です。プログラミング言語Pythonは、機械学習には欠かせない知識のため、入門者には有益な学習サイトです。

オンライン学習サイトを利用すれば、忙しい社会人でも移動中に学習可能です。

通勤中に学習できるのは大きなメリットでしょう。

スクールで勉強する

続いて、機械学習が学べるスクールをまとめます。

Winスクール

Winスクールは、初心者にオススメできるスクールです。受講者の90%は、未経験からスタートしているため、これから勉強を始めたい方も安心して利用できます。

 

Tech Teacher

Tech Teacherの「Python講座」では、Pythonを基礎から学ぶことができます。またTech Teacherでは、マンツーマン指導を行っており、目標に対して的確なルートで学習が可能です。サポートも充実しているため、安心して受講できます。

 

DIVE INTO CODE

DIVE INTO CODEでは、4ヶ月で機械学習のエンジニアとして就職するためのサポートを行っています。

また、「機械学習エンジニアコース」でPythonの基本も学習可能です。

スクールでの学習は、参考書や学習サイトより、費用が高くなる場合があります。

しかし、メリットもたくさんあります。

スクールのメリット

  • 分からない時はすぐに質問できる
  • 理解度を確かめながら学習できる
  • サポートが充実している

スクールを利用すれば、学習コストは高くなりますが、自分の目標に対して最短ルートで到達できるでしょう。

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魅力1. オーダーメイドのカリキュラ

『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。
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    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

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    まとめ

    本記事では、機械学習に必要な知識をご紹介しました。

    ここで機械学習に必要な知識をまとめます。

    • 統計学の知識
    • データベースの知識
    • プログラミング知識
    • 機械学習ライブラリの基礎知識
    • ディープラーニングの知識

    機械学習エンジニアは、大量のデータを解析し実用化に繋げます。

    データを解析し、効率よく抽出するためにも上記の知識は欠かせないでしょう。

    これから機械学習を学びたい方は、まずは入門書で勉強を始めてみましょう。