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【機械学習入門】基礎から実践まで学び尽くそう

入門

「機械学習」というとかなり難しいイメージですよね。線形代数や統計学そしてプログラミング、といった複数の難解な領域を理解していないと、実際にコードを書くことは確かに難しいです。今回は順を追って機械学習を学べるよう、スライドや動画、参考書をまとめてみました。機械学習に興味のある方は是非参考にしてみてください。

更新日時:

機械学習入門編

まずは、機械学習に関する概要がわかる入門スライドを紹介します。

「線形?わからないよ」という方

線形代数について忘れていたり、あまり理解していないという方には、線形代数の入門としてこちらを紹介します。

「統計?わからないよ」という方

機械学習には統計学も必要ですので、統計学を勉強したことがないエンジニアの方も多いはず。そんな方に、統計学の入門としてオススメの書籍をご紹介します。

「ちょっとついていけないよ」という方

行列やベクトル、統計学は大学で軽く勉強したので多少理解してるけど、ちょっとついていけなそう、というエンジニアの方がいるかもしれません。そんな方は「coursera」という学習サイトを利用してみてください。

無料で機械学習を一から学ぶことができます。段階を追って学習できるので、少しずつ理解が深まるでしょう。英語表示で気圧されてしまいそうになりますが、動画は日本語字幕も用意されているのでご安心を。登録後、上記URLから「Enroll」を押して受講し、左のサイドバーに表示される「PreviewCourse」からコースを選択することで始められます。 機械学習の入門を学習書で行いたい方は、以下の2つの書籍が参考になります。

機械学習発展編

さらに複雑な話に行きましょう。この段落では統計学と線形代数の知識なしだと理解できない部分ですので、さらっと飛ばして「実践編」へ行きましょう。

機械学習実践編

ここでは実際にコードを書いて行きます。先ほどの「もっと機械学習」の段落を飛ばしても、多少学習することができると思います。まずはこちらからPythonで機械学習をする環境を構築しましょう。

次にこちらのサイトで少しずつコードでいじりながら機械学習を学んでいきましょう。統計の知識などは適宜調べたり、一度確率統計の勉強をしてから学ぶといいと思います。

機械学習に対する考え方

機械学習と関連して、「AIはなんでもできる。この先の未来、人間は仕事を奪われる」という思想が蔓延していますが、それに対する専門の方の意見が書かれている記事をご紹介します。長いですが、面白いです。

最近のニュース

人工知能と機械学習には注目が集まっていて、それに対する今後の動きとしてこちらのニュースを載せておきます。

まとめ

人工知能や機械学習が注目を浴びる一方で、入門するにはまだまだ難しそうです。でも「Jubatus」のようなオンライン機械学習向け分散処理フレームワークが登場していたりと、少しずつ一般向けになっていくのかなと思います。もし機械学習に興味がありましたら、是非勉強してみてください。

未経験からエンジニアに転職したい

未経験かつ独学でのエンジニアへの転職は実際のところ難しい。未経験からの転職では「実務経験」がネックになるからです。 プログラミングスクール「Webスク」のカリキュラムでは、実務が積めます。しかも、スクール卒業後の転職までも保証(転職できなかったら全額返金)。もちろん講師は開発現場で経験を積んだプロであるため、最短でプログラミング技術を身につけられます。 本気で未経験からエンジニアへの転職を考えている方は、Webスクで実務経験を積みながら、エンジニアになることをおすすめします。 まずは「無料カウンセリング」から。

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