機械学習は、大量のデータからパターンを導き出し、予測や分類をおこなうデータ解析技術の1つです。医療診断や金融予測、音声認識など、さまざまな分野で活用されています。
機械学習の勉強を始めたいけど、どこから手をつければいいのか迷っている人もいるでしょう。
この記事では、初心者でも安心して学べる「機械学習の勉強方法4選」を紹介します。それぞれのメリットや効率的に学ぶためのロードマップ、さらには将来のキャリアパスについても詳しく解説します。
機械学習についての勉強方法について理解を深め、ぜひスキルアップへの一歩を踏み出してください。
機械学習を勉強するメリット
機械学習は、医療やビジネスなどさまざまな領域での活用が進んでいます。今後、機械学習の技術を学ぶことに多くのメリットが見いだせるでしょう。
その中でも次の重要な２つのメリットについて解説します。
- 自身の市場価値を高められる
- 機械学習の活用法を理解できる
自身の市場価値を高められる
機械学習のスキルを身につけると、就職における自身の市場価値を大幅に向上させられます。現代のビジネス環境では、直感や経験よりも、分析したデータから導き出す経営判断がますます重要視されています。そのため機械学習の専門知識を持つ人材は、非常に高い需要があるのです。
日本のIT人材の不足は深刻化しています。経済産業省の予測によると、IoT、人工知能などの先端IT技術の専門家は2030年には国内で最大79万人不足する見込みです。
特に、データサイエンティストや機械学習エンジニアといった職種は需要があり、高給とキャリアアップが期待できます。また、機械学習の知識は、金融、医療、製造、マーケティングなど多くの業界で応用可能なので、転職やキャリアチェンジの際にも有利です。
機械学習の活用法を理解できる
機械学習を学ぶと、どのようにビジネスに活用していくべきかを深く理解できます。
AI(人工知能)の研究が近年急速に発展した要因は、AIの一部である機械学習だといわれています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されているのです。
機械学習の技術を学ぶことにより、ビジネスの課題を解決するための具体的な方法を考え、実行できるようになります。
また、機械学習のアルゴリズムや技術の原理を理解することで、新しい技術やツールが出てきたときにもすぐに適応できるでしょう。さらに、機械学習の使い方を理解することで、データ分析による的確なビジネス判断を下すことができます。
機械学習のオススメの勉強方法４選
機械学習の勉強を始めたいけど、どこから手をつければよいか迷っていませんか？
この記事では、初心者から上級者まで役立つ、効果的な勉強方法を4つご紹介します。これらの方法を活用して、機械学習のスキルを効率的に身につけましょう。
機械学習のオススメの勉強方法は、次の4つです。
- 本を読んで学ぶ
- サイトを検索して学ぶ
- 勉強会に参加する
- 講座・スクール・資格で学ぶ
具体的に解説します。
本を読んで学ぶ
本を読んで学ぶ方法は、理論的な知識を深めるのに最適です。
たとえば、JDLAの人材育成委員会が推薦する「ディープラーニング活用の教科書」は、各事例において、課題点、解決策、苦労したポイントを解説している事例集のため、ビジネス活用のポイントを学ぶのにおすすめです。
ただし、実践的なスキルを身につけるためには、書籍だけでなく、実際のプログラミング作成やプロジェクトに取り組むことも重要です。
参照：一般社団法人日本ディープラーニング協会「人材育成委員会推薦図書」
サイトを使って学ぶ
サイトを検索して学ぶ方法は、基礎から実践的なスキルまで効率的に習得するのに適しています。
インターネット環境さえあれば、学習時間もほかの予定に合わせて調整できます。無料や低価格で利用できる学習サイトが多く、経済的負担の少ないことが特徴です。
例として「AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）」は、全てのビジネスパーソンに向けた、AI／ディープラーニングについてまず「知る」ための無料エントリー講座です。
「AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）」はオンラインでのビデオ講座形式のため、学習場所や時間を選ばずに無料で受講が可能です。受験資格・受験期間にも制限が無いため、どなたでも気軽に受講することができます。
このように、オンラインプラットフォームを活用すれば、最新の技術やトレンドに基づいたコンテンツから最新の知識を取り入れることが可能です。
参照：一般社団法人日本ディープラーニング協会「AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座）とは」
勉強会に参加する
機械学習の勉強会とは、講義型で学ぶセミナーのことです。
勉強会は、短期間で集中して学べる、学びたいテーマを選べるというメリットがあります。
勉強会に参加することで、ほかの参加者や専門家と直接交流しながら学ぶことができます。最新の研究や技術についての講演やワークショップがおこなわれることも多いので、実践的なスキルを身につけるのに役立つでしょう。
勉強会は短期間で効率的に学べるため、テーマに沿って順序立てて学ぶことが可能です。また、同じ目的を持つ人と交流することで、助け合いながら学びを深めることができます。
JDLAでは、協会が発行した資格試験合格者が参加できる日本最大のAIコミュニティ（CDLE）を運用しています。
CDLEの中では、CDLE女子会など有志の方が様々なオンラインイベントや交流会を定期的に開催しています。
AI、ディープラーニングに興味がある方はぜひG検定に合格し、CDLEにご参加ください。
講座・スクール・資格で学ぶ
講座やスクールに通うことで、体系的かつ実践的に機械学習を学ぶことができます。専門の講師から直接指導を受けることで、効率的にスキルを習得できるのです。
講座やスクールでは、カリキュラムが整備されており、基礎から応用まで段階的に学ぶことができます。
多くのスクールではオンライン方式も実施されていて、自分のペースで進められることがメリットです。
また、資格取得を目指すことで、効率よく学習することも可能です。例として、ディープラーニングの基礎知識・適切な活用方針・事業活用する能力や知識を有しているかを検定する「G検定」であれば、機械学習に必要な知識を網羅的に学習することも可能です。
目的を持つことで学習効率・意欲も向上すると考えられるため、機械学習を学ぶ際は資格取得を視野に入れることも考えてみましょう。
機械学習を勉強するためのロードマップ
機械学習を学ぶためのロードマップは、初心者がスムーズに学習を進められるように作られています。この記事では、基礎から応用までの具体的な学習ステップを紹介し、効率的にスキルを身につけるためのガイドラインを紹介します。
- 機械学習に必要な知識を理解する
- 機械学習を学ぶための4つの方法を理解する
- 機械学習を学ぶ順序を理解する
- プログラミングを実践してみる
１．機械学習に必要な知識を理解する
機械学習を学ぶには、いくつかの基本的な知識が必要です。まず、数学の基礎として、線形代数や微分積分、確率論、統計学が重要です。これらはデータ解析やアルゴリズムの理解に役立ちます。
次に、プログラミングのスキルが必要です。特にPythonは機械学習で広く使われており、基本的な文法やデータ構造を理解することが求められます。
さらに、データベースの知識も重要で、ビッグデータの解析やデータの効率的な抽出に不可欠です。
そして、機械学習の理論やアルゴリズムを理解する必要があります。機械学習にはいくつかの分野があり、基本的には「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」などです。これらの基本的な概念を学びましょう。
これらの知識があれば、機械学習の世界に踏み出す準備が整います。
２．機械学習を学ぶための4つの方法を理解する
上記で述べた通り、機械学習を学ぶための方法は主に4つあります。
- 本（参考書）を読んで学ぶ
- サイトを検索して学ぶ
- 勉強会に参加する
- 講座・スクールで学ぶ
参考書を使った学習の場合、多くの参考書が基本から応用までカバーしており、自分のペースで学ぶことが可能です。
また、オンライン学習サイトも自分のペースで学ぶことが可能です。大きく分けるとテキストベースと動画ベースのサイトがあるため、自分に合った講座を探すことができ、移動中でも効率よく学習できるでしょう。
短期集中型で学びたい場合は、勉強会や講座・スクールに参加して学ぶこともおすすめです。勉強会ではほかの参加者や専門家と直接交流しながら学ぶことができ、講座・スクールでは専門の講師から直接指導を受けることで、効率的にスキルを習得可能です。
加えて、目的を持つことで学習効率・意欲も向上すると考えられるため、機械学習を学ぶ際は「G検定」のような資格取得を視野に入れることも考えてみましょう。
３．機械学習を学ぶ順序を理解する
機械学習を学ぶ順序は、まず基礎知識の習得から始めましょう。
数学やプログラミングの基礎を固めた後、次に機械学習の基本概念を学びます。これには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の概念の理解が含まれます。
その後、実践的なプロジェクトに取り組みましょう。実際のデータを使ってモデルを構築し、評価することで、理論と実践のギャップを埋めます。
最後に、応用分野に進みましょう。画像認識や自然言語処理など、特定の分野に特化した技術を学び、専門性を高めます。
４．プログラミングを実践してみる
機械学習の学習には、プログラミングの実践が欠かせません。まず、Pythonの基本的な文法やデータ構造を学びます。
次に、機械学習を実装するためのツールである機械学習ライブラリ（例：scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）を使って、簡単なモデル(入力データに対して結果を導き出す仕組み)を構築します。
これらのライブラリを使用することで、複雑な計算やデータ処理を効率的におこなうことができ、理論を実際のコードに落とし込むスキルが身につくのです。
さらに、GitHubなどのプラットフォームでプロジェクトを公開し、ほかの開発者と交流することで、実践的な経験を積むことができます。
また、機械学習の知識の定着を図るなら「G検定」がオススメです。G検定であれば、AI関連や導入に関する知識を体系的に学習できます。
AIビジネスにおいてキャリアアップを図りたい方は、ぜひ挑戦してみてください。
機械学習を勉強して目指したいキャリアパス４つ
機械学習の分野には、次の4つの主要なキャリアパスがあります。それぞれの役割や必要なスキル、将来の展望を解説します。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- プロダクトマネージャー
- 機械学習コンサルタント
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、データを活用して、予測や分類をおこなうアルゴリズムを作る専門家です。
大量のデータを収集・整理し、適切なモデルを選びコンピュータに学習させます。たとえば、ネットショッピングのオススメ商品の表示や、病気の診断支援などに使われています。
機械学習エンジニアは、データ分析や統計学、プログラミングなど幅広い知識が必要です。データを分析し、最適な解決策を見つけることが求められます。
機械学習エンジニアの需要はますます高まると予想されます。金融や保険、マーケティング、流通・小売、サービス、医療など、さまざまな業界で機械学習をシステムやサービスに活用することが考えられているからです。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、大量のデータを分析、解釈し、ビジネスに役立つ課題解決と意思決定をサポートします。
データサイエンティストには、Pythonなどのプログラミングスキルが必要で、統計学や機械学習の知識も求められます。
また、データ分析結果をほかの部門や経営陣にプレゼンテーションできる、ビジネスの理解とコミュニケーション能力が重要です。将来的には、データ戦略の立案や経営課題の解決、ビジネスモデルの構築に貢献することが期待されています。
プロダクトマネージャー
プロダクトマネージャーは、製品やサービスの企画・開発を統括する役割を担います。
市場調査やユーザーのニーズ分析、開発チームとの連携をおこない、商品公開後のフィードバック収集と改善も重要な役割です。
そのため、プロダクトマネージャーは技術的な知識だけでなく、プロジェクトの管理スキルも求められます。
将来的には、AIを活用した新しいビジネスモデルの創出や、企業の成長戦略の策定に関与することが期待されます。
機械学習コンサルタント
機械学習コンサルタントは、機械学習を通して、企業のビジネスを支援する専門家です。クライアントの課題を理解し、課題の解決に最適なAI技術の導入を提案します。
機械学習コンサルタントの業務は、データ分析やプログラム作成、導入後の運用支援など広範囲です。
技術的な知識だけでなく、クライアントのビジネス目標を達成するために、現状分析を行い、効果的なAI戦略を計画することが求められます。
そのためにクライアントとの信頼関係を築き、長期的なパートナーシップを構築することが大切です。
機械学習コンサルタントは、AI技術の進化に伴い、AI戦略の支援者としてますます重要な役割を担うようになるでしょう。
「G検定」なら、機械学習に関する知識の定着を図れる
「G検定」は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する検定試験で、AIや機械学習に関する知識やスキルが問われます。
体系的にAIや機械学習を学ぶことでAIの活用方法が理解でき、データを活用した課題発見やアイデア創出が可能になります。これにより、ビジネス施策の推進にも自信が持てるようになるでしょう。
「G検定」を取得することで、AIや機械学習に関する知識を所持していることを証明できます。また、合格者のみが参加できる日本最大級のAI人材コミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」にアクセスが可能になります。ビジネスやキャリアの可能性が大きく広がることもメリットです。
AI分野でのキャリアアップを目指す方は、ぜひ「G検定」の利用を検討してみてください。
ディープラーニングの基礎知識と
事業活用能力を検定する資格試験
まとめ
機械学習はデータを分析する方法のひとつで、さまざまな領域で注目されています。
機械学習を学ぶことで、データの活用法を理解し、自身の市場価値を高めることにもつながります。
今回は、機械学習のメリットやオススメの勉強方法４選を紹介しました。
- 本を読んで学ぶ
- サイトで検索して学ぶ
- 勉強会に参加する
- 講座・スクール・資格で学ぶ
これらの方法を活用して、機械学習を効率的に身につけましょう。
また、機械学習を身につけるまでのロードマップを把握し、将来のキャリアパスにつなげることが大切です。
最終的には、専門的なキャリアパスとして機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどを目指すこともできます。
機械学習に関する知識を深めキャリアアップを図りたい方は、G検定を利用してみてはいかがでしょう。AI関連や導入に関する知識を体系的に学習できます。
AIビジネスにおいてキャリアアップを図りたい方は、ぜひ挑戦してみてください。
JDLAのG検定について調べる
この記事を書いた人
