どうも！侍エンジニア塾ブログ編集部の川口です！
これから機械学習に手をつけようとしている人や、すでに取り組みはじめている人には
- どこから手をつければいいのかわからない
- Pythonはどうやって勉強すればいいのか知りたい
- 今取り組んでいるコンテンツが難しくて挫折しそう
と、こういった悩みはつきません。
そこで今回は、
- 機械学習の基礎の紹介
- 効率的にPythonの機械学習をレベル別で学べるコンテンツ厳選7選
- おすすめの機械学習セミナー情報サイト
をご紹介します！
簡単でわかりやすいものを厳選しましたので、Python初心者や機械学習初心者はこの記事を読めば、機械学習をスムーズに進めることができます！
この記事の目次
機械学習を始めるまえに
そもそも機械学習とは
機械学習の勉強を始める前に、「そもそも機械学習とは何なのか？」今一度おさらいしてみましょう。
機械学習を一言で言うと、
「人間が自然に行っている学習方法を、コンピュータでも同様に行うために確立された手法」
となります。
具体的には、機械学習はインプットされた情報に対して、登録されている大量のデータから反復的に学習して最適なパターンを見つけ出すための技術のことを言います。
そんな機械学習の基礎については、以下の記事で詳しく解説していますので、ざひ参考にしてください！
機械学習初心者がやるべきこととは？
機械学習のプログラミングを始めるにあたって、「機械学習で何ができるのか？」「何をしたいのか？」を明確にしておく必要があります。
しかし、機械学習はディープラーニングやニューラルネットワークについての理解も必要ですし、小難しい専門用語も多いので混乱しがちです・・・。
インプットばかりでは機械学習をプログラミングする能力は身につけません。
そのため、ある程度の基礎を抑えたら実際に手を動かしながら使ってみるのが一番身につく方法になります。
以下の記事では、機械学習初心者がまず最初にやるべき5つのことを紹介しています！
機械学習でPythonがおすすめの理由
機械学習はPython以外にもJavaやR言語でもプログラミングすることが可能です。
しかし、機械学習で圧倒的に支持されている言語はPythonになります。
なぜPythonが支持されているのか？
それは言語仕様のわかりやすさや可読性の良さ、少ない記述量で済む手軽さなどがあります。
そのため、機械学習の研究や産業では圧倒的にPythonが使われています。
以下の記事では、機械学習について更に詳細な解説やおすすめのアルゴリズムサイトを紹介しています！
機械学習超入門者向けのコンテンツ
機械学習入門書籍を読んでみたがさっぱり分からないといった超初心者向けに「さらに噛み砕いた内容」や「どう学習したら良いか」などが詰まったコンテンツのご紹介です。
こんなコンテンツ
入門と呼ばれる様々な書籍を試して挫折した著者が作る入門者のためのスライド
編集部コメント
「入門すら難しい、入門以前の超入門編を知りたい！」というような方向けのスライドです。
機械学習の種類や、体験の手順等についても触れられているので、最初の取っ掛かりとしては最適です。
こんな人が読むべき
- 入門書籍を試したが、難しくて読むのをやめてしまった方
- 機械学習のさわりを理解したい方
機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと in Qiita
こんなコンテンツ
これから機械学習を学ぼうとしている人向けで、効率的な勉強をするために読むべき記事
編集部コメント
これは、機械学習についての丁寧なアドバイスや考え方が書かれている記事です。
入門前に目を通すと、概要や雰囲気を掴むことができるでしょう！
「趣味でやってみたいんだよな」という方なんかにはおすすめです！
こんな人が読むべき
- できるだけ効率的に機械学習を学びたいと考えている方
- すでに学習された方の学習方法や考え方を知りたい方
機械学習入門者向けのコンテンツ
入門初心者はつまづくところがまだまだ多いです。
そのためにレベルに合ったハードルを課して、乗り越えていくことが必要です。
ここでは、そういった「入門者に合ったハードルを課し、学習させてくれるもの」や「どのように学習したらいいか」などの方法論が詰まったコンテンツのご紹介をしていきます。
ドットインストール
こんなコンテンツ
1動画3分で学習できる初心者向けのプログラミング学習サイトでスキマ時間を有効活用できるコンテンツ
編集部コメント
こちらは一項目3分で見ることのできる有名なプログラミング学習サイトで、プログラミング初心者にはかなり定評があります。
スキマ時間を有効に活用しながら「機械学習とはどういうものなのか」という大枠はこのコンテンツで理解できるでしょう。
こんな人が使うべき
- スキマ時間を有効活用したい方
- サクッと機械学習について学んでみたい方
文系エンジニアのための機械学習の勉強法 in Qiita
こんなコンテンツ
文系でも機械学習を効率的に学べる学習方法を公開している記事
編集部コメント
学ぶ前の前提や、学ぶにあたっての前提知識などを体験ベースでわかりやすく解説してくれています。
- 数学
- 機械学習
- プログラミング言語
上記の単元でわけて、それぞれに対して勉強の心構えを紹介してくれていますので、これから学習に取り組む方には目を通して欲しい内容となっています。
こんな人が読むべき
- とりあえずスクリプト言語の経験がある
- 高校まで数学の勉強していた人
- これから機械学習、とりわけディープラーニングを学んでいこうとしている人
機械学習初級〜中級者向けのコンテンツ
ある程度プログラミングできる初級〜中級者向けのコンテンツのご紹介です。
無駄を省いた「効率的かつ応用的で実践的な知識が身につくもの」や「機械学習を学んだ後のことも視野に入れたい人向けのコンテンツ」を揃えました。
coursera
こんなコンテンツ
英語のコンテンツだが、日本語字幕をつけてあるため学習しやすく、自然に高度な内容を学べるように誘導されており、無理やり感がないコンテンツ
編集部コメント
このサイトでは、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。
英語表示なので一瞬打ちのめ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安心してください。
こんな人が使うべき
- 数学は自信ないがプログラミングはそこそこできるという方
ITエンジニアのための機械学習理論入門
こんなコンテンツ
「機械学習」がどのように活用され、どのように役に立つのかというところまで分かる「機械学習」のやる意味を与えてくれる一冊
編集部コメント
機械学習にはたくさんのツールやライブラリがあります。
しかし、それらが内部でどのような計算をしているのか、計算結果をどのようにビジネスで活用すればよいのかといった部分は解説されていません。
こちらの書籍は、数学的な理論やビジネスでの活用法にいたるまで丁寧に解説されています。
ITエンジニアの方もそうでない方も機械学習で用いられている理論を学ぶのにおすすめの一冊です。
理論がわかれば機械学習がより身近なものに感じられて難しさが緩和されるでしょう。
こんな人が読むべき
- 機械学習を学びだしたものの、本当に機械学習を学習し続けていいのかと迷っている方
- ビジネス的に機械学習を活用したいと考えている方
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
こんなコンテンツ
深層学習（ディープラーニング）について学び始めの方におすすめしたい一冊
編集部コメント
機械学習でもっとも注目されている「深層学習(ディープラーニング)」を、トップ研究者が解説した本です。
SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンなど、入門者にとって難解な技術が解説されています。
深層学習を学び始める方におすすめの本です。
体系的な知識を身につけることができます。
こんな人が読むべき
- 深層学習（ディープラーニング）を学習したい方
- 深層学習（ディープラーニング）を体系的に学びたい方
機械学習のセミナーに参加してみよう！
機械学習について、もっと深く知りたい方は機械学習のセミナーに参加してみるのも1つの手段です。
機械学習については日本全国さまざまな場所でセミナーや勉強会が開かれていますし、コミュニティもたくさんあります。
以下の記事では機械学習のおすすめのセミナー情報サイトを紹介していますので、ぜひ参考にしてください！
まとめ
ここでは、これからPythonで機械学習を始めようと考えている方に向けて、
・そもそもPythonとは
・おすすめの入門サイト及び書籍の紹介
・おすすめの機械学習セミナー情報サイト
などを紹介しました。
とっかかりがないとどうしても難しく感じてしまう機械学習やPythonプログラミングですが、今回の内容が初心者の方にとって助けになれば幸いです！
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この記事はPython入門完全攻略ガイド【基礎学習/アプリ開発/仕事獲得】の一部になります。このカリキュラムは、プログラミング入門者が、基礎学習からアプリ開発、さらには仕事獲得まで体系的に学べる内容となっています。Python学習に必要な情報を一つにまとめていますので効率よくPythonを学ぶことが出来ます。この機会に是非活用していただければと思います。
33歳、未経験だった僕がフリーエンジニアになれた理由
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Pythonを最短で習得したい方へ
元々ITリテラシーの高い方やプログラムの学び方がわかっている方であれば、この記事通りに進めていけば、Pythonを独学で習得することができるでしょう。ただし、実際の学習期間中はつまづいている時間がほとんどです。
「なかなかやり遂げられ無い、挫折してしまった」このような悩みを抱えている方も少なく無いと思います。
「時間が足りない」
「情報が少なくどう調べればいいかわからない」
「エラーを解決することができない」
- もう挫折したくない
- 本業と両立しながら、好きな時間で自分のペースで勉強を続けていきたい
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