Pythonの学習を始める理由に、機械学習をやりたい！AI開発をしてみたい！という方が多いと思います
私もPythonの学習に踏み切ったのは、機械学習やAI開発を行うことができるからです
しかし、ゼロからPythonの機械学習を学ぶとなると、結構大変です
そこで、この記事では、Pythonで機械学習を独学で習得する方法について、解説をしていきます
今回紹介する方法は、実際に私が実践してきた方法になりますので、ぜひ参考にしてみてください
機械学習の概要については、次の記事で解説しているので、参考にしてください
筆者について
2021年から本格的にPython学習を始め、今ではPythonによる収益化に成功
大学院時代には、R言語とPythonを使って統計処理を行っていたため、Pythonを使ったデータサイエンスの知識が豊富
医療データを機械学習を用いて解析したり、学会発表も行なっている
機械学習やAIでは、データサイエンスが非常に重要になります
データサイエンスについて学びたい場合には、キカガクの利用がおすすめです
キカガクは、初心者からAIエンジニアに転職可能なプログラミングスクールで、最新技術を学ぶことができます
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Contents
Pythonで機械学習を独学で目指す目標
今回のこの記事では、次の目標に向けて進んでいきます
- Pythonを使って、機械学習のモデルを実装できる
- Pythonの機械学習を応用して、サービス開発ができる
- AIエンジニアに向けての基礎知識を網羅する
基本的には、独学でPythonの機械学習を学び進めていくことになります
独学でPythonを学ぶのは大変ですが、挫折しないように構成しているので、ぜひ参考にしてください。
機械学習を習得する上で必要な知識はPython以外にもあります
- Pythonの基礎知識
- 機械学習の基礎知識
- Pythonの機械学習ライブラリ
- 数学の知識
これらを1人で挫折せずに学習する必要がありますが、どこから手をつけて学び進めていけばいいか、迷ってしまいます。
しかし、今回の記事では、次に順番で適切に学べるようにしています
- Pythonの基礎知識→ステップ1
- 機械学習の基礎知識→ステップ2、3、4
- Pythonの機械学習ライブラリ→ステップ5
- 数学の知識→ステップ6
- ディープラーニングについて→ステップ7、8
Pythonで機械学習を独学で学ぶステップ
機械学習を学ぶためには、プログラミングから学ぶ必要があります
機械学習を実装することができるプログラミング言語には、
- Python
- Scala
- Java
- R
上記のプログラミング言語で機械学習を学ぶことができます。
汎用性の高さで言えば、PythonもしくはJavaになりますが、機械学習の求人を見てみると、そのほとんどがPythonが必須スキルになっています
そのため、これから機械学習を学ぼうと考えている方は、Pythonの学習を進めるのがおすすめです。
ステップ1：Pythonの基礎を学ぶ
Pythonで機械学習を実装するためには、Pythonの基礎を身につける必要があります。
独学で学ぶ場合には、書籍もしくWeb教材を使用していくことになります。
書籍で学ぶことを否定的に捉えている方もいますが、書籍で学ぶことは、Pythonの基礎知識を身につけていく上でも重要です。
また、Web教材としては、次の2つを活用すれば問題ありません。
- Progate
- Youtube
Progate
Progateは有料になりますが、プログラミング学習を始める際の「環境構築」が不要です。
そのため、Progateを使えば、誰でもすぐにPythonの学習を始めることができます。
Progateは月額980円で利用することができます。
プログラミング学習は、ダラダラと勉強するよりも短期間に集中して学習した方が、効率よく身につけることができます。
期間が空いてしまうと、それまでに何をしていたかを思い出す時間が必要になってしまうため、あまりおすすめしません。
YouTube
また、YouTubeを使って、Pythonの学習を行うこともできます。
YouTubeであれば無料で利用できるので、気軽に学習を始めることができます。
Progateとは違い、Pythonの環境構築から始める必要がありますが、Pythonの環境構築を解説している動画もありますので、そういったものを参考にしながら、進めるといいですね。
また、Anacondaを使った環境構築は、こちらの記事でも解説しているので、参考にしてみてください。
>>>Pythonの環境構築〜Anacondaとは？〜サンプルコードと図解付き
データサイエンティストを目指している場合
Pythonで機械学習を学び、データサイエンティストを目指している場合には、ProgateとYouTubeだけでは、学習が足りません。
データサイエンティストを目指している場合には、より実践的な学習を行う必要があります。
Web教材を使って、機械学習を実践的に学ぶなら、Udemyがおすすめです。
Udemyの動画は、プロが解説をしており、コーディングスタイルや、実務に必要なPythonの文法、初心者から上級者向けまで取り揃えられているので、無駄なく学習することができます。
Udemyでは、講師に質問を送ることもできるので、分からない部分があってもすぐに解決することができます。
実際に私もUdemyの講座をいくつか受講していますが、繰り返し何度も見返して学習をしています。
ステップ2：機械学習について学ぶ
Pythonの基礎を学ぶことができたら、機械学習について学んでいきます。
機械学習を学ぶにあたり、次の点はしっかりと理解しておいた方がいいです
- 機械学習でできること
- 機械学習の種類
- 機械学習とAIの違い
- ディープラーニングとは何か
- 機械学習のモデルについて
ここら辺をしっかりと理解しておかないと、書籍やWeb教材を読んでも、いまいち理解することができません。
機械学習の基礎を学ぶに当たって、次の書籍は参考になるので、目を通しておくのがおすすめです。
- 人工知能は人間を超えるか
- G検定
YouTube
機械学習の基礎もYouTubeにアップロードされているので、そちらも合わせて利用すると、理解が進みます。
どちらかだけにしてしまうと、偏った知識になってしまうので、YouTubeと書籍、どちらも利用した方いいですね。
人工知能は人間を超えるか
人工知能は人間を超えるか、という書籍は、人口知能の現状と未来について言及されている書籍です。
この書籍を執筆されている方は、人工知能の専門家であるため、信憑性も高いです。
理系の書籍になると、硬くて読みにくい印象があるかもしれませんが、この書籍はサクサク読むことができるので、これから機械学習を学ぶ方は、一度目を通しておくといいですね。
G検定
こちらの書籍は、G検定の公式テキストですが、機械学習についてよくまとめられているので、機械学習や人工知能で頻出する単語を網羅することができます。
G検定自体は受けても受けなくても、どちらでも大丈夫です。
もし興味がある方は、ステップアップとして受験してみるのもいいかもしれませんね。
ステップ3：機械学習の流れを把握する
機械学習は、人間が経験やデータをもとに学習するように、コンピュータを使ってデータをもとに学習させる手法です。
通常、機械学習には次のような流れがあります。
- データの準備：機会学習に使用するデータを準備します。
このデータは、学習させることを目的とするタスクに対する入力と出力のペアで構成されます。 - データの前処理：データを加工し、モデルの学習に適した形式に整えます。
データを訓練用データセットとテスト用データセットに分割することもあります。 - モデルの選択：学習させるタスクに適したモデルを選択します。
例えば、分類タスクではロジスティック回帰やサポートベクターマシンがよく使われます。 - モデルの学習：モデルを訓練用データセットで学習させます。
学習には、モデルのパラメータを最適化するためのアルゴリズムが必要です。 - モデルの評価：学習したモデルをテスト用データセットで評価します。
評価には、予測精度や損失関数の値などが使われます。 - モデルの改善：モデルの評価結果から、モデルの改善を行います。例えば、予測精度が低い場合は、モデルの複雑さやデータの正規化などを行って、性能を向上させることができます。
上記一連の流れをPythonを使って、実装を行なっていくことになります。
YouTube
実際の機械学習の一連の流れを把握することができるので、無料なので一度は目を通しておくといいですね。
【完全版】この動画1本で機械学習実装（Python）の基礎を …YouTube · いまにゅのプログラミング塾3 時間 14 分 39 秒 · 2021/06/263:14:39
Udemy
Udemyでは、実際にデータ分析を行いつつ、機械学習に絡めていく動画も用意されているので、データサイエンティストを目指している方や、機械学習をマスターしたい方は、目を通しておくべきです。
ステップ4：機械学習を実装していく
機械学習の基礎を学び終えたら、Pythonを使って、機械学習を実装していきます
ここからは実際に機械学習を実装していく段階になります。
データがない場合には、ランダム関数などを使ってデータを作成したり、公的データを使って、機械学習を実装していきます。
公的データには、次のものがあります
- PISA: OECD加入諸国が実施している学習到達度調査のデータセット
- e-stat:e-Statは、日本の統計が閲覧できる政府統計ポータルサイト
- Kaggle: データサイエンスのコンペサイトですが、参考になります
機械学習の実装を習得するには、次の2冊を一通り学ぶのがおすすめです
機械学習を学ぶのであれば、上記2冊で十分ですが、機械学習にはデータ分析の知識も必要になるため、余力があればPython実践データ分析100本ノックも学ぶのがおすすめです。
プログラミングにおいて、机上で学んでいても実践力は身に付きません
そのため、機械学習の流れが大まかにわかったら、あとはひたすら手を動かしていきましょう
Pythonでは、量をこなすことで、理解が深まることが多々あります
ステップ5：機械学習に必要なライブラリを覚える
Pythonを使って、機械学習を行う上で、ライブラリは必須になります
Pythonの機械学習ライブラリはたくさんありますが、次の3つを覚えておけば、まず間違いありません
- Scikit-learn : 機械学習全般の実装で使える
- TensorFlow : ディープラーニングの実装で使える
- PyTorch : ディープラーニングの実装で使える
いずれもどの書籍にも書かれているライブラリなので、まずはこの3つをしっかりと使えるようにしておけば、Pythonを使った機械学習はOKです
また、機械学習を進める上で、データの前処理や可視化などを行います
その時に必要になる、Pythonのライブラリが次の4つです
- Numpy : 数値計算で使うライブラリ
- Pandas : データを扱いやすくするライブラリ
- Matplotlib : グラフを作成するためのライブラリ
- Seaborn : グラフをキレイに、かつ簡潔に描くためのライブラリ
上記4つは機械学習以外でも頻繁に使用するライブラリなので、覚えておいて損はありません。
可視化については、こちらの記事でも詳しく解説をしています
>>>pythonでデータ分析から可視化まで行う【サンプルコード付き】
NumpyとPandasはかなり使用頻度が高いので、こちらの書籍でしっかりと学んでおくことをおすすめします
ステップ6：数学の基礎知識と機械学習の理論を学ぶ
数学と機械学習は切っても切り離せない関係です
そのため、数学は機械学習の理論を学ぶ上で重要な基礎知識となります。
数学には、様々な分野がありますが、機械学習でよく使われるものとしては、以下のようなものがあります。
- 集合と関数
- 微積分学
- 線型代数
- 推定統計学
また、機械学習の理論では、次のような内容がよく取り扱われます。
- 機械学習のタイプ (例: 教師あり学習、教師なし学習、強化学習)
- 分類問題、回帰問題
- 損失関数、最適化アルゴリズム
- 正則化、過学習、汎化能力
- 深層学習 (Deep Learning)
機械学習の実装自体は、TensorFlowやScikit-learnを使えばすぐにできますが、その背景にどういった理論があるのか？を理解できないと、より良い予測モデルを構築することができません
そして、背景にある理論には、数学が使われているため、機械学習を学ぶ際には必然的に数学の基礎知識を学ぶ必要も出てきます。
学ぶことが多いように思えますが、実際には次の1冊さえあれば、機械学習に関する数学の知識は身につきますので、理解できるまで、繰り返し読み込んでみましょう
ステップ7：ディープラーニングを学ぶ
機械学習を学べたら、ディープラーニングにもチャレンジしてみましょう
ディープラーニングでは、画像認識や自然言語処理を使った文章校正などを実装することができます
TensorFlowやPyTorchを使えば、簡単に実装することができます
ライブラリを使えば簡単に実装することができる一方で、理論の理解も必須になります
ディープラーニングの理論を理解するためには、こちらの書籍を読み込む必要があります
ステップ8：ディープラーニングを実装する
ここまできたら、TensorFlowやPytorchを使って、ディープラーニングを実装していきます
ディープラーニング初心者の方には、TensorFlowがおすすめです
TensorFlowが学べる書籍はこちらです
ネットでTensorFlowの書籍を調べると、TensorFlowのバージョンが古いものばかり出てきますが、この書籍であれば、最新版のTensorFlowに対応しています
ここまで実装することが出来たら、あとは就職・転職活動を進めていけばOKです
企業によって求められる実績は異なるので、あらかじめ求人をチェックしておいて、どういった実績を積み上げていくかの方向性を決めましょう
また、求人情報は1つのサイトだけでは比較できないため、3~4つほど登録しておいて、比較していきましょう
Pythonを使って機械学習を体系的に学ぶ方法
ここまででPythonを使って機械学習を独学で学ぶ方法について解説をしました
Pythonh自体は独学で学ぶことができますし、機械学習もライブラリを使えば誰でも実装することができます
しかし、独学では体系的に学ぶことができない、というデメリットがあります
本来は知っていてもおかしくない知識なのに、機械学習の勉強には不要であったため、知らないままここまできた、みたいなことが独学ではあります
そうなってしまうと、仮にPythonエンジニアとして就職した際に、チームメンバーに迷惑をかけてしまうことになります
そのため、Pythonエンジニアやデータサイエンティストとして、就職・転職を考えている場合には、プログラミングスクールの利用も検討するといいでしょう
プログラミングスクールを通うことで、漏れなく体系的にPythonや機械学習について学ぶことができます
.Pro
.Proでは「Python」のカリキュラムを4年前に作成して以来、常にアップデートを行っており、近年では業務効率化にも幅を広げています
人工知能やwebサービス・機械学習を学ぶ、プログラミング特化コースです。
.Proがおすすめなのは、
- プログラミング未経験だけど新しく挑戦したい
- 人とコミュニケーションをとるのが苦ではない
- すぐにでも転職できる実践型スキルを本気で身につけたい
といった人たちです
特に、.Proを受講する方の約9割はプログラミング未経験の方なので、初めてプログラミングに触れる、といった方でも安心して受講することが出来ます。
.Proの受講期間は6ヶ月と長期であるため、途中で挫折しないためにも、雰囲気を味わっておくことは重要です
.Proでは実際の授業の雰囲気も見ることができ、講義開催日である土曜日に対面での個別相談も開催されています。
Aidemy Premium
Aidemy Premiumは、オンラインで学べるプログラミングスクールです。Aidemyでは、初心者から上級者まで、様々なプログラミング言語を学ぶことができます。
Aidemyでは、以下のようなプログラミング言語を学ぶことができます。
- HTML/CSS
- JavaScript
- Python
- Ruby
- PHP
- Java
Aidemy Premiumでは、ビデオ講義や実践問題を通じて、ハンズオンで学ぶことができます。
また、学習を支援するために、専任のキャリアカウンセラーがいるほか、学習をサポートするSlackコミュニティも用意されています。
Aidemy Premiumでは、さまざまなプランが用意されており、月額料金や有効期限が異なります。
| アイデミー（Aidemy Premium）の主なコース | 習得できるスキル |
|---|---|
| AIアプリ開発コース | Python／HTML・CSS／Git／Flask（PythonのWEBアプリフレームワーク）／機械学習／WEBスクレイピング |
| データ分析コース | Python／Pandas／Numpy／機械学習（教師あり・教師なし）／データクレンジング／時系列解析／ディープラーニング |
| 自然言語処理コース | Python／Pandas／Matplotlib／機械学習（教師あり・教師なし）／自然言語処理／ディープラーニング |
| ビジネスAI活用講座 | DX入門／AIマーケター育成コース／Python／Numpy／機械学習／AIリテラシー／ビジネスへのAI活用 |
| 運営元 | 株式会社アイデミー |
| 本社 | 東京都千代田区神田小川町一丁目1番地 山甚ビル3F |
| 料金 | プレミアムプラン 3ヶ月/327,800円(税込)〜 |
| 学習内容 | Python基礎・データ操作・アルゴリズムなど |
| 受講形式 | オンライン |
そのほかのPythonが学べるおすすめのプログラミングスクールは、こちらの記事で詳しく解説しているので、参考にしてみてください
>>>pythonを学ぶのにおすすめプログラミングスクールTOP5
pythonで機械学習を独学で学ぶ方法 まとめ
今回の記事では、Pythonで機械学習を独学で学ぶ方法について、解説をしました
機械学習を学ぶ前は、難しそうで大変そうだなぁ、と思うかもしれません
しかし、実際に触れてみて実装していくと、意外と簡単に機械学習を行うことができるようになります
これからの時代、機械学習を行えるエンジニアは重宝されるので、ぜひ機械学習をマスターして、ジョブチェンジしていきましょう
機械学習やAIでは、データサイエンスが非常に重要になります
データサイエンスについて学びたい場合には、キカガクの利用がおすすめです
キカガクは、初心者からAIエンジニアに転職可能なプログラミングスクールで、最新技術を学ぶことができます
無料個別相談会をオンラインで行っているので、興味がある方は一度参加してみるのをおすすめします
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