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機械学習の入門に最適な学習方法5選
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目次
昨今、機械学習を活用したシステムが数多く発表されており、企業もデータ分析の分野で積極的に活用しています。こうした流れがあるように、機械学習を取り入れて効率的に業務をこなしたいと考えている企業が潜在的にはまだまだいるでしょう。しかし、機械学習の専門知識を持った人材が確保できないことを理由に導入できていないケースも多いかと思います。そこで今回は、機械学習に興味がある方や、機械学習を活用するスキルを身に付けた人材を獲得したい方に向けて、機械学習の勉強方法を解説していきます。
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機械学習から広がる可能性
機械学習とは、さまざまなデータを学習し、データ内に潜むパターンや特徴を導き出す技術です。また、データの量が多いほど精度が向上していく特徴があるため、データ収集と合わせて活用されています。ここでは、機械学習の活用によって実現できることを3つ紹介します。
未来を予測する
機械学習はさまざまなデータを分析し、規則性やパターンを解析することで未来の予測が可能です。データからは特定のパターンや法則性を導き出せるため、長期に渡って計測されたデータが多いほど、予想精度も向上します。例えば、過去10年の売上データを学習させた場合、季節ごとで売上が異なり、夏の売上が高い傾向が分かったとしましょう。そこで夏の営業時間を増やし、効果的なメニュー開発に時間を充てる、といった施策が考えられるようになります。
判断や識別をする
大量のデータを学習させることで、画像認識や音声認識といった判断や識別を可能とします。例えば、写真を見せたときに動物を識別するシステムがあったとしましょう。システムではあらゆる動物の写真を学習させて、動物ごとの特徴をインプットさせます。特徴を理解することで、写真を見たときにどの動物の特徴に近いのかを識別するのです。このような技術は、スマートフォンの顔認証などで活用されています。
作業を自動化する
機械学習はデータ学習によって作業を自動化できます。最近では、相手の言葉に応じて返答する対話ロボットや、自動運転技術などで活用されています。こうして自動化された作業は、人間が行うよりも高精度です。人間では、そのときの感情やコンディションによって、どうしても作業にムラが出てしまいます。しかし、機械学習は決められた行動を繰り返し実行することに特化しているため、変わらないクオリティで作業をし続けられるのです。
機械学習の入門でおすすめの学習方法5選
機械学習をこれから学びたい方におすすめの方法は、以下の5つがあります。ここからは、それぞれの学習方法について解説していきます。
- 本や電子書籍で学ぶ
- Webサイトで学ぶ
- 動画で学ぶ
- スクールに通う
- 仕事でスキルを磨く
1.本や電子書籍で学ぶ
本や電子書籍の魅力は体系的かつ網羅的な情報を学べることです。基本的な内容から解説が始まり、徐々に知識レベルが上がっていく構成となっているため、1冊を通して基礎を身につけていけます。さらに、索引のような形で分からないところを繰り返し辞書のように活用できるため、知識の定着にもつながるのです。紙媒体の本の場合は、直接書き込むことでより知識としてインプットされやすくなるため、紙ならではの特徴を活かしながら上手く活用していきましょう。
2.Webサイトで学ぶ
Webサイトで学ぶ場合、欲しい情報だけをピンポイントで収集できるため、効率的に学習を進められます。最近のWebサイト上では、初心者に向けた学習のロードマップなども用意されているため、一から機械学習についても学んでいけるのです。ただし、個人のWebサイトで学習する場合には、情報の出所が正しいかどうかが分からないため、確かな情報が記載されているサイトを参考にしましょう。
3.動画で学ぶ
最近では、機械学習を動画形式で学べるサービスが登場しています。これは、本やWebサイトといったテキスト形式の学習が苦手な方におすすめです。また動画は、初心者がつまずきがちな環境設定も同じ操作画面のまま実践してくれるため、動画通りに実行すれば自分自身の環境でも検証しながら進めていけます。他にも、通勤時間などにスマートフォンで動画を見て学習することも可能なため、隙間時間を上手く活用しながら知識を身につけていけるでしょう。
4.スクールに通う
確実に機械学習の知識を身につけたいという方は、プログラミングスクールに通うのもおすすめです。プログラミングスクールは、スクールごとにお金がかかるものの、プロの指導者の下で学習を進めていけるため、挫折しにくいメリットがあります。最近ではオンラインに対応したプログラミングスクールも増えているため、働きながらでも自分の時間に合わせて学習可能です。さらに、就職サポートが付いたスクールもあるため、学習後にエンジニアとして活躍したい方に向いています。
5.仕事でスキルを磨く
20代前半など若い年代の方であれば、未経験でエンジニアとして就職し、働きながら技術を身に付けていくことも可能です。エンジニアは技術力に加えてポテンシャルも重要視されます。論理的思考力や判断力が優れていれば、未経験でも採用される可能性は十分にあるでしょう。しかし、機械学習エンジニアは技術職であるため、経験者が採用される傾向が強いです。もし、未経験で就職したいときには、自分で開発したポートフォリオなどを共有すると良いでしょう。
機械学習スキルが活かせる仕事
機械学習スキルは、以下の職種で活用できます。ここからは、それぞれについて解説していきます。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習で活用される分析モデルを実装し、精度向上に向けた業務を行う仕事です。機械学習は内部で使われるアルゴリズムによって分析手法が異なり、データや目的に応じて取り入れるアルゴリズムが変わってきます。そのため機械学習エンジニアは、それを見極めながら構築をしなければなりません。さらに、機械学習で分析できる形へデータを成形する必要もあるため、データ周りの知識も必要です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、蓄積された大量のデータを分析し、その結果をビジネス戦略に役立てていく職業です。現在、顧客ニーズの多様化により、企業間の争いが激化しています。つまり、顧客を獲得するためにも、ニーズを理解した適切なビジネス戦略が求められているのです。そこで重要になるのが、企業内に蓄積されたデータの分析です。データ分析により、施策の成功要因や失敗原因を追求できるため、今後の企業業績の向上にもつながります。
機械学習で働くまでのステップ
機械学習エンジニアとして働くためには、以下4つのステップにしたがって進めるのが大切です。
- 言語の勉強をする
- フレームワークを習得する
- ポートフォリオを制作する
- 就転職活動をする
1.言語の勉強をする
まずは、機械学習で使用されるプログラミング言語の勉強をします。主に「Python」が使用されるため、その勉強から始めるのがおすすめです。初めはPythonの基本文法から学んでいき、プログラミングの基礎を身につけていきます。コツは文章や動画をただ見るだけではなく、手元でも再現しながら学ぶことです。初心者は環境設定やエラーで迷うこともありますが、それらを乗り越えれば確実にスキルを身につけられるでしょう。勉強の方法としては、先にも述べたように以下の5つが挙げられます。
- 本や電子書籍で学ぶ
- Webサイトで学ぶ
- 動画で学ぶ
- スクールに通う
- 仕事でスキルを磨く
2.フレームワークを習得する
フレームワークとは土台という意味で扱われ、基本的な機能をあらかじめ提供してくれるものです。機械学習では、分析モデルを作成するために「TensorFlow」や「PyTorch」と呼ばれるフレームワークが活用されます。したがって、Pythonの基本を身につけた後にフレームワークを習得することで開発を効率化できるのです。
3.ポートフォリオを制作する
ポートフォリオとは、自身のスキルを示すためのプログラムや資料です。今まで学んだ知識を活かして、機械学習を使ったプログラムを作成する必要があります。ポートフォリオでは、自分の力で一から作り上げることが重要です。作成途中では環境設定やエラーなどでつまづく場合もあるでしょう。しかし、こうしたエラー対応はエンジニアになってからも必要なスキルです。諦めずに乗り越えることで、エンジニアとしてのスキルが着実に身につきます。
4.就転職活動をする
ポートフォリオ作成後は、機械学習エンジニアとして働ける企業を探すために転職活動を実施します。実は、機械学習エンジニアといっても企業によって役割が異なります。そのため、自身が求めている業務内容の企業を見極めましょう。
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機械学習を活用するためには、プログラミングや機械学習に関する知識を持った人材が必要です。しかし、多くの企業ではIT人材の不足が起こっているため、人材を確保できないこともあるでしょう。そこでおすすめなのが、開発コスト不要でAIシステムを構築できる、ノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTは、プログラミング不要でデータの前処理からシステムへの連携・収集までを自動で実現できます。多数のAIアルゴリズムが搭載されており、需要予測、在庫管理、シフト自動作成、マテリアルインフォマティクスなど、あらゆるシーンに対応しています。
まとめ
機械学習を活用することで、未来の予測や作業の自動化などのメリットを得ることができます。但し、多くの企業ではエンジニア不足に悩まされているため、導入が思うように進まないという実情もあります。UMWELTはプログラミングをすることなく誰でもかんたんに機械学習を実施することが可能です。企業の現場に機械学習を取り入れたいとお考えの企業担当者様は、ぜひ下記サービスページをご一読ください。
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