機械学習の勉強方法や手順、実現できるキャリアを解説

この記事では、機械学習の勉強方法や手順、実現できるキャリアを解説します。

機械学習について知りたい方向けに、機械学習の概要や種類、活用シーンもあわせてお伝えします。

自社で機械学習を活用したい方や、機械学習を勉強したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

機械学習を勉強する際に知っておくべきこと

まずは、機械学習の特徴や種類、活用シーンを解説します。

機械学習の勉強方法を解説する前に、機械学習の概要を把握しておきましょう。

機械学習とは？

機械学習は、AI（人工知能）を実現するための技術領域のひとつです。

コンピュータに膨大なデータを反復的に学習させることで、コンピュータ自身でデータの特徴やパターンを分析し、予測・決定などの特定のタスクを実行する能力を身につけさせます。

そして、この機械学習は、データの種類や状況によって「教師あり学習」・「教師なし学習」・「強化学習」の3種類に分類されます。

それぞれの特徴は後述するので、ぜひ最後までお読みください。

また、機械学習の概要や機械学習でPythonが選ばれる理由は、「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」で解説しているのであわせてご確認ください。

機械学習の活用シーン

機械学習は、検索エンジンやECサイト内のレコメンド機能、スパムメールのフィルタリング、自動運転、天気予報など、すでに幅広い領域で活用されています。

具体的にスパムメールのフィルタリングでは、機械学習モデルは大量のメールデータから、メールのタイトル・本文・送信元など、さまざまな要素を分析しパターンを学び、受信したメールがスパムかどうかを予測します。

自動運転では、機械学習モデルが道路の状態や信号機、ほかの車両や歩行者の動きなど、膨大な情報をリアルタイムで処理し、次に何が起こるかを予測して適切な行動を決定します。

機械学習の主な手法

機械学習モデルの学習・予測の手法には、主に以下の5つがあります。

機械学習では、これらの手法を活用して、予測やタスクを実行します。

機械学習と人工知能の違い

人工知能（AI）は、人間と同等の知能をコンピュータによって再現する技術です。

人間では処理が困難な膨大なデータを人間と同様の思考プロセスを持ちながら高速に処理し、特定のタスクを実行できることから、すでに幅広い分野で活用されており、業務効率化やコストの削減を実現しています。

それに対して機械学習は、人工知能を実現するための技術領域のひとつであり、データから学習して新しい予測や意思決定を行う能力をコンピュータに付与する手法を指します。

したがって、機械学習は人工知能の具体的な手法のひとつであり、人工知能が目指す「コンピュータに知能を持たせる」という目標に対して「コンピュータに学習能力を持たせる」方法を提供しています。

機械学習の種類

機械学習の種類は「教師あり学習」・「教師なし学習」・「強化学習」の3つにわけられます。

それぞれの特徴を解説します。

教師あり学習

教師あり学習は、コンピュータに正解ラベルの付いた教師データを学習させる手法です。

正解パターンのデータを与えることで、正解と不正解の判別が可能になり、スパムメールのフィルタリングや自動翻訳、株価予測などを実現できます。

また、教師あり学習には、前述した分類と回帰の2種類の予測モデルがあります。

詳しくは「機械学習の予測モデルとは？得られるメリットや活用事例を解説」をご確認ください。

教師なし学習

教師なし学習は、正解ラベルの付いていないデータから、コンピュータ自身でパターンや特徴を学習する手法です。

具体的には、入力データをグルーピングする「クラスタリング」と高次元のデータから特徴量を抽出し次元を削減する「次元削減」から成り立っています。

教師なし学習の代表的な活用例が「異常検出」です。

工場の製造ラインに教師なし学習を施したAIを搭載すれば、クラスタリングによって不良品を検出できます。

強化学習

強化学習は、コンピュータが与えられたデータを学習し、報酬の価値を最大化する手法です。

データに基づくコンピュータの行動に対して、評価指標となる報酬を与えることでコンピュータが自身の行動の良し悪しを判断します。

この流れをコンピュータが繰り返し行い、試行錯誤することで、報酬を最大化するための行動を取れるようになります。

強化学習の代表的な活用例が「囲碁AI」です。

囲碁AIは、自身が判断した一手に対して報酬を受け続け、統計的に最適な一手を算出します。

すでに囲碁AIと対戦できるアプリがリリースされており、プロの棋士がトレーニングのために活用する例も見られています。

機械学習にできること

機械学習は、大量のデータから有用な情報を抽出し、新たなデータに対する予測や、最適な意思決定を行う能力を持っています。

これにより、従来手作業で行われていた複雑なタスクや大量のデータの処理を自動化し、より精度が高く効率的な業務が可能になります。

すでに機械学習はビジネスをはじめ科学研究や医療、スポーツなどまで幅広い領域で活用され、新たな価値を生み出しています。

機械学習の勉強手順

機械学習の勉強手順を解説します。

それぞれの手順で行うべきことやポイントを解説するので、ぜひ参考にしてください。

1.機械学習を学ぶ目的を決める

まずは、機械学習を学ぶ目的を明確にしましょう。

機械学習は広範で深い分野なので、全てを完璧に理解することは困難です。

学び始める前に目的を明確にすることで、効率良く知識・スキルを身に着けられます。

たとえば、自社のビジネスに機械学習を適用するための知識を身に着けたい方の場合、機械学習の深い技術的な知識よりも、機械学習の基本的な概念やビジネス課題への適用方法などの学習が必要です。

一方で、現職から機械学習エンジニアへの転向を考えている方の場合は、Pythonなどプログラミングスキルやデータ分析の知識を身に着けるための学習に重点を置く必要があります。

このように、目的に基づいて学習内容を決めることで、効率的な学習が可能となります。

2.Pythonを勉強する

機械学習の実装には、プログラミング言語のPythonが広く使用されているので、機械学習エンジニアへの転向を考えている方は、Pythonの勉強が不可欠です。

Pythonの勉強方法には、書籍やWeb教材、スクールの活用などさまざまな方法がありますが、短期間で挫折なく学習を進めたい方は、スクールの活用がおすすめです。

費用を抑えて自分のペースで基礎から学習したい方は、Progate（外部サイト）などの無料で始められるサービスを活用すると良いでしょう。

それぞれの勉強方法の詳細は、後述します。

また、データの操作や分析を行うためのライブラリであるNumPyやPandas、データ可視化のライブラリであるMatplotlibの使い方も習得しておくと、より効率的に機械学習アルゴリズムの運用を行えます。

Pythonのライブラリについて詳しく知りたい方は、「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」をご確認ください。

3.数学（微分積分・線形代数）を勉強する

機械学習のアルゴリズムを深く理解し、最適化するためには、数学の知識が不可欠です。

特に、機械学習の学習過程では、意思決定のさいてきかいを導き出すための最適化問題が頻繁に登場するため、微分積分の基礎は必須といえます。

また、線形代数は、大量のデータを効率的に扱うための基礎となるため、あわせて学習しておきましょう。

4.ビジネスにおいての機械学習の活用方法を勉強する

最後に、実際のビジネスの現場で機械学習をどのように活用するかを学びます。

機械学習の理論や技術的なスキルを持つだけではなく、それらを具体的なビジネスの課題解決に活用する能力も必要です。

具体的な活用例には、過去の売り上げデータを元にした需要予測や、工業製品の異常検知、顧客セグメンテーションなどがあります。

以上が機械学習を学習するための一つの手順となります。

各ステップを踏んで、機械学習の理論や技術、それを活用する視点を身につけていきましょう。

機械学習の勉強方法

機械学習の勉強方法は、主に「書籍」・「Web教材」・「勉強会」・「スクール」の4つです。

ひとつずつ特徴やメリット・デメリットを解説するので、自分に合った勉強方法を選択してください。

書籍

書籍を活用した勉強は、仕事や学業で忙しい方でも自分のペースで進められるのがメリットです。

加えて、スクールに通うよりも費用を抑えられるので、まずは少額の初期投資で勉強を始めたい方におすすめです。

ただし、書籍での勉強は独学になるため、学習の過程で不明点があっても、スクールのように専門的な知識を持った講師から教えてもらうことはできません。

学習期間が長期になる傾向もあるので、短期間で知識・スキルを身に着けたい方は、スクールの活用をおすすめします。

Web教材

Web教材は、書籍と同等の費用もしくは無料で手軽に始められます。

教材のなかには、動画を用いた講座形式で視覚的にわかりやすく勉強できるものもあり、書籍よりも効率的に学習できるのがメリットです。

講座形式のWeb教材には、Courseraの「Machine Learning（外部サイト）」やGoogleの「Machine Learning Crash Course（外部サイト）」があります。

これらは無料で受講できるので、お試しで利用してみると良いでしょう。

勉強会・セミナー

勉強会・セミナーは、オンライン・オフライン問わず、主に単日で開催されます。

機械学習の専門的な知識を持った講師から直接教えてもらえるので、不明点があってもその場で解消できます。

また、ほかの参加者との交流を通じて、自分一人では気づきにくい視点を得られる点も強みです。

無料で受けられるものもあるので、まずは機械学習の概要を知りたいといった方に受講をおすすめします。

勉強会・セミナー情報は、TECH PLAY（外部サイト）やこくちーずプロ（外部サイト）などから確認できます。

スクール

スクールでは、専門的なカリキュラムと講師のサポートを受けられます。

スクールによってコースはさまざまですが、ほとんどのスクールは、初学者でも基礎から順に学べます。

また、スクールのなかには就職や転職サポートを行っているものもあり、キャリア形成にも有用です。

書籍やWeb教材と比べて費用は高めですが、短期間でサポートを受けながら勉強したい方におすすめです。

機械学習を勉強できるスクールには、tech boost（外部サイト）やAIジョブカレ（外部サイト）などがあります。

機械学習を勉強することで実現できるキャリア

機械学習を勉強することで、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどのキャリア実現を目指せます。

それぞれのキャリアの特徴や業務内容を解説します。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習に用いるデータの収集・整形から、機械学習アルゴリズムの開発・実装までを行うエンジニアのことです。

機械学習の理論的知識だけでなく、実装するためのPythonやRといったプログラミングスキルやデータベース管理などの技術知識が求められ、これらのスキルを生かして、新規製品・サービスの開発や業務効率化、膨大なデータを活用して経営戦略のための意志決定を支援する「ビジネスインテリジェンス」などに貢献します。

データサイエンティスト

データサイエンティストには、AIや機械学習などを活用して収集したデータを分析し、ビジネス上の課題を解決する役割があります。

たとえば、売り上げの予測モデルで収集したデータから在庫管理を最適化したり、顧客の行動データから新商品の開発や効果的なマーケティング施策を立案したりなどのサポートを行います。

データサイエンティストになるには、統計学や数学、プログラミング、データベース、分析手法などさまざまな知識・スキルが必要です。

プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャーは、製品開発における戦略策定から販売までの一連のプロセスを統括する職種です。

プロダクトマネージャーに求められるマーケティングやプロジェクト管理のスキルに加えて機械学習の知識を身に着けることで、製品の戦略をデータに基づいて策定したり、機械学習の技術を活用した新たなビジネスモデルを提案できたりします。

プロダクトマネージャーの働きが製品の質や顧客満足度につながるため、会社の利益を作るための重要なポジションといえます。

機械学習コンサルタント

機械学習コンサルタントは、企業向けに機械学習を効果的に活用するための戦略の提案や、機械学習システムの導入支援を行う職種です。

機械学習の専門知識はもちろん、企業の経営状態や業務内容などの情報から最適な機械学習の活用方法を提案するためのビジネス知識も求められます。

他社を対象にビジネスを展開できるため、自社で機械学習コンサルタントを確保することで、新たなビジネスモデルの創造を実現できます。

前述したキャリアと同様に、AIの普及に伴い、需要の高まりが予想されている代表的な職種です。

機械学習に必要なPCスペック

最後に、機械学習に必要なPCスペックを解説します。

機械学習では膨大なデータを扱うため、一定のスペック以上のPCが必要です。

機械学習のためのPCを用意する際は、最低限以下のスペックを満たすPCを使用してください。

なお、膨大なデータを使用する場合は、以下のスペックを上回るPCの使用をおすすめします。

具体的な内容や、上記のグラフィックの搭載が可能なおすすめPCは「機械学習に最適なPCとは？必要なスペックやおすすめPCについても紹介」で解説しているので、ぜひあわせてご確認ください。

まとめ

この記事では、機械学習の概要や勉強方法、手順を解説しました。

機械学習を勉強する際は、自身の学習目的を明確にし、それに基づく学習計画の策定が重要です。

目的を明確にしておくことで、より効率的かつ継続的に学習に取り組めます。

機械学習を勉強することで実現できるキャリアと必要なスキルも解説したので、学習に取り組む上での目標設定の参考にしてください。