機械学習入門者がおさえておくべき知識と勉強法

機械学習というワードを近年耳にすることが多くなってきました。
この記事では機械学習入門者に向けて、

機械学習とはなんなのか、ディープラーニングとの違いは？
機械学習でなにができるのか
どのような勉強法があるのか

などについて、具体例を用いてわかりやすく解説していきます。

機械学習の概要と目的

そもそも機械学習とは、機械がデータを反復的に学習し、データに潜むパターンや特性を見つけ出すことです。機械学習を取り入れることで、データ分析の精度が向上し最良の選択をすることが可能となります。

機械学習でできること

続いては、機械学習で何ができるのかを解説していきます。機械学習でできることは大きく3つに分けられます。

予測
予測とは、データや統計アルゴリズムを活用することで、過去のデータに基づいて将来生じる可能性がある結果を特定する分析手法です。売上予測や発注予測を高い精度で評価できるため、近年ではビジネスの分析にも用いられます。

識別
識別とは、入力されたデータを元に情報判断や仕分け・種別を検知することを指します。ディープラーニングの登場により、急速に精度が高まり実用化が発達した領域です。身近なものでは、スマートフォンやPCの顔認証が挙げられます。

実行
実行とは、ある目標に向けて行動の最適化や作業の自動化を実現する手法です。識別や予測と比べ精度は劣りますが、これからの実用化が大きく期待される領域です。近年ではAIによる会話が発達したり、自動車の自動運転技術の試みがあります。

機械学習の分類

機械学習には様々な種類がありますが、ここでは主として用いられる3種類の分類をそれぞれ解説していきます。

教師あり学習
教師あり学習は機械学習の中で最も一般的な学習方法です。多様かつ大量の正解（ラベル）とデータを記憶し、正解とデータを紐づけて学習します。
ラベルとデータが一致するものに対しては正確な回答を算出できる一方で、学習していないことは正確に判断することができません。教師あり学習はビッグデータの解析など、一度に膨大な量のデータを扱う場合に活躍します。

教師なし学習
教師なし学習は、教師あり学習と異なり正解がない状態でデータを判断する方法です。機械が試行錯誤をすることで、自律的に答えを導きだします。特に未知のデータを扱う場合に用いられる方法です。

強化学習
強化学習は、あらかじめ正解を与えた状態で将来的に得られる価値を最大限拡大する方法です。
ここ数年はあまり実用化が進んではいませんでしたが、2016年に大きなニュースが起こりました。それが、GoogleのAlphaGoというAIが韓国の囲碁プロ棋士を破ったというニュースです。AlphaGoは何度も繰り返し強化学習を行うことで囲碁プロ棋士に勝利できました。

機械学習とディープラーニングの違い

機械学習とディープラーニングの違いは一体なんでしょうか？
機械学習は、データを機械自身が分析・解析することでデータの規則や法則を導き出す性質を持っています。ディープラーニングは、機械学習をより発展させた分野と言えます。

例えば、りんごとバナナを見分ける場合、機械学習では「形」に着目して見分けるように指定しなければなりません。しかしディープラーニングでは、りんごとバナナを見分けるために何に着目するか（形や色など）を機械が自ら学習し精度を高めていきます。

つまり、機械学習は人の手により学習する方向をある程度制御する必要があるのに対して、ディープラーニングは機械が自ら学習方向を決定するのです。

機械学習をするならPythonが最適

機械学習のプログラミングで使われるプログラミング言語には様々なものがありますが、機械学習初心者におすすめなのが「Python（パイソン）」です。
ここからは、機械学習にPythonが最適な理由を解説していきます。

Pythonは情報が多い

おすすめする一番の理由は、Pythonに関する情報量の多さにあります。
現在では、Javaを抑え人気のプログラミング言語のトップに位置しています。

プログラミング言語を学習する上で、インターネットで検索したり書籍を読むことを避けては通れません。わからないことがあれば調べればすぐに出てくる、新しい知識や発見の機会が多いことはとても重要です。

文法がシンプルで初心者にもわかりやすい

プログラミング言語と言えば、複雑なコードで人によっては読みにくいことがあります。特に初心者の場合は、書き方がわからなかったり、煩雑なコードになりがちです。
しかし、Pythonは少ないコード量で簡単に、読みやすいコードを記述することができるのです。

機械学習入門者向けの勉強法

機械学習を習得するためには様々な知識が必要です。一部例を挙げると、

PythonやC言語などのプログラミング言語がある程度読める
少なくとも高校数学の知識
アルゴリズムの知識
データベースとSQLの知識

と、大変幅広くあります。

したがって、一度に全てを学習するのではなく、一つ一つ積み重ねて少しずつ学習していくと良いでしょう。
ここでは、これから機械学習について勉強したいという方におすすめの勉強方法をご紹介します。

機械学習入門者がおさえておくべき知識と勉強法