記事内に商品プロモーションを含む場合がありますウマたん当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習の独学の勉強方法ロードマップについて徹底的にまとめていきます。機械学習をいきなり理論からしっかり勉強しようとすると挫折しかねません。そこで、この記事ではなるべく挫折しないロードマップをお伝えしてきますよ!データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です!この記事では一貫してデータのキャリアを歩んできた僕が、機械学習を勉強して仕事に活かしていくロードマップについて徹底的にまとめていきます。機械学習の需要は年々増えています。機械学習をビジネスに活かそうとするとなかなか上手くいかないというのも事実。理論だけ勉強してもダメです。実践だけ勉強してもダメです。まとめStep0:機械学習の独学勉強ロードマップのゴールと前準備ここからなるべく挫折せず独学で機械学習を学び続けられる勉強方法について徹底的にまとめていきます。機械学習を学ぼうとする人は多いものの、実際のところは機械学習を学ぼう!と意気込んで難しい書籍を購入してよく分からず挫折するケースというのが結構多いように思います。個人的にはまずは・機械学習の概要を込み入った話なしで理解すること・何ができるのかという漠然としたイメージを持つことが大事だと思っています。機械学習の勉強をしっかり継続するためには・機械学習を使って何がしたいのか・機械学習を独学で習得した先に何を目指しているのかというのをしっかり明確にしておくべきなのです!そこを曖昧にしたまま機械学習の勉強に挑んでも途中で挫折してしまう可能性が高いです。そこをおさえた上で機械学習の勉強にのぞみましょう!ウマたん明確な目的があるとモチベーションを維持できるね!ここから機械学習の勉強ステップについて紹介していきますが、当メディアが提供している「スタビジアカデミー(スタアカ)」でまとめて勉強できるので、良かったらチェックしてみてください。ロードマップのStep1機械学習の概要から学んでいきましょう!最初から機械学習の深い理論から入らないでください。Pythonの実装から入らないでください。僕自身がUdemyの色んなコースを受けてみた中で、他のコースにはないこんなコースあったらいいなみたいなコースを作ってみました。このコースは、なかなか勉強する時間がないという方に向けてコンパクトに分かりやすく必要最低限の時間で重要なエッセンスを学び取れるように作成しています。文脈でまとめています。基本的な内容を学び各手法の詳細についてもなるべく概念的に分かりやすく理解できるように学んでいきます。データ分析の流れについては実務に即したCRISP-DMというフレームワークに沿って体系的に学んでいきます!データ分析というと機械学習でモデル構築する部分にスポットがあたりがちですが、それ以外の工程についてもしっかりおさえておきましょう!ロボたんイメージがあるのとないのでは理解度に大きな差があるもんな〜続いて実践編ではデータコンペの中古マンションのデータを題材にして、実際に手を動かしながら機械学習手法を実装していきます。いう機械学習手法を使ってモデル構築までおこなっていきます。興味のある方は受講してみてください!ウマたん今なら購入時に「66FLEHE87LQ6」という講師クーポンコードを入れると94%OFFになりますのでぜひご受講ください!\30日以内なら返金無料/このコースを見てみる機械学習の各種アルゴリズムや手法に関しては以下の記事で詳しく解説していますので是非チェックしてみてください!【入門】機械学習のアルゴリズム・手法をPythonとRの実装と一緒に5分で解説!当サイト【スタビジ】の本記事では、入門者向けに機械学習についてカンタンにまとめていきます。最終的にはどのように機械学習を学んでいけばよいかも見ていきます。細かい手法の実装もPython/Rを用いておこなっていくので適宜参考にしてみてください。...また、僕自身のYoutubeでも機械学習の色々についてまとめていますのでこちらも是非参考にしてみてください!Step2:機械学習をPythonで実装してみるStep1で機械学習の概要の理解を進めた後はPythonで手を動かしながら実装をしてみましょう!Pythonは非常に様々なことができる言語なのですが、その中でも特に機械学習に強みがあります。【初心者向け】Pythonでできること7選!サンプルコードをまじえて解説!当サイト【スタビジ】本記事では、Pythonでできることを7つまとめていきます!!Pythonで何ができるのか分からない状況から深い理解にもっていきますよー!実際にPythonでの実装例や勉強方法も取り上げているのでぜひご自分の環境で手を動かして実装してみてくださいね!...ロボたんあれ?機械学習の中身は分かってなくて大丈夫なの?概要だけで大丈夫?ウマたんもちろん理論を知るのも重要なんだけど、そこで挫折してしまうケースが多いからまずは概要をざっくり理解した後は実装してみてデキる!という実感を得て欲しいんだ!機械学習を独学で進める際にもちろん理論を勉強するのも大事ですが、まずは学んでいて楽しい!何か形になった!と実感することが大事です。そのため最初から理論に深入りするよりも、まずは概要をおさえた上でPythonを使って色々実装してみてデキる感覚を得ることが非常に重要です。他にも以下のUdemyのPythonコースを受けてみて手を動かして学んでみることをオススメします。初級~中級こちらも手前味噌ですが、Pythonについて理解してみるのにオススメなコースを僕自身が出しています!Pythonで出来ることのうち以下の5つを網羅して学んでいきます。・Webアプリケーション開発データ集計・加工・描画と機械学習モデル構築に関してはKaggleというデータ分析コンペティションのWalmartの小売データを扱いながら学んでいきます。WebスクレイピングとAPI利用とWebアプリケーション開発に関しては、楽天の在庫情報を取得してSlackに自動で通知するWebアプリケーションを作成して学んでいきます。特化した内容ではありませんが、まずPythonで何ができるのか知りたい!という方には一番はじめにまず受けていただきたいコースです!ウマたん僕のTwitter(@statistics1012)にメンションを飛ばしてクーポンが欲しいとつぶやいてくれたら1500円になる講師クーポンを発行するよ!\30日以内なら返金無料/このコースを見てみるデータ分析コンペここまで来ると、機械学習の概要を理解した上でデータ分析の勘所も分かっていて課題解決ができるようになっている状態のはず。そこで自分の腕試しにデータ分析コンペに挑戦してみましょう!僕のUdemy講座「【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座」ではNishikaというデータ分析コンペを題材にしています!また日本では他にSignateというコンペがあり、世界的にはKaggleというデータ分析コンペが最も有名です。これらのデータ分析の中で序列をつけるとするならば、規模や知名度はNishika<Signate<Kaggleというようになっていますが、このフェーズでのオススメ度はNishika>Signate>Kaggleです。いうのも、規模が大きく知名度が高い分、参加者も多く取り組む課題も複雑になりがちです。個人的に最初のうちはなるべく小規模で実績を作りやすいNishikaあたりに挑戦してみるのがオススメです!そしてそこからSignateやKaggleにステップアップしていくとよいでしょう!ただ色んなデータ分析課題が常にアップデートされているので、日々各プラットフォームをチェックしておくとよいかもしれません!以下の記事で各データ分析コンペの特徴について比較していますのでよければチェックしてみてください!【徹底比較】データ分析コンペそれぞれの特徴とトレーニング実装当サイト【スタビジ】の本記事では、データ分析コンペそれぞれの特徴について徹底的に見ていきます。実はデータ分析コンペのサービスはKaggleだけではなく、いくつかの種類があるので是非色んなコンペに参加してみてください!トレーニングコンペの実装とデータ分析コンペに臨む上での勉強法についてもまとめていきますよー!...プログラミングスクールに通ってみるこのPython実装タイミングでは、プログラミングスクールを利用するのもありです。僕自身も過去に3ヶ月ほどプログラミングスクールに通った経験があります。僕自身も通ったスクールでオススメなのはテックアカデミー!現役エンジニアのパーソナルメンターがつくので分からないところも解消しやすく書籍などで進めるよりは圧倒的に進みが早いです。価格は3か月で284,900円!価格は少々かかりますが、そのぶんお尻に火が付きます。メンターのレベルは非常に高いので自分のやる気さえあれば教材の範囲を超えた内容をガツガツ学ぶことが可能!僕自身3か月のコースを1か月で終わらせて、応用をガツガツ学んでました。【体験談】テックアカデミー評判は?3か月本気受講してみたので徹底レビュー!当ブログ【スタビジ】では、様々なプログラミングスクールの中からテックアカデミーのメリット・デメリット・評判について3か月の体験談をもとに赤裸々にレビューしていきます。データサイエンスを網羅的に学ぶ実践的なビジネスフレームワークを学ぶSQLとPythonを組みあわせて実データを使った様々なワークを行うマーケティングの実行プラン策定マーケティングとデータ分析の掛け合わせで集客マネタイズ24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストによる1週間に1回のメンタリングを実施します!カリキュラム自体は、他のスクールと比較して圧倒的に良い自信があるのでぜひ受講してみてください!他のスクールのカリキュラムはPythonでの機械学習実装だけに焦点が当たっているものが多く、実務に即した内容になっていないものが多いです。・Webサイト構築してデータ基盤構築してWebマーケ×データ分析実践して稼ぐ\今すぐ試す/スタアカの受講はこちら機械学習やデータサイエンスを学べるスクールは他にもたくさんあります。...ウマたん自分に合ったスクールを探してみよう!ここまでPythonでの機械学習実装についてまとめてきました。Pythonの勉強法については以下の記事でも詳しくまとめていますので是非チェックしてみてください!【Python独学勉強法】Python入門を3ヶ月で習得できる学習ロードマップ当サイト【スタビジ】の本記事では、過去僕自身がPythonを独学を駆使しながら習得した経験をもとにPythonを効率よく勉強する方法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。数学の基礎を勉強し機械学習理論の理解へとつなげるここまでで機械学習の概要を掴んだ上で、手を動かしてPythonでの実装をしてきました。この時点でだいぶ力がついてきているはずです。ここで改めて機械学習の理論を深堀りしていくフェーズに入りましょう!機械学習手法の理論に踏み込む上では少々数学が必要です。モデルの誤差を損失関数と言いますが、損失関数をなるーーべく小さくすると良いモデルになります。その時に微分を使うんですよねー。微分積分に関しては以下の記事をチェックしてもらえると概要が理解できると思います。AI(人工知能)や機械学習でどこまでの数学レベルが必要なのか5分で解説!当サイト【スタビジ】本記事では、AIを理解する上で必要な数学の知識についてまとめていきます。AI理解に必要な数学は難しくありません。分かっていれば問題なし。Amazon調べ-詳細)Amazon楽天市場ここまで、おおかた数学の土台は出来上がっていると思いますが、もしさらに深く数学について学びたい場合はこの書籍をオススメします!ちょっと難しいですが、深くエッセンスの詰まった書籍。数学側に主眼を置いていますが、AI/機械学習手法と絡ませながら学ぶとより一層学びが深まる良書です。このタイミングであまり理解が進まなくてもまた戻ってきて読み直してみることをオススメします。Step4:本格的に機械学習の理論を勉強するある程度数学の土台が出来たあとは、機械学習手法の実践に挑戦してみましょう!最初は難しいかもしれませんが、ここまでくれば比較的多くの機械学習書籍を独学で読めるようになっているはずです。本としては以下の「はじめてのパターン認識」が名著です。こちらには、かなり詳しく載っています。Amazon調べ-詳細)Amazon楽天市場また、直接的に機械学習ではありませんが統計的モデリングについて理解しておくと非常に機械学習の理解も深まるので以下の書籍も一緒に読むことをオススメします!線形モデリングからベイズモデリングの領域まで詳しく学べて、これを1冊読んでおくと機械学習領域に対する解像度が高まります。領域の中でもホットな領域であるディープラーニングについて詳しく解説されている書籍です。非常に読みやすく、ここまでたどり着いている方であれば、スーッと理解できるはずです。その名の通り、ゼロからディープラーニングについて理解を深めて、Pythonでの実装もしていきます。本当に分かりやすい書籍なので是非目を通してみてください!機械学習を勉強するためにオススメの本を以下にまとめていますのでこちらも参考にしてみてください!厳選14冊!機械学習を勉強する上でおすすめな本!当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習を勉強するのにオススメな書籍を紹介していきます。機械学習は大量のデータから予測を行うことを得意とする手法群。理解と実装は問題ないはずです。理解も深まっていることでしょう!ただ理論が理解出来ていて、実装も出来ても、それをビジネスシーンに落とし込むにはもうひと押し必要なんです。そこで大事なのがビジネスシーンでどのように機械学習を使ってどのように課題解決をしていくかという観点。機械学習の導入にはCRISP-DMというフレームワークが非常に重要です。機械学習をビジネスに活かすために機械学習だけを学ぶのではその前後のプロセスについてもしっかり理解しましょう!このフェーズで学ぶことは正直Step1あたりで勉強しても問題ないんですが、一応最後のStepとしておいておきます。著者は大阪ガスにて10年以上データ分析業務に従事してこられた河本さん。事業会社のインハウスデータ分析屋さんとしての経験をもとにデータ分析を使ってどのように既存ビジネスに変革を起こしていくかということが語られています。このように社内を駆け回ってデータ分析から価値を生み続けている方のお話は説得力があります。専門的なデータの話はされていませんが、データ分析をビジネスに活かすために必要なことについて徹底的に語られている非常にオススメな書籍です。仕事になると機械学習課題の細かいチューニングや課題設定が大事になります。この書籍は、そんな機械学習の実践のエッセンスが詰まった1冊です。Kaggleというデータ分析コンペの猛者が著者で書かれている実践的なデータ分析のための書籍です。機械学習のアルゴリズムや手法の内容よりも、どのようにデータを調理してデータ分析に活かせばよいかという話がしっかり載っている最強の書籍です!仕事で機械学習を使う際に、精度を上げることを求めるシーンでぜひ手元に置いておきたい1冊になります。学んで実際にビジネスシーンではなかなか上手くいかないことが多いです。そんな時にオススメなのがこの「仕事ではじめる機械学習」!この本は、ビジネス観点から機械学習について教えてくれる良書です。「機械学習を使わないで解決できる方法を考えよう!」と書いてある点が非常に好感を持てます。機械学習はあくまで手段であり目的ではないんです。機械学習を導入することが目的になってしまうプロジェクトは失敗しやすいです。Amazon調べ-詳細)KindleAmazon手前味噌ですが、僕自身が書いているこちらの書籍も紹介させてください。「俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える」という書籍を出版しています。公式サイト:https://toukei-lab.com/achademy/何度も紹介していますが、スタアカでは特にどうやって機械学習をビジネスシーンに導入していくかという部分にかなりフォーカスしています。まとめここまでで機械学習の独学勉強ロードマップについて徹底的にまとめてきました!以下の動画でも解説していますので改めてチェックしてみてください!機械学習の独学は一見厳しそうに思えるかもしれませんが、やり方さえ間違わなければ問題なくできると思っています。必要な知識と独学勉強方法を簡単に学ぼう!当ブログ【スタビジ】の本記事では、統計学入門に必要な知識をカンタンにまとめ、それらをどのように効率的に独学で勉強していけばよいかをお話ししていきます。統計学は難しいイメージが少しありますが、学び方をしっかり考えれば大丈夫!...【5分で分かる】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます!入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。...【Python独学勉強法】Python入門を3ヶ月で習得できる学習ロードマップ当サイト【スタビジ】の本記事では、過去僕自身がPythonを独学を駆使しながら習得した経験をもとにPythonを効率よく勉強する方法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...【初心者向け】G検定の勉強法を現役データサイエンティストが徹底的に解説!当サイト【スタビジ】の本記事では、G検定の勉強法をまとめています!おすすめの学習サイトや本を紹介しているので、この記事を読んで、G検定の勉強を始めていきましょう!...機械学習に関する資格でG検定・E資格があるので、興味がある方は以下の記事をチェックしてみてください。【初心者向け】G検定の勉強法を現役データサイエンティストが徹底的に解説!当サイト【スタビジ】の本記事では、G検定の勉強法をまとめています!おすすめの学習サイトや本を紹介しているので、この記事を読んで、G検定の勉強を始めていきましょう!...E資格のおすすめ講座10選を現役データサイエンティストが紹介!当サイト【スタビジ】の本記事では、E資格の取得を目指している人に向けて、おすすめ講座を紹介しています。AI・ディープラーニングのスキルアップとして目指す人も多いE資格!ぜひ本記事を参考に講座を受講していきましょう!...スタビジアカデミーでデータサイエンスをさらに深く学ぼう!スタビジのコンテンツをさらに深堀りしたコンテンツが動画と一緒に学べるスクールです。CEO&データサイエンティスト。AIデータサイエンスに特化した「スタビジ」という月15万人に読まれるWEBメディアや4万人超が登録するYoutubeチャンネル運営。Udemy講師として3万人以上に指導。