機械学習を入門するための完全ロードマップ！基本をわかりやすく解説

この記事では、機械学習の入門方法をわかりやすく解説します。

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機械学習の入門者が知っておきたい学習ロードマップ

機械学習はただでさえ理解するのが難しく、挫折しやすいと言われています。方向を見失って挫折しないよう、まずは学習の全体像を知るところから始めましょう。

機械学習で脱初心者するための学習手順は、以下の4ステップです。

各ステップの詳細は、次章からひとつずつ解説していきますね。

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ステップ1：機械学習の入門に必要な知識を理解しよう

まずは、機械学習がどんなものか理解する所から始めましょう。

機械学習とは、過去のデータ（経験）から反復的に学習することで、パターン（特徴）を見つけ出すコンピュータ技術です。

コンビニを例に出すと、過去の販売データをもとに将来の売り上げを予測したり、曜日や天気ごとの売れ筋商品を予測できます。ビジネスに取り入れることで収益アップやリスク回避につながるため、機械学習は近年注目されている開発分野です。

そして機械学習の基本事項として、以下の4点を押さえておきましょう。詳しくは、次章から順番に解説します。

機械学習の基本についてしっかり押さえておきたい方には、以下の記事もおすすめです。

機械学習とは？できることや事例を初心者向けにわかりやすく解説

更新日：2024年10月31日

機械学習の主な手法と活用例

機械学習を学ぶにあたって主な手法5つと、それぞれの活用例について知っておきましょう。

1.クラスタリング
値の類似性をもとに、与えられたデータを複数のグループに分けます。
[活用例]：顧客の嗜好に合わせた、メールの配信内容切り替え

2.クラス分類
与えられたデータが、どのクラスに該当するのか適切に割り当てます。
[活用例]：迷惑メールの分類／顔認識システム

3.フィルタリング
過去の行動履歴から、ユーザーが関心を持ちそうな情報を推測します。
[活用例]：ECサイトの「おすすめ」機能

4.回帰
過去の値から未知の数値を予想します。
[活用例]：売上高や株価の予測／機器の異常予測

5.次元削減
データの特徴を維持しながら、次元（データの性質を表現するパラメータ）の数を減らします。
[活用例]：3次元データを2次元化して可視化

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機械学習と人工知能の違い

人工知能（AI）とは、簡単にいうと「人間の知能を再現するコンピュータ技術」を指します。人工知能を実現する方法には「ニューラルネットワーク」「データマイニング」など様々あり、その中の1つが機械学習です。

つまり人工知能の方がより広義的な概念と言えますが、機械学習はビジネスにおける利用性の高さから、特に研究が進んでいる分野です。

以下の記事を読めば、機械学習の中でも特に注目されている深層学習（ディープラーニング）についても詳しく理解できますよ。

機械学習の種類

機械学習は大きく分けると、以下の3つに分類されます。

「教師あり学習」とは、事前に正解となるデータを与えておき、その正解をどのように導けばよいか学習する方法です。「教師なし学習」はその反対で、正解となるデータを与えずにコンピュータが特徴や法則の導き出し方を自己学習する方法を指します。

そして「強化学習」については明確な正解があるわけではなく、与えられた条件の中からベストな結果となる行動を学習する方法です。何を機械学習のゴールとするかによって、この3つを使い分けます。

機械学習を学ぶ目的を決める

このような機械学習の手法や分類をもとに、自分がどのようなことを実現したいのか、目的を明確にしましょう。いきなり複数の手法を学習しようとしても難しいので、1つに絞ることをおすすめします。

機械学習を仕事にしていきたい場合は特に、よく考えて学ぶ目的を決めましょう。機械学習を使った仕事には「データサイエンティスト」などがありますが、詳細は後ほどご紹介します。

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ステップ2：機械学習を入門するための学習方法を知っておこう

目的がはっきりしたら、具体的な学習方法を決めましょう。ここでは、機械学習のおすすめ学習方法を2つご紹介します。

勉強方法1　機械学習の本を使って学ぶ

機械学習をテーマとした本も、たくさん出版されています。

本での学習は、1冊だけでも幅広い知識を習得できるのがメリット。また知識が集約されているので、後から必要な情報を取得しやすいでしょう。

以下の記事では、機械学習について学ぶためのおすすめ本5冊を紹介しています。本で学習したい方は参考にしてくださいね。

深層学習・機械学習が理解できるおすすめ本厳選5冊

更新日：2024年11月15日

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勉強方法2　機械学習のサイトを使って学ぶ

機械学習についてオンラインで学べるサイトも複数あります。スマートフォンでも利用できるので、通勤などの合間でも学習しやすいのがメリット。

大きく分けるとテキストベース、動画ベースの2種類ありますが、自分に合ったものを選ぶと良いでしょう。

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実のところ、無料の学習サイトは手軽に利用できる反面、質問や相談できる機能がありません。そのため、自分で不明点が解決できないと効率的に学習を進められない可能性があります。

しかし、侍テラコヤでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきた不明点を解決しながら挫折なくPython言語といった機械学習に欠かせないスキルを習得可能です。

また「学習ログ」を活用すれば、勉強の進み具合やこれまでの学習時間を確認しながら自分のペースで学習を進められます。

なお、侍テラコヤは入会金不要・いつでも退会OKに加え、利用から1ヵ月の間は「全額返金保証制度」が適用されるので「他の学習サイトを選べばよかった」と後悔する心配もありません。

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ステップ3：機械学習について学ぶ順序を知っておこう

いよいよ学習に入っていきましょう。機械学習入門として、以下3手順で学ぶことをおすすめします。

手順の詳細は、順番に解説していきます。

学習手順1　機械学習言語「Python」の基礎を学ぶ

まずは、機械学習に欠かせないプログラミング言語の「Python」を学習しましょう。Pythonの基礎を習得することで、機械学習で行われている処理を理解しやすくなります。

Pythonは文法がシンプルで、プログラミング初心者の方でも習得しやすいメリットがあります。

Pythonの概要や基本的な文法については、以下の記事を参考にしてくださいね。

【Python入門】基本文法をまとめて解説

更新日：2024年5月6日

学習手順2　機械学習のベース概念を学ぶ

Pythonの基礎を一通り学んだ後は、機械学習のベース概念を学んでいきましょう。具体的には、以下2つの基礎知識が必要となります。

機械学習は数学の概念がベースとなっているため、数学の基礎知識が欠かせません。特に「微分」「確率統計」「線形代数」の3分野については、基本的な概念を一通り押さえておくべきでしょう。

また、前述のとおり機械学習には様々な手法が存在しますが、それぞれを実現するためのアルゴリズムも様々です。目指すゴールを実現できるアルゴリズムは何があるのか把握した上で、必要なアルゴリズムの基礎を学びましょう。

学習手順3　機械学習ライブラリの基礎を学ぶ

Pythonで機械学習プログラミングを行う場合、必ずと言っていいほど「ライブラリ」を使用します。ライブラリとは便利な機能を部品化した「出来合いのプログラム」で、機械学習プログラミングを効率化するために必要不可欠です。

ここでは、よく使われるPythonの機械学習ライブラリを4つご紹介します。

なお、おすすめのPython機械学習ライブラリについては以下の記事でも紹介していますので、併せて参考にしてくださいね。

現役エンジニアがよく使う！Python機械学習ライブラリ厳選9選

更新日：2024年10月31日

用途さまざまな「scikit-learn」

「scikit-learn（サイキット・ラーン）」は、機械学習で最もポピュラーなライブラリです。用途が幅広く、機械学習で存在するアルゴリズムのほどんどをscikit-learnで実現できます。

シンプルなコードで使えるよう設計されているため、プログラミング初心者でも比較的習得しやすいでしょう。

以下の記事では、scikit-learnを使ったデータ予測の方法を紹介していますので、ぜひご覧くださいね。

Pythonとsklearnで手軽に予測モデル作成の流れを感じよう

更新日：2024年5月6日

データ分析に便利な「pandas」

「pandas」は、データ分析に必要な処理を効率的に行うためのライブラリです。機械学習では前準備としてデータ分析が欠かせないため、pandasが役立つ場面は多いでしょう。

さまざまな形式のデータを同じ領域で扱えるため使い勝手がよく、多くの機械学習エンジニアに使われています。

以下の記事ではpandasの基本的な使い方を紹介していますので、併せて参考にしてくださいね。

【Python入門】pandasでデータを扱おう

更新日：2024年5月6日

データを可視化できる「Matplotlib」

「Matplotlib」は、グラフの描画を簡単にできるライブラリです。機械学習では大量のデータを用いますが、グラフにより可視化することで、データの傾向をつかんだり異常なデータを検出したりできます。

Matplotlibで描画できるグラフの種類はさまざまで、棒グラフや線グラフに加えて3Dグラフも描画可能です。

以下の記事では、Matplotlibの概要や使い方について詳しく紹介しているので、読んでみると良いでしょう。

【Python入門】すぐわかる！matplotlibライブラリの使い方

更新日：2024年5月6日

高度な計算ができる「SciPy」

「SciPy（サイパイ）」は、微積分や統計といった高度な計算を行えるライブラリです。前述のとおり機械学習には数学の概念が大きく関わってくるので、SciPyも重宝することになるでしょう。

また幅広い機能が提供されており、大抵の計算はSciPyで行えます。以下の記事では、SciPyの導入方法や実践方法を紹介していますので、チェックしてみてはいかがでしょうか。

【Python実践】微分方程式をscipyで解く！二重振り子の実践付き

更新日：2024年5月6日

ステップ4：プログラミングを実践して機械学習の理解を深めよう

頭で理解することも大事ですが、実際に手を動かして何かを作ってみるのが1番身に付きます。ここまで積み上げた機械学習ライブラリなどの知識を活用して、実際にプログラミングを実践しましょう。

プログラミングを行うにあたって、どんな課題を設定するかが重要になってきます。まずは、正解がすでに示されている課題を選び、同じ正解が得られるまで自分なりにプログラミングするのが良いでしょう。

たとえば「Qiita」などのサイトを探せば、機械学習の演習課題を正解付きで公開している記事もあります。始めはこうした課題を中心に実践していくのがおすすめです。

そしてPythonの機械学習プログラミングに慣れてきたら、オリジナルの課題を設定して実践しましょう。正解を自ら作り上げていくことで、飛躍的に機械学習スキルを高められます。

機械学習入門者が目指すべき4つのキャリアパス

前述のロードマップにしたがってスキルを身に付けていけば、機械学習を仕事にできるチャンスが広がります。

機械学習を活かしたおすすめの仕事は、以下の4つです。

それぞれ、順番に解説していきます。

機械学習エンジニア

「機械学習エンジニア」は、機械学習の技術を活用したシステム開発を行うエンジニアです。業務革新にあたって機械学習の技術を取り入れる企業は増えており、今後さらに需要が拡大する分野といえます。

また、新規性が高い分野で機械学習エンジニア自体が少ないため、高単価な求人が多いのも魅力のひとつです。

機械学習エンジニアについてもっと情報が欲しい方は、以下の記事も読むと良いでしょう。

機械学習エンジニアとは？年収や求人例、将来性も紹介

更新日：2024年10月31日

データサイエンティスト

「データサイエンティスト」の仕事は幅広く、データの活用・分析による企業の課題解決から、データ収集・活用するための環境構築や運用・保守までさまざまです。いずれにせよ、機械学習の知識やスキルは欠かせません。

専門的なスキルが求められる仕事のため平均年収も比較的高く、年収1000万円を超えるスペシャリストもいます。

データサイエンティストに興味がある方は、以下の記事でさらに理解を深めましょう。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを徹底解説

更新日：2024年10月31日

プロダクトマネージャー

「プロダクトマネージャー」は、企業が開発する製品を決めるうえでの全体的なかじ取りを行う仕事です。顧客のニーズに合った製品を企画するうえで、調査・分析のために機械学習を活用することもあります。

機械学習スキルに加えてマーケティングやプロジェクト管理のスキルも要求されるので難易度が高く、かなりの収入アップが期待できる仕事です。機械学習エンジニアからのキャリアアップとして目指すのも良いでしょう。

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システムの提案や導入支援を行う仕事です。企業の課題を解決できる適切なシステムを提案するにあたって、機械学習の知識やスキルが欠かせません。

比較的新しいタイプの仕事なので求人はそれほど多くありませんが、マーケティングなどのスキルも求められるため高収入も狙える仕事です。機械学習の需要増加にともなって、機械学習コンサルタントの需要も高まっていくでしょう。

機械学習の入門者でも転職チャンスはある

機械学習の仕事は難易度が高めですが、入門者でも転職のチャンスはあります。新規性が高く、スキルを持っている人がまだまだ少ないためです。

実際のところ、未経験でもOKな機械学習エンジニアの求人も以下の通り存在します。社内研修が充実している企業では未経験でも採用してもらえる可能性があるので、色々な求人を探してみると良いでしょう。

こちらはITソリューションの提供を専門としている企業が、機械学習エンジニアを募集している求人です。3カ月の研修制度があるので、未経験でも問題ありません。

こちらはビッグデータ活用を専門とする企業で、データサイエンティストと機械学習エンジニアを募集している求人です。やはり研修が充実しているので、実務経験がなくてもチャレンジできます。

こちらは金融関連の機械学習システムを開発するプロジェクトで、機械学習エンジニアを募集している求人です。それなりのスキルは要求されるものの年収500万円～と高く、実務経験はなくても応募できます。

入門者が挫折なく機械学習エンジニアを目指すなら

先ほども解説したとおり、機械学習は難易度が比較的高い分野のため、独学では必要なプログラミングスキルの習得に挫折するリスクも高いといえます。

事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」と機械学習の習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、機械学習エンジニアへの就職や転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも機械学習エンジニアへの就職や転職に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、機械学習エンジニアへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」や「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、機械学習やAIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心して機械学習のスキルを習得できますよ。

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まとめ

今回は、機械学習の入門者に必要な以下3点の情報について、一通り解説しました。

機械学習は難易度が高く、取っつきにくい印象があるかもしれません。しかし正しい方法で学んでいけば、プログラミング初心者の方でもしっかりと習得できます。

機械学習の勉強を始めたい方はぜひ、今回の内容を参考にしてみてくださいね。