機械学習を独学する方法とおすすめ書籍・サイトを解説

機械学習は、コンピューターがデータから学習し、パターンを抽出して予測や判断を行う技術で、近年特に注目されています。

機械学習は、自己学習でも十分に習得できる分野ですが、その過程で正しい方向性や学習リソースを見失いがちです。機械学習を独学で学びたくても以下のような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、機械学習を独学で身につけたい方に向けて以下の内容を解説します。

機械学習を独学で学び、スキルを向上させることで、データを活用した問題解決能力が向上します。ぜひ、参考にしてみてください。

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機械学習とは

機械学習とは、コンピューターがデータから学習し、経験を通じて性能を向上させる技術です。

従来のプログラムでは人間がルールや手順を定義しましたが、機械学習ではアルゴリズムによってコンピューターがパターンや規則性を見つけ出し学習します。例えば、スパムメールのフィルタリングや音声認識、画像認識など幅広い分野で活用されています。

機械学習は大きく教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分類されます。

教師あり学習では、入力データと正解データのペアを用いて学習し、未知のデータに対する予測を行います。教師なし学習では、正解データなしでデータの構造やパターンを見つけ出します。強化学習は、報酬を最大化するための行動を学習する方法です。

機械学習を独学でするメリット

機械学習を独学で学ぶメリットは多岐に渡ります。ここでは独学で学習することで、得られるメリットについて解説していきます。

コストの削減

機械学習を独学で学ぶメリットの一つに、コストの削減が挙げられます。

通常、機械学習の専門家や教育機関から学ぶためには、高額な講座料や大学の学費を支払う必要があります。しかし、独学の場合は、インターネットを通じて無料または低コストで学習資料やコースを入手できるため、これらの費用を大幅に節約することができます。

また、独学では自宅やオフィスなど、自分の場所で学習することができるため、通学や通信講座にかかる交通費や時間も削減できます。

さらに、オンラインコミュニティやフォーラムを活用することで、無料で専門家や他の学習者と交流し、助言やフィードバックを得ることができます。

自己スケジュール管理が可能

機械学習を独学で学ぶメリットの二つ目は、自己スケジュール管理が可能であることが挙げられます。

通常の教室や講座に通う場合、指定された時間に出席する必要がありますが、独学の場合は自分の都合に合わせて学習時間を設定することができます。これにより、仕事や他の予定と両立しながら学習を進めることができます。

また、自己スケジュール管理が可能なため、学習のペースを自分でコントロールすることができます。自分の理解度や興味に合わせて、一つのトピックに時間をかけるか、スキップして次のトピックに進むかを自由に決めることができます。

このように、自己スケジュール管理が可能な独学は、学習効率を高める上で非常に有益です。

自分の興味や目標に合わせて学習可能

機械学習を独学で学ぶメリットの三つ目は、自分の興味や目標に合わせて学習できるという点が挙げられます。

通常の教室や講座では、カリキュラムや教材があらかじめ決められており、自分の興味や目標に完全に合致しているとは限りません。しかし、独学の場合は、自分が学びたい内容や興味を持っている分野に焦点を当てることができます。

例えば、画像認識や自然言語処理など、特定の分野に興味がある場合は、その分野に特化した学習を行うことができます。また、自分の学習目標やスキルレベルに合わせて、学習の深さや速度を調整することも可能です。

このように、自分の興味や目標に合わせて学習できる独学は、モチベーションを高め、効果的な学習をサポートします。

機械学習を独学でするデメリット

機械学習を独学でするメリットがある一方で、懸念すべきデメリットも存在します。メリットとデメリット両方を知った上で、自分には独学が合っているのかどうか判断する際に参考にしてみてください。

限られた経験や知識

機械学習を独学で学ぶ際のデメリットの一つに、限られた経験や知識が挙げられます。

独学の場合、自分の興味や目標に基づいて学習を進めるため、特定の分野や技術に偏りがちです。そのため、幅広い知識や経験を身につけることが難しい場合があります。

また、機械学習は実際のデータや問題に対して適切なアプローチを見つける能力が重要ですが、独学では実際のプロジェクトやチームでの経験が不足するため、その能力を養う機会が限られることがあります。さらに、機械学習は急速に進化している分野であり、最新のトレンドや技術を追いかけることも重要ですが、独学では情報の収集や更新が追いつかない場合があります。

これらのデメリットを克服するためには、定期的な継続的な学習と、実務経験を積むことが必要です。

フィードバックが得られにくい

機械学習を独学で学ぶ際のデメリットの二つ目は、フィードバックが得られにくいという点が挙げられます。

独学の場合、自分の学習や取り組みを客観的に評価する機会が限られるため、間違った理解や誤った手法を修正する機会が少なくなります。

また、機械学習は実際のデータや問題に対して適切なモデルやアルゴリズムを選択し、調整する能力が求められますが、独学では専門家や指導者からの指摘やアドバイスが得られないため、自己判断で学習を進める必要があります。

さらに、機械学習は実際のデータセットを用いてモデルを構築し、評価することが重要ですが、独学では実践的な経験を積む機会が限られるため、自身のスキルや理解度を正確に把握することが難しくなります。

これらのデメリットを克服するためには、オンラインコミュニティやフォーラムでの議論や、実際のプロジェクトへの参加など、外部からのフィードバックを受ける機会を積極的に活用することが重要です。

モチベーションの維持が難しい

機械学習を独学で学ぶ際のデメリットの三つ目は、モチベーションの維持が難しいという点が挙げられます。

機械学習は高度な技術を身につけるための長期間の取り組みを必要とし、継続的な学習意欲が求められます。しかし、独学の場合、学習の進捗や成果を他者と共有したり、アウトプットする機会が少ないため、モチベーションが続かなくなることがあります。

また、機械学習は複雑で技術的な内容が多いため、理解や実装に時間がかかることがあり、その過程で挫折感を感じることもあります。

さらに、機械学習は継続的な学習が必要であり、一度学習を中断すると復帰が難しくなることもあります。

このようなデメリットを克服するためには、自分の学習目標や興味を明確にし、定期的に振り返りながら進捗を確認することが重要です。また、定期的に成果をアウトプットすることや、オンラインコミュニティや学習グループに参加することで、モチベーションを維持することができます。

機械学習を独学でする方法

機械学習を独学で学びたい方の中にはどのようにして学習を進めていけば良いのかわからない方も多いのではないでしょうか？独学で機械学習を学ぶには以下の方法・ステップが効果的です。

それぞれ解説していきます。

Pythonの基礎を学習する

機械学習を独学で学ぶための第一歩は、Pythonの基礎を学習することです。Pythonは機械学習やデータ分析に広く使われる言語であり、その習得は必須です。

まずはPythonの基本的な構文やデータ型、制御構造などを学びます。

次に、PythonのライブラリであるNumPyやPandasを使ってデータを操作する方法を学習します。これらのライブラリは、機械学習でよく使用されるため、しっかりと理解しておくと便利です。

さらに、Pythonの可視化ライブラリであるMatplotlibやSeabornを使ってデータをグラフ化する方法も学びます。

Pythonの基礎をしっかりと学習し、機械学習の基盤を築いていきましょう。

機械学習ライブラリを学習する

機械学習を独学で学ぶ際には、機械学習ライブラリの学習も重要です。

代表的なライブラリとしては、Scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどがあります。これらのライブラリを使うことで、機械学習モデルを構築し、データを分析・処理することが可能です。

まずは、Scikit-learnを使って基本的な機械学習アルゴリズム（回帰、分類、クラスタリングなど）を学びます。次に、TensorFlowやPyTorchを使ってニューラルネットワークの構築や学習を行います。

これらのライブラリは幅広い用途で使われており、しっかりと使いこなせると機械学習の応用範囲が広がります。

ただし、初めて触れる人にとっては、最初は少し難しいかもしれませんが、慣れてくると非常に強力なツールとなります。

機械学習の実装に挑戦してみる

機械学習を独学で学ぶ際には、実際に手を動かして機械学習の実装に挑戦することが重要です。

まずは、KaggleやGitHubなどのプラットフォームで公開されている機械学習のコードやデータセットを利用して、既存のモデルを理解しましょう。次に、自分の興味や課題に沿って、新しい機械学習モデルを作成してみてください。

例えば、簡単なデータセットを使って回帰や分類のモデルを作成し、その精度を評価することから始めると良いでしょう。

また、モデルの改善や最適化を試みることで、実践的なスキルを身に付けることができます。

ただし、初めて機械学習に取り組む場合は、最初は簡単な問題から始めて徐々に難易度を上げることをお勧めします。

コミュニティへ参加する

機械学習を独学で学ぶ際に、コミュニティへの参加は非常に重要です。

オンラインフォーラムやSNSグループ、または地域のミートアップなど、様々なコミュニティが存在します。これらのコミュニティでは、他の学習者や専門家と交流し、知識や経験を共有することができます。

質問や疑問を投稿したり、他の人の投稿にコメントしたりすることで、新しいアイデアや解決策を得ることができます。

また、コミュニティメンバーとプロジェクトを共同で進めることも可能です。これにより、他の人との協力やフィードバックを通じて成長し、実践的なスキルを身につけることができます。

さらに、コミュニティに参加することで、機械学習の最新トレンドや技術動向にも早く触れることができます。

結果として、より効果的な学習が可能になり、モチベーションを高めることができます。

機械学習の独学におすすめの書籍

機械学習の独学は、幅広い知識やスキルを習得するための有効な方法です。その際、良質な書籍は学習の効率化や理解の深化に大きく貢献します。

ここでは、初心者から上級者まで幅広いニーズに対応した機械学習の書籍を紹介します。

『[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』(Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili 著)

『Python機械学習プログラミング』第3版は、Sebastian Raschka氏とVahid Mirjalili氏による機械学習の理論と実践をカバーした書籍です。

この本では、Pythonを使った機械学習の基本から応用までを幅広く解説しています。具体的には、scikit-learnやTensorFlow、Kerasなどのライブラリを使った機械学習の実装方法や、データの前処理、モデルの評価方法などが詳しく説明されています。

また、実際のデータセットを使ったプロジェクトを通して、理論を実践に落とし込む方法も示されています。

達人データサイエンティストによる実践的なアプローチが特徴であり、機械学習を学びたいデータサイエンティストやエンジニアにとって、非常に価値のある書籍と言えます。

『ゼロから作るDeep Learning』(斎藤康毅 著)

『ゼロから作るDeep Learning』は、斎藤康毅氏による機械学習入門書です。

深層学習の基本から実装までを丁寧に解説しており、数学的な知識やプログラミング経験がなくても理解しやすい構成になっています。具体的なコード例や図を多数用いており、直感的に深層学習の仕組みを理解できます。

また、Pythonを用いて実際にニューラルネットワークを実装することで、手を動かしながら学ぶことができます。

初心者から始める人におすすめの一冊であり、機械学習や深層学習に興味がある方にとって価値のある書籍です。

『Pythonではじめる機械学習』(Andreas C. Müller, Sarah Guido 著)

『Pythonではじめる機械学習』は、Andreas C. Müller氏とSarah Guido氏による機械学習入門書です。

この書籍では、Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使用して、機械学習の基礎から応用までを学ぶことができます。具体的には、特徴量エンジニアリングや機械学習アルゴリズムの基本原理、モデルの評価方法などに焦点を当てています。

また、実際のデータセットを用いて手を動かしながら学ぶことができるので、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。

初心者向けに書かれており、Pythonとscikit-learnを使った機械学習の学習に最適な書籍です。

『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版』(伊藤 真 著)

『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版』は、伊藤 真氏による機械学習入門書です。

この書籍では、Pythonを使って機械学習の基本から実践までを学ぶことができます。具体的には、scikit-learnやTensorFlow、Kerasを使った実装方法や、データの前処理、モデルの評価方法などが詳しく解説されています。

また、豊富な図やコード例を通じて、理論を直感的に理解しやすくしています。さらに、実際のデータセットを用いた演習問題も豊富に用意されており、手を動かしながら学ぶことができます。

この書籍は、機械学習を初めて学ぶ人やPythonを使った実装に興味がある人にとって、非常に有益な教科書となっています。

機械学習の習得におすすめの講座

独学で機械学習の習得も可能ですが、オンラインスクールの活用によって学習効率が上がる場もあります。

そこでここでは機械学習を学びたい方に向けて、おすすめのオンライン講座を6つご紹介します。これらの講座は、初心者から上級者まで幅広いレベルに対応しており、機械学習の基本から応用まで学ぶことができます。ぜひ参考にしてみてください。

侍テラコヤ

侍テラコヤは、日本で最も手頃な価格のサブスクリプション型オンラインITスクールです。

プログラミングの基礎から応用まで、100種類以上の実践的な教材を通じて学ぶことができます。

現役エンジニアによるマンツーマンレッスンが特徴で、プログラミング学習における疑問やつまずきを解消することが可能です。また、学習したスキルを実際のプロジェクトに応用し、ポートフォリオ作成にも役立てることができます。

侍テラコヤは、未経験者からエンジニアを目指す方々にとって、挫折しない学習環境を提供し、IT業界でのキャリア形成を全面的にサポートしています。

項目	概要
学習サイト名	侍テラコヤ
特徴	・日本最安級のサブスク型オンラインITスクール ・50種類以上の教材が学び放題 ・Python、Java、Ruby、PHP、C言語、JavaScriptなどの言語や、Webデザイン、ゲーム開発、AWSなどの分野を学べる ・現役エンジニアとのマンツーマンレッスンやQ&A掲示板で質問し放題 ・全額返金保証に対応 ・転職・就職サポート
対象レベル	初心者〜
費用	月額0円〜（有料プランは税込2,980円〜）

公式サイトで詳細を見る

Coursera

Courseraは、世界中の一流大学や企業が提供する機械学習講座をオンラインで受講できるプラットフォームです。

初心者から専門家まで、幅広いレベルのコースがあり、例えば「Launching into Machine Learning 日本語版」では、データ品質の向上や探索的データ分析、AutoML モデルの構築などを学ぶことができます。また、「AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門」コースでは、TensorFlowを使ったニューラルネットワークの構築やコンピュータビジョンアプリケーションの訓練など、より実践的なスキルを身につけることが可能です。

さらに、AIリテラシーを高めるための「AI For Everyone」コースもあり、AIの基本用語や実際にAIができること、できないこと、AIを組織の課題解決に適用する方法などを学べます。

Courseraは、修了証が得られるだけでなく、学んだ知識を実務に活かすための実践的な学習を提供しており、機械学習のスキルを身につけたい方にとって理想的な学習環境です。

項目	概要
学習サイト名	Coursera
特徴	・世界中の有名大学や企業が提供する講座をオンラインで受講可能 ・無料で提供されている講座が1,600以上 ・日本語を含む30以上の言語で字幕が提供されている ・転職成功や昇進、昇給を果たした受講生が87% ・スタンフォード大学やイェール大学などの一流大学が提供する授業を受けられる ・GoogleやIBMなどの一流企業が主催する講座も受講可能 ・海外の有名大学が提供するコースでは、修士課程などの学位を取得可能 ・7日間の無料トライアル期間がある
対象レベル	初心者〜
費用	月額0円〜（有料プランは$59〜）

Aidemy

Aidemyは、AIや機械学習、データ分析をオンラインで学べるプラットフォームです。

初心者から経験者まで、Python入門から機械学習概論まで、幅広いカリキュラムが用意されており、一部のコースは無料で受講可能です。特に「Aidemy Premium Plan」では、6ヶ月間で機械学習を網羅的に学ぶことができ、画像認識、自然言語処理、数値予測などの分野について深く学べます。

24時間のチャットサポートやコードレビュー、オンラインメンタリングなど、充実したサポート体制が整っており、未経験から実務で通用するAIスキルを身に着けることができるでしょう。

Aidemyは、AI学習サービス満足度No.1を獲得しており、DX時代に必要なスキルを効率的に学ぶための優れた選択肢です。

項目	概要
学習サイト名	Aidemy
特徴	・AI技術に特化したオンライン学習プラットフォーム ・実践的なプロジェクト ・専門家による動画講義や実践的な演習問題 ・個別の学習コース＋定期的に開催されるライブセッション ・初心者から上級者までの幅広いレベルに対応
対象レベル	初心者〜
費用	0円〜（有料プランは298,000円〜）

キカガク

キカガクは、AIや機械学習のスキルを身につけたい方向けの動画学習プラットフォームです。

初心者から中級者までを対象に、基礎から応用までの幅広いコースを提供しており、実務に近いレベルの講座内容が特徴です。

プログラミング未経験者でも予習動画を通じて基礎を学ぶことができ、データ分析や機械学習モデルの開発に必要な知識と技術を習得することが可能です。また、実際のデータに対するアプローチや問題解決能力を高めるための豊富な演習が用意されており、学んだスキルを活かしてキャリアアップを目指すことができます。

キカガクは、AI人材としての活躍をサポートするための実践的な学習環境を提供しています。

項目	概要
学習サイト名	キカガク
特徴	・AIに特化したオンライン型プログラミングスクール ・目的に合わせたカリキュラムが充実しており、初心者から上級者まで幅広く対応 ・長期コース受講後は、他のすべてのコースの動画も無料で閲覧可能 ・給付金の対象講座 ・AIエンジニア・データサイエンティストに特化した転職サポート
対象レベル	初心者〜
費用	50,000円～（税込）

Udemy

Udemyは、世界中の何百万人もの学習者と教育者が集まるオンライン学習プラットフォームです。

機械学習を含む幅広い分野で、初心者から上級者までを対象としたコースが提供されています。特に機械学習のコースでは、PythonやRを使ったデータサイエンス、ビッグデータ分析、データモデリング、ニューラルネットワーク、人工知能、ディープラーニングなど、最新の技術トレンドに沿った内容が学べます。

Udemyの講座は、自分のペースで学べることが特徴で、ビデオレクチャー、クイズ、プロジェクト作業など、実践的な学習方法を通じて知識を深めることができます。また、多くのコースが生涯アクセス可能で、更新される最新情報も随時受け取ることができます。

機械学習のスキルを身につけ、キャリアアップを目指す方にとって、Udemyは理想的な学習の場と言えるでしょう

項目	概要
学習サイト名	Udemy
特徴	・世界最大級のオンライン学習プラットフォーム ・視聴期限のない買い切り型の動画講座 ・200,000以上の講座 ・動画の好きなタイミングに“メモ”を残すことが可能 ・ブラウザ版だけでなくアプリ版もあり、隙間時間にスマホで閲覧可能
対象レベル	初心者〜
費用	0円〜（有料プランは税込1200〜27800円）

TechAcademy

TechAcademyは、AIや機械学習、ディープラーニングを短期間で学べるオンラインプログラミングスクールです。

受講者は、Pythonのライブラリを使用して機械学習の応用まで実践的に学ぶことができ、週2回のマンツーマンメンタリングや毎日15時から23時までのチャットサポートが提供されます。これにより、受講生は現役エンジニアから直接学び、疑問点を即座に解決することが可能です。

また、実務に近い形で学習し、社会で通用するスキルを身につけることができます。

TechAcademyは、AIエンジニアを目指す未経験者から、スキルアップを図りたい経験者まで、幅広いニーズに応える講座を提供しています。

項目	概要
学習サイト名	TechAcademy
特徴	・オンライン完結型のプログラミングスクール ・多様なプログラミングコース ・現役エンジニアによるパーソナルメンター制度 ・週2回のビデオチャットでマンツーマンメンタルサポート ・副業や転職サポートが充実 ・初心者から学べる専用コースあり
対象レベル	初心者〜
費用	149,600円（税込）〜

機械学習の独学には正しい学習方法・リソースの選定が鍵

機械学習を独学する際には、正しい学習方法やリソースの選定が重要です。

まずはPythonの基礎から学び、機械学習ライブラリを利用した実装経験を積むことがポイントです。

書籍やオンラインサイトを活用しながら、定期的な復習や実践的なプロジェクトに取り組むことで、着実にスキルを習得できます。また、コミュニティへの参加や質問を積極的に行うことで、学習効果をさらに高めることができます。

自己学習は孤独な作業になりがちですが、正しいアプローチを取ることで効率的な学習が可能です。

公式サイトで詳細を見る