機械学習

【入門】AIをビジネスに活用していくためのオススメ勉強法!

AI 勉強
ウマたん
ウマたん
本記事では、AIを勉強するロードマップについて徹底的に解説していきます。まずは、AIの概要について理解して統計学の基本知識・機械学習の基本知識・Pythonでの実装・インフラ周りの知識などを包括的に理解していきましょう!

こんにちは!

消費財メーカーでデータサイエンティストとして働いているウマたん(@statistics1012)です!

統計学の修士号を持っており、大学時代は統計学を主に専攻していました。

AIという言葉がいたるところで叫ばれるようになり久しいですが、

・結局AIとは何なのか?
・AIをどのようにビジネスに活用していけばよいのか?

理解していますでしょうか?

正直、AIという言葉を明確に理解せず使っているビジネスパーソンが多い気がしています。

会社でAIという言葉が登場した時は、かなり注意して本来の目的を確認するようにしています笑

ロボたん
ロボたん
うーん、確かにそう言われるとAIについて明確に理解できていない気がするなー・・
ウマたん
ウマたん
AIを上手く使いこなせるようにしっかり理解していこう!

そのようにAIとは素晴らしい未来を切り開いていく画期的なものでありながら、使い方によってはゴミにすらなるものなのです。

魔法のような何でもできるものと思ったら大間違い。

ここで、まずはAIとはどのようなものなのか、AIをどのようにビジネスに活用していけばよいのか理解しておきましょう!

AIとは

そもそも人工知能(AI)とは何でしょうか?

少し前からAIという言葉が色んなところで聞かれるようになり、今では聞かない日はないまでになりました。実際にGoogleトレンドを見てみてもAIの流行が見て取れます。

人工知能(AI)と聞くとディープラーニングを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか?

しかしディープラーニングが登場したのは2006年であり、人工知能という言葉はそれよりもずっと前からある言葉。

必ずしも人工知能(AI)=ディープラーニングとは言えないのです。

よく言われるのが、人工知能(AI)の中に機械学習がありその中にディープラーニングがあるという構造。

だからこそ人工知能(AI)という言葉は軽々しく使ってはいけないのです。

人工知能(AI)は定義の範囲が広く、簡単なルールベースのアルゴリズムでもAIだし機械学習もAIだしもちろんディープラーニングもAIだし。

どの文脈で人工知能(AI)という言葉が使われているかは注意しなくてはいけません。

AIの勉強法

メモ

さて、そんなAIですがどのように勉強していけばよいのでしょうか?

僕自身いままでAIまわりの勉強をしてきた経験から、なるべくここら辺をこんな手順で学んだらよいよ!というロードマップをお伝えします。

なんとなーく思い描いているAIの勉強範囲は以下の通り。

・統計の基本を勉強
・機械学習手法の基本を勉強
・ディープラーニング(深層学習)を勉強
・Python実装(並行して行いたい)
・インフラ/データベースまわりの知識
—-ここから先はAI開発がしたいのか・AI分析がしたいのか—-
【AI開発の場合】
・Flask/Django
・HTML/CSS/Javascript
【AI分析】
・より複雑な特徴量エンジニアリング
・統計的因果推論などの深い統計学理解

これは要らない!これは要る!みたいな議論はあるかもしれませんが、あくまで一意見として受け取ってもらえれば嬉しいです。

AI開発サイドとAI分析サイドでは必要要件が変わってくるので、ある程度自分はどちら側にいきたいのか明確にしておいた方がよいでしょう!

もちろんどちらもできる神人材もいますが、これからの世の中自分の軸足をぶらさずどちらかに置いておくことが大事です。

統計学の基本を勉強

まずは、統計学の基本を勉強しておくことをオススメします。

統計学の基本は、動画で簡単に解説しています。

統計的検定相関関係の理解など、データサイエンスの基本的な部分をまずは学んでもらいます。

統計学の基本には以下の書籍あたりがオススメです。

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少し分かりにくいなーという方はUdemyの以下のコースが広く分かりやすく解説しているのでオススメ!

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データサイエンスの分野を幅広くおさえている講座で、全世界で好評なコース。

ユニークなアニメーションと一緒にビジネスサイドからデータサイエンスを学べるので分かりやすいです。

ちょっと長く冗長なので、もしある程度分かっているようであれば飛ばしながら見ていくとよいでしょう!

Udemyは世界最大の教育プラットフォームで非常におすすめ!

買い切りなので自分のペースで自分のレベルに合った教材を楽しめます。

僕自身めっちゃお世話になってます笑

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【体験談】評判の良いUdemyを実際に20コース受けてみてレビュー!当サイト【スタビジ】の本記事では、世界最大のオンライン学習プラットフォームであるUdemyのメリット・デメリット・評判・口コミについてまとめていきます!実際にPython関連のコースを20個受講して分かった体験談をもとにお伝えしていきます。...

このフェーズでは、基本的なデータの見方をおさえていきましょうね!

統計学の勉強法については以下の記事でまとめていますので詳しく知りたい方はぜひチェックしてみてください!

メモ
統計学入門に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!...

機械学習手法の基本を学ぶ

続いて機械学習手法の基本を学びます。

機械学習については動画で簡単に解説していますのでぜひチェックしてみてくださいね!

機械学習に分類される手法は非常に多くあります。

ここではディープラーニングにつながる基本的な機械学習手法の理解をしておきましょう!

機械学習手法を理解する上では、数学(微分・線形代数)の理解が欲しいところ。

機械学習アルゴリズムを理解するための土台になる微分の理解は以下のUdemyコースを見てみてみることをオススメしています。

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教育サービスを提供するキカガクの代表取締役の方が丁寧に機械学習のアルゴリズムについて教えてくれます。

まあ機械学習の基本・土台となる単回帰分析を数式から学んでいくもの。

ビックリしたんですが、パワポではなく紙に手書きで進んでいくんです!

最初は抵抗があったものの、なるほど意外と分かりやすい。

よくよく考えたら学生時代の教育は先生が手書きで黒板に書いて進めてましたもんね。

書籍で学ぶより断然学びやすいです!

微分はこのくらいのレベルで問題ありませんが、深く微分について学びたいなら以下の最適化数学の書籍が非常におすすめです!

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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。

線形代数を学ぶのにおすすめなのは先ほど紹介したUdemy講座の中級編!

Udemy コース ブラックボックス中級
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本コースでは線形代数を学びながら重回帰分析まで展開していきます。

線形代数を学びながら微分も用いて定式化していきますよー!

実際に手計算で重回帰分析を行い、その後Pythonのsklearnを使って分析を行っていきます。

Pythonを使うとこんなにカンタンに計算できてしまうのかとビックリすると思いますが実際に手計算をする経験は有用。

数学の理解と一緒にPythonでの実装も学んでいくと理論と実務の両輪が上手くかみあってよいでしょう。

AIに必要な数学スキルについては以下の記事でまとめていますのでチェックしてみてください!

AI 数学
AI(人工知能)学習に必要な数学のレベルと勉強方法を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。高校数学レベルの微積・線形代数・確率統計が分かっていれば問題なし。それらの数学をどのように勉強していけばよいのかについてもまとめていきますよー!...

数学の基本をある程度固めた後は機械学習のアルゴリズムもだいぶ理解がしやすくなっています。

機械学習の手法はたくさんあるのであせらず順々に理解していきましょう!

手前味噌ですが、機械学習手法の中で非常にパフォーマンスの高いXGBoostを用いて企業課題を解決する物語「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」を書いていますのでぜひ読んでみてください!

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機械学習手法のアルゴリズム理解には以下の書籍がおすすめ。

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少し難しく感じられるところもあると思いますが粘り強く勉強していきましょう!

正直「はじめての」レベルではないなーとは思ってます笑

機械学習の勉強法については以下の記事でまとめています!

機械学習入門に必要な知識と独学勉強方法をPythonとRの実装と一緒に見ていこう!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。...

ディープラーニングについて学ぶ

続いて、ディープラーニングについて学んでいきます。

動画でディープラーニングについて簡単に解説していますよー!

ディープラーニングを学ぶ上では以下の書籍は圧倒的にオススメ!!

画像認識に強いCNN(畳み込みニューラルネットワーク)までを網羅しています。

時系列分析・自然言語処理に使われるRNN(再帰的ニューラルネットワーク)まで理解したいのであれば以下の書籍がおすすめ!

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個人的にはCNNまで理解しておくだけでも十分だと思っています。

RNNは必要に応じて勉強してください。

ディープラーニングの勉強法については以下の記事で詳しくまとめています!

【初心者向け】ディープラーニングの学習ロードマップまとめ当サイト【スタビジ】本記事では、ディープラーニングの学習方法について詳しくまとめていきます!ディープラーニングは難しいと思われがちですが、アルゴリズムは意外とシンプルで実装自体も非常に簡単なんです!Pythonでの実装もおこなっていきますよー!...

並行してPythonで実装もしっかり行うように

PC

統計学・機械学習・ディープラーニングを勉強しつつ、それとは並行してPythonでの実装もできるようにしたいところ。

というかPythonでの実装をやらないとイメージもわかないですし飽きちゃいますよね。

理論まわりはUdemyのコースで取っ掛かりをつけて書籍で深めていくのがオススメですがPython実装はWebサービスを利用することをオススメしています。

自分でやり切る自信があるならPyQというサービスでコーディングしていくことがオススメです。

【体験談】PyQの評判は?3か月本気でPythonを勉強してみたので徹底レビュー!PyQはPythonを学ぶ上で非常にオススメで評判の高いサービスです。ただ、他のサービスとの違いが分かりにくいのも事実。そこで当サイト【スタビジ】では、実際にPyQを3か月体験した僕がPyQのメリット・デメリット・評判について徹底的にレビューしていきます!...

Python特化のサービスなだけあって、非常に広範な教材になっています。

環境構築をする必要がないので、すぐコーディングしていくことが可能。

もし、なかなかモチベーションが湧かないよという方はプログラミングスクールをオススメします。

どちらも僕自身が受講してみてオススメできるスクールになっています。

【ぶっちゃけ体験談】テックアカデミーを3か月受講した体験談と評判をまとめる!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。...
Aidemy
【体験談】「Aidemy Premium Plan」の口コミ・評判が良さそうだから受講してみた!当サイト【スタビジ】の本記事では、AidemyのPremium planについて実際に自分で受講してみた体験談をもとに分かったこと・メリット・デメリットについてまとめていきます。僕の主観だけでなく口コミや評判に関してもまとめていくのでAidemyを検討している人はぜひ参考にしてみてくださいね!...

ただコストは高くつくのでまずは無料相談や無料体験をしてみて合いそうだなと思ったら受講してみると良いでしょう!

Pythonでの勉強法は以下の記事で詳しくまとめています!

【独学入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【スタビジ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強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。...

必要に応じてインフラ・データベース周りの知識も付けたい

クラウド

正直、AIを使いこなす上では理論が分かってPythonが分かってもまだ不十分です。

・データが貯まっているのはデータベースでありそこにアクセスしてデータを抽出してくること
・そのデータを流し込んでPythonで分析をする分析環境の構築や操作など

インフラ・データベース周りの知識も必要になってきます。

データベースでのデータ抽出においてはSQL言語の知識は必須。

SQLを最速でマスターできるオススメ本と勉強方法!当サイト【スタビジ】の本記事では、SQLを勉強するのにオススメな本と勉強法についてまとめていきます!SQLはデータサイエンスの基本であり必ずマスターしておかなくてはいけない言語です。早い段階から手を動かすことで理解が深まりますよー!...

僕自身実務ではAWSで分析サーバー立てて分析していますがそこら辺を勉強したければ以下のUdemy講座がオススメです!

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AI開発側に進む場合

僕自身AI開発側の人間ではないのでもっと他に必要なスキルはあるはずですが、必要最低限Pythonで実装できるWebアプリケーションフレームワークFlask/Djangoの実装とWebサービス構築において必要であるHTML/CSS/Javascriptの習得は必須ですね。

FlaskとDjangoの違いについては以下の記事でまとめています!

Flask Django
Flask vs Django!PythonのWebアプリケーションフレームワークを徹底比較!当サイト【スタビジ】の本記事では、PythonのWebアプリケーションフレームワークである「Flask」と「Django」の違いを徹底的に比較していきます!なんとなーく分かっているようで分からない2つのフレームワークの違いをこの機会にしっかりおさえておきましょう!...

Flaskでの簡単なWebアプリケーションを実装している記事を以下に挙げています。

macとsurface
PythonのFlaskで簡単なWebアプリケーションを作ってみよう!当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonの軽量WebアプリケーションフレームワークであるFlaskを使って簡単なWebアプリケーションを作成していきたいと思います。Pythonを開発言語としても使えるようになると、幅が広がりますよー!...

参考にしてみてください!

AI分析側に進む場合

データサイエンティスト

AI分析側に進む場合は、より深い統計的観点の理解や複雑な特徴量エンジニアリングの理解などが必要であると考えます。

統計の世界で非常に重要かつ深い分野である統計的因果推論については以下の記事でまとめています!

統計的因果推論当サイト【スタビジ】の本記事では、非常に奥が深い分野である統計的因果推論について見ていきたいと思います。相関関係と因果関係は違うということをしっかり理解し、どのように因果を見つけていけばよいか様々な方法を見ていきましょう!...

また特徴量エンジニアリングについては簡単に以下の記事でまとめています。

特徴量エンジニアリング
機械学習で重要な特徴量エンジニアリングとは?当サイト【スタビジ】の本記事では、精度の高いモデルを構築する上で非常に重要な特徴量エンジニアリングについて簡単に解説していきます。特徴量エンジニアリングの流れやテクニックを知っているのと知っていないのとではたたき出すアウトプットの質が全く違うので必ず理解しておきましょう!...

特徴量エンジニアリングに関しては以下の本がオススメです。

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Kaggleに挑戦してみたり、実際に実務を通してレベルアップしていきたいところです。

【初心者向けKaggle入門】Kaggleサブミットの前準備と勉強法!当サイト【スタビジ】の本記事では、Kaggleについて解説していきKaggleに挑戦するまでにどのようなことを勉強しておいたらよいのか丁寧に解説していきます。ある程度データサイエンスの土台が出来た後はKaggleに挑戦し、世界各国の猛者と凌ぎを削りましょう!...

AIの勉強方法 まとめ

だいぶがっつりAIの勉強方法についてまとめてきました。

これが必ずしも正解であるとは限りませんが、少なくともここで取り上げた教材やサービスは自分が実際に読んだり体験したりしていいなーと思ったものなので是非チェックしてみてください!

雰囲気を理解するのはUdemyがオススメで、

そこから理論を深める場合は書籍を使って、Pythonでの実装を進めていくのはPyQテックアカデミーAidemyなどのWebサービスを使用することをオススメします。

そこからさらにAI開発側を強めるならUdemy、AI分析側を強めるなら書籍で勉強しつつKaggleなどのデータコンペに挑戦がなんとなーく良い気がします。

まあ結局はあなたのやる気次第!継続あるのみ!

ぜひAIを勉強して、世の中を変えるAI人材になってください!

Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!