機械学習

【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!

機械学習
ウマたん
ウマたん
当サイト【スタビジ】の本記事では、入門者向けに機械学習のアルゴリズム・手法についてカンタンにまとめていきます。RやPythonによる実装も同時に行うので概要の理解と手を動かしながらの実装の理解を同時にしていきましょう!

こんにちは!

外資系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!

AIビッグデータ、機械学習という言葉が巷を賑わせていますが、実際に機械学習とは何かご存知でしょうか?

ロボたん
ロボたん
んー、何なのかイマイチ分かっていない部分も多いなー・・
ウマたん
ウマたん
言葉だけが先歩きしてしまっている感は否めないよねー!

この記事では、機械学習のアルゴリズムや手法の種類とPythonやRによる実装について見ていきますよ!

ウマたん
ウマたん
どんな人にとっても機械学習について知っておくことは大事だよ!

機械学習とは

AI

まずは、機械学習について簡単に確認しておきましょう!

以下の動画でも分かりやすく解説していますよー!

機械学習とは、その名の通り「機械に学習させてルールを作り出す」ということ。

機械学習が発展する前は、人間がルールを決めていました。

レコメンドで言えば、

この商品を購入した人にはこの商品を紹介したいから、そのようなルールを決めよう!

というように(ルールベースレコメンドと呼びます)。

そこに存在するのは人間の勘と想像です。

実際にこのようなレコメンドはまだまだ実用的に使われていますが、より精度の高いレコメンドを行うためには機械学習が必要になります。

この商品を購入した人はこの商品を購入する確率が高いから、そのようなルールを作る」というように現在存在するデータを学習して自動的にルールを作っていくわけです。

最近よく使われているレコメンドロジックは協調フィルタリングと言います。

簡単に言うと行動パターンの似ているユーザーが買っているモノを似たユーザーにレコメンドするといった仕組み。

About me

レコメンドロジックについてはこちらの記事に詳しくまとめていますのでよければご覧ください!

レコメンド アルゴリズム
レコメンドで使われる4つのアルゴリズムを簡単に紐解く!当サイト【スタビジ】の本記事では、レコメンドに用いられる4つのアルゴリズムについて数式は使わずに簡単に解説していきます。レコメンドはどこに向かうのかみたいな議論もしていきたいと思います。果たして完璧なレコメンドはあり得るのでしょうか?...

このように現在存在するデータから自動的にルールを作ってくれるアルゴリズムが機械学習なのです。

ちなみに統計学を起点とする多変量解析手法群もその定義からすると機械学習の中に含まれますが、機械学習手法と統計学ではスタンスが若干違います。

統計学は現在のデータを解釈することを目的としますが、機械学習は未知のデータを正確に予測できることを目的とします。

僕は、統計学は解釈追求型、機械学習は精度追求型と呼んでいます。ただ境目は曖昧ですのでそれほど気にする必要はないでしょう。明確に切り分けることはできません。

詳しくは以下の記事をご覧ください!

機械学習と統計学の違いについてデータサイエンティストがモノ申す!!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンスの領域の機械学習と統計学の違いについて考察していきます。定義と境界が曖昧な2つの領域ですが、目的の違いを理解しておくことが大事。機械学習は予測精度を上げることを目的とし統計学はデータ構造の把握をすることを目的とします。...

機械学習アルゴリズム・手法の種類

python

続いて、そんな機械学習のアルゴリズムや手法にはどんな種類があるのか見ていきましょう!

機械学習には大きく分けて教師あり学習・教師なし学習・強化学習があります。

教師あり学習 教師なし学習
教師あり学習と教師なし学習の違いとは?【データサイエンティストが解説】 こんにちは! 消費財メーカーのデータサイエンティスト、ウマたん(@statistics1012)です! 統計学の修士...

教師あり学習

教師あり学習はデータ群に対して正解が紐づいているデータセットを学習する手法のことを指します。

例えば、タイタニックの乗船者情報(後で実際に解析に使用します)では、様々なお客さん情報に対してそのお客さんが生き残ったか死んでしまったかのデータが入っています。

生死のラベルが付いていて、それを基にどんな客が生き残ったかのルールを作ることができるのです。

教師あり学習が最も一般的で様々な場面で使われています。

決定木

決定木はタイタニック乗船データに対しても例として用いられている一般的な手法です。

決定木のアルゴリズムは非常にシンプルで、樹木構造で変数での分類規則を作っていきます。

決定木

非常に分かりやすくルールも可視化しやすいためビジネスの場面で用いられることが多いです。

そういう意味でいうと、データの解釈のために使われることが多く単純な予測精度を出したいなら他の手法を用いたほうが無難です。

PythonでもRでもライブラリを呼び出すことで簡単に実装が可能。

以下はPythonのコードです。

決定木に関してはPython・Rどちらでの実装も合わせて以下の記事にまとめています!

決定木
決定木とは?PythonとRで実装してみよう!当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の基本である決定木について見ていきたいと思います。アルゴリズムが分かりやすく実務でもよく使われる手法です。RとPythonでの簡単な実装も合わせておこなっていくので是非チェックしてくださいね!...

k近傍法


k近傍法は、未知データの周りに存在する学習データの数から未知データのラベルを判断する機械学習モデルです。

K近傍法

アルゴリズムはシンプルですが、ある程度精度の見込める手法です。

詳しくは以下の記事にまとめています!

後ほど紹介しますが、Rでの機械学習手法比較を行っています。

k近傍法とは?理論とRでの実装方法!当サイト【スタビジ】の本記事では、アルゴリズムがシンプルで分かりやすいk近傍法について理解を深めていきます。最終的にはRでの実装を行うことで理論と実装の両輪を理解していきましょう!...

ランダムフォレスト


ランダムフォレストは、決定木とバギングを組み合わせた手法でそれなりの精度を簡単にたたき出してくれます。

バギング

バギングは、アンサンブル学習の1つで精度を追求する際に非常によく使われるアルゴリズムです。

簡単に言うと、複数のモデルを組み合わせて最終アウトプットを決めるアルゴリズムです。

決定木のようなシンプルなアルゴリズムに対してアンサンブル学習を組み合わせるのは1つの手法として確立されています。

それほど計算負荷もかからないので、ちょっとしたデータを解析するのにはもってこいです。

決定木と同様のirisデータをPythonを使って分類できちゃいます。

ランダムフォレストに関しては以下の記事に詳しくまとめていますので参考にしてみてください。

ランダムフォレストとは?PythonとRで実装してみよう!当サイト【スタビジ】の本記事では、決定木をアンサンブル学習することにより汎化能力を高めた強力な機械学習手法「ランダムフォレスト」について見ていきましょう!アルゴリズムを確認した後にRでもPythonでも実装をおこなっていきますよー!...

SVM(サポートベクターマシン)


SVMもランダムフォレスト同様の精度が期待できる優秀な手法です。

サポートベクトルと呼ばれる境界付近のサンプルを使った分類とカーネル法を使った非線形化が特徴のアルゴリズムです。

SVM

応用の幅が広く様々な分野で使われています。計算負荷は高めです。

SVMについて詳しくはこちら!

SVM(サポートベクターマシン)とは?特徴とRによる実装!当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の中でもアルゴリズムが分かりやすい上に汎化能力が高い優秀な手法SVM(サポートベクターマシン)についてまとめていきます!理論とRでの実装を合わせて見ていきますよー!...

後ほどRでの実装比較を見ていきます

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークはディープラーニングの基となった手法です。

ニューラルネットワークでは人間の脳を模したシナプス結合をモデル化しており、層を信号が伝播して最終アウトプットが算出されます。

3層構造のニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク単体ではそれほど高い精度は見込めませんが、中間層を増やせば増やすほど学習が進み(ディープラーニングに近づき)精度が高くなります。

その分、計算負荷も上昇します。

ニューラルネットワークに関して詳しくはこちら!

ニューラルネットワークとは?仕組みとRでの実装!当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングの原型となるニューラルネットワークについてまとめていきます!ニューラルネットワークはディープラーニングを学ぶ上での基礎知識としておさえておいてほしい手法。Rでの実装も一緒におこなっていきますよー!...

ディープラーニングに関しては以下の記事を参考にしてみてください。

【入門】ディープラーニングとは?仕組みとPythonでの実装を見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングの仕組みやPythonでの実装方法について解説していきます。ディープラーニングってなんとなくブラックボックスなイメージがあるかもしれませんが、実はシンプルなアルゴリズムなんですよー!...

ナイーブベイズ

ナイーブベイズはベイズ統計学の概念を用いており、様々な分野へ応用されています。

ベイズの世界では、ある事象を基に事前確率が算出され、新たに得られたデータを基に事後確率が算出されます。

そのようにして確率分布の更新が行われていきます。

ナイーブベイズが用いられる場面として最も有名なのはスパムメールの判別ですね。

スパムメールの判別では、文章に含まれる単語に対して迷惑メールである確率を算出しベイズ推定を使って迷惑メールであるか否かを推定します

以下の記事でナイーブベイズに関してまとめています!

ナイーブベイズとは?概要とRでの実装!当サイト【スタビジ】の本記事では、ベイズ推定を用いた機械学習手法であるナイーブベイズについてまとめていきます!ナイーブベイズの仕組みや応用場面を見ていったあと、ナイーブベイズと他の機械学習手法をRで実装して精度を比較していきますよー!...

XGboost


XGboostは、決定木勾配ブースティングを組み合わせた手法で相当高い精度が見込めます。

勾配ブースティング

Xgboostのアルゴリズムはランダムフォレストと似ているのですが、ランダムフォレストはアンサンブル学習にバギングを用いている一方Xgboostはブースティングを用いているんです。

アンサンブル学習とは?バギングとブースティングとスタッキングの違い当サイト【スタビジ】の本記事では、アンサンブル学習についてまとめていきます!アンサンブル学習とは機械学習を学ぶ上で非常に重要な考えであり、いくつかのモデルを組み合わせて汎化能力を上げるもの。有名なランダムフォレストやXgboostなどもアンサンブル学習によって生み出されているんです!...

勾配ブースティングの手法群は、いまだに現役のデータ分析コンペ常連の手法なんですよー!

XGboostに関しては以下の記事をご覧ください!

XGboostとは?理論とPythonとRでの実践方法!当ブログ【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の中でも非常に有用で様々なコンペで良く用いられるXgboostについてまとめていきたいと思います。最後にはRで他の機械学習手法と精度比較を行っているのでぜひ参考にしてみてください。...

LightGBM


Light GBMはXgboostのあと2016年にリリースされたXgboostを改良した手法です。

Xgboostを含む通常の決定木モデルのアルゴリズムでは以下のように階層を合わせて学習していきます。

それをLevel-wiseと呼びます。

level-wise学習法
(引用元:Light GBM公式リファレンス

一方Light GBMのアルゴリズムでは以下のように葉ごとの学習を行います。これをleaf-wise法と呼びます。

leaf-wise学習法
(引用元:Light GBM公式リファレンス

これにより、ムダな学習をしなくても済むためより効率的に学習を進めることができます。

計算負荷がXgboostと全然違うので、時間の限られたコンペではLightGBMが好んで使われます。

LightGBMに関しては以下の記事で詳しくまとめています。

Light GBM
LightGBMの仕組みとPythonでの実装を見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、最強の機械学習手法「LightGBM」についてまとめていきます。LightGBM の特徴とPythonにおける回帰タスクと分類タスクの実装をしていきます。LightGBMは決定木と勾配ブースティングを組み合わせた手法で、Xgboostよりも計算負荷が軽い手法であり非常によく使われています。...

Catboost

さらにLight GBMよりも後に発表されたのが、Catboost。

「Category Boosting」の略であり2017年にYandex社から発表された機械学習ライブラリです。

アルゴリズムの特徴は以下。

・カテゴリカル変数(質的変数)の扱い方が上手いよ
・決定木のツリー構造を最適にして過学習を防ぐよ
・計算負荷が低いよ

実際、他の勾配ブースティング手法との違いは微妙なところ。

後ほど精度比較していきますよー!

Catboostに関しては以下の記事でまとめています!

Catboost
Catboostとは?XgboostやLightGBMとの違いとPythonでの実装方法を見ていこうー!!当サイト【スタビジ】の本記事では、XgboostやLightGBMに代わる新たな勾配ブースティング手法「Catboost」について徹底的に解説していき最終的にPythonにてMnistの分類モデルを構築していきます。LightGBMやディープラーニングとの精度差はいかに!?...

教師なし学習

教師あり学習では、正解データが存在しましたが、教師なし学習では正解データは存在しません。

現在存在するデータから何か特徴を導き出す時・セグメントを行う時などに使われます。

教師なし学習の手法にはクラスター分析主成分分析などが存在します。

先ほど機械学習と統計学の違いをお伝えした通り、統計学は現在のデータの解釈に使われることが多いです。

そのため、教師なし学習のクラスター分析や主成分分析は統計学的アプローチの文脈で使われることが多いです。

階層的クラスター分析


階層クラスター分析では木構造のような図を作ってクラスター分けを行います。

ある類似度を表す指標をもとにサンプルを融合していき、最終的に一つのクラスターを作るアルゴリズムを用います。

階層的クラスター分析に関しては以下の記事で詳しくまとめています!

クラスター分析
クラスター分析とは?RとPythonでの実装方法を一緒に見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、クラスター分析についてまとめていきます。クラスター分析は教師なし学習の定番手法で、データの構造や傾向を把握するのに非常に役立ちます。クラスター分析を利用してデータを可視化してみましょう!...

k-means法

階層的クラスター分析は分かりやすく、結果が出た後に分類の様子からクラスタ数を決めることが可能です。

ただデータ量が多くなると計算に時間がかかるというデメリットがあります。

そこで登場するのが非階層的クラスター分析のk-means法。

どちらの手法も一長一短ですが、一般的にビジネスの場では膨大なデータを扱うことが多いため非階層的クラスター分析が良く用いられます。

先ほどから頻出のirisデータをk-means法で分類してみましょう!

以下がコードです。


3つの花のタイプに分かれているので、そのラベルがk-means法で上手く分類できるかどうか見ていきます。

実際におこなってみた結果がこちら

123
setosa0500
versicolor4802
virginica14036

Verginicaは少し外してますが、それ以外は比較的当たってますね!

非常にシンプルなアルゴリズムで計算負荷も低くよく用いられます。

以下の記事でk-means法についてまとめています!

k-means法とは?RとPythonで実装してみよう!当サイト【スタビジ】の本記事では、非階層クラスター分析のk-means法について徹底的に解説していきます。メリットとデメリットがあるので使う際は注意しましょう!x-means法という改良手法も合わせて一緒に見ていきますよー!...

主成分分析


主成分分析は、1900年代前半にピアソンやホテリングにより導かれた手法であり長い歴史を持っています。

教師データ(正解データ)がいらない手法であり、手元にあるデータの次元を圧縮し構造化するのに優れています。

Pythonで主成分分析を実装していきましょう!

非常に簡単に実装することが可能です。

使用するデータは、統計科学研究所の「成績データ」。以下のURLからダウンロードできます。

https://statistics.co.jp/reference/statistical_data/statistical_data.htm

kokugoshakaisugakurikaongakubijututaiikugikaeigo
304351636066374420
392149567072566316
29302357697633546
9587771007782789687
707178677282466344
675356616176706640
292644523768334313

9科目の点数が166人分入ってます。

主成分分析自体は、scikit-learn内のライブラリを用います。

from sklearn.decomposition import PCA

実際に第1主成分と第2主成分を軸にデータをプロットしてみるとこんな感じ

寄与率を見てみると以下のようになっており、ほぼ第2主成分までで80%を超えていることが分かります。

array([0.66738119, 0.12202057, 0.05453805, 0.04521959, 0.03336222, 0.02460657, 0.02030967, 0.01902168, 0.01354047])

主成分分析については以下の記事でまとめています!

主成分分析
主成分分析とは?簡単な説明とPythonでの実装!当サイト【スタビジ】の本記事では、実務の基礎分析にて使われることの多い主成分分析について詳しく見ていきます。最後にはカンタンなPythonでの実装も載せていますのでぜひ参考にしてみてください!...

強化学習

強化学習は、昨今最も注目を集めている分野です。

教師あり学習と似ていますが、教師あり学習は全ての変数(特徴量)に対してフィードバックがありますが、強化学習は最終的な結果にのみフィードバックをします。

それを強化学習の世界では報酬と言いますが、報酬をたくさんもらえるように最適化すると最終的に精度の高いモデルが構築されるというイメージです。

まだまだビジネスの世界への適応例は少ない手法です。

強化学習については以下の記事にまとめています!

強化学習とは?ディープラーニングとの関係性当サイト【スタビジ】の本記事では、強化学習についてディープラーニングとの関係という観点から見ていきます。教師なし学習・教師あり学習は分かりやすく汎用性が高いのですが、なかなかビジネスの場面で使いにくい強化学習。しかし、今非常に注目を集めているのです。...

機械学習の各種アルゴリズム・手法をRで実装してみよう!

studies book

機械学習に対する理解がだいぶ深まったと思いますので、ここで簡易的な解析をしてみましょう!

機械学習手法を使うだけなら非常に簡単に実装できちゃうんですよー!教師あり学習を実装してみましょう!

先ほども登場した有名なタイタニックのデータを用います。Kaggleの公式サイトからデータをダウンロードできます。

まず、データのクレンジングを行い、欠損値は削除、不要と考えられる項目は削除しました。

項目8つ

Survived:生死 pclass:客室のクラス sex:性別 age:年齢 sibsp:兄弟・配偶者の数 parch:親・子供の数 fare:乗船料金 embarked:乗船した港

サンプル数714

この時、生死を目的変数としそれ以外を説明変数とします。

サンプル数714のうちランダムに400個のデータを取り出し学習データとし、残りの314を予測データとします。

学習データで予測モデルを作り、予測データにあてはめ真値と予測値の判別率を精度として比較します。

シミュレーション回数は10回とし上記の手順を10回繰り返し、結果を平均したものを最終アウトプットとします。

XGboostランダムフォレストサポートベクターマシンナイーブベイズニューラルネットワークk近傍法の6手法で比較します!

基本的に引数は全部デフォルトで!果たして結果はどうなるでしょうか!

意外とランダムフォレストとSVMが強い!

シミュレーション10回なのでばらつき大きめですが、おおまかな精度の指標になるでしょう。

今回はパラメータをいじらずデフォルト設定で行ったためグリッドサーチなどでチューニングを行えば、もっと良い精度が出るでしょう。

機械学習の各種アルゴリズム・手法をPythonで実装してみよう!

pc python

続いて、Pythonで機械学習手法を実装していきましょう!

回帰タスクと分類タスクに分けて見ていきます。

回帰タスクに対して機械学習手法を実装

まずは回帰タスクに対して機械学習手法を実装していきます。

国産データコンペNishikaの「中古マンション価格予測」というトレーニングコンペのデータに対してLightGBMを実装してみたいと思います。

Pythonであればいとも簡単に実装することができるんです!

まずNishikaに会員登録をして中古マンション価格予測のデータから学習データとテストデータをダウンロードしてください(※会員登録をしないとデータをダウンロードできません)。

得られたデータを結合しデータフレームを作成し、データクレンジングをおこなった上でLight gbm を実装していきます。

全コードは以下になります!

このタスクでは評価指標がMAE(平均絶対誤差)であり、バリデーションの推定精度は

0.0764となりました!

テストデータをサブミットすることでコンペにスコアを提出することももちろん可能です。

df_test = pd.read_csv("test.csv", index_col=0)
df_test = data_pre(df_test)

predict = model.predict(df_test)
df_test["取引価格(総額)_log"] = predict
df_test[["取引価格(総額)_log"]].to_csv("submit_test.csv")

以下の記事でより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!

Light GBM
LightGBMの仕組みとPythonでの実装を見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、最強の機械学習手法「LightGBM」についてまとめていきます。LightGBM の特徴とPythonにおける回帰タスクと分類タスクの実装をしていきます。LightGBMは決定木と勾配ブースティングを組み合わせた手法で、Xgboostよりも計算負荷が軽い手法であり非常によく使われています。...

分類タスクに対して機械学習手法を実装

先程は価格の予想ということで、回帰タスクでしたが続いては分類タスクに対して機械学習手法を実装していきたいと思います。

使う手法は先程も使った人気の勾配ブースティング手法「Xgboost」「LightGBM」「Catboost

使用するデータセットは画像識別のベンチマークによく使用されるMnistというデータです。

Mnistは以下のような特徴を持っています。

・0~9の手書き数字がまとめられたデータセット
・6万枚の訓練データ用(画像とラベル)
・1万枚のテストデータ用(画像とラベル)
・白「0」~黒「255」の256段階
・幅28×高さ28フィールド

ディープラーニングのパフォーマンスをカンタンに測るのによく利用されますね。

それぞれの手法のコードをざっと並べて見ていきましょう!



結果は以下のようになりました!

■Xgboost

精度:0.9764 処理時間:1410秒

■LightGBM

精度:0.972 処理時間:178秒

■Catboost

精度:0.9567 処理時間:260秒

精度はXgboostが最もよくLightGBMが最も処理が早いという結果になりましたー!

以下の記事で各手法の実装に関しては詳しく解説していますのでぜひチェックしてみてください!

勾配ブースティング
勾配ブースティング木手法をPythonで実装して比較していく!当サイト【スタビジ】の本記事では、勾配ブースティングの各手法をPythonで実装して徹底比較していきます!勾配ブースティングの代表手法「Xgboost」「Light gbm」「Catboost」で果たしてどのような違いがあるのでしょうか?...

ちなみに2020年にリリースされた機械学習のライブラリ「PyCaret」を使えば多くの機械学習手法を簡単に比較することが出来るので簡易的に実装したい場合をPyCaretを使ってみてください。

機械学習を勉強するのにおすすめなサービス・本

Goal

非常に幅広く、様々な手法が混在する機械学習手法について見てきましたがこれらを学習するのにおすすめなサービスや書籍を紹介していきます!

Udemy

Udemy コース

公式サイト:https://www.udemy.com/

なかなか初心者向けの書籍がないので最初はUdemyというオンライン学習プラットフォームで学習を進めることをオススメします!

Udemyは世界最大の教育プラットフォームです。

Udemyの基本情報

・世界最大のオンライン学習プラットフォーム
・日本事業ではベネッセがパートナーになっている
・15万種類ものコース
・約3億人のユーザー登録
※2020年3月時点

Udemy レビュー
【体験談】評判の良いUdemyを30コース以上受けている僕が徹底レビュー!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!実際にプログラミングやデータサイエンス、Webマーケ関連のコースを30個以上受講している体験談をもとにお伝えしていきます。...

Udemyにはいくつかの講座がありますが、機械学習が広く学べてデータ分析の実践まで行える講座としては以下の僕の講座がオススメです!

【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

Udemy-course

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。

アニメーションを使った概要編ハンズオン形式で進む実践編に分かれており、概要編ではYoutubeの内容をより体系的にデータ分析・機械学習導入の文脈でまとめています。

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【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座ー初級編ー

Udemy コース アルゴリズム

理論を0からしっかり学びたい方にはこのUdemyコースがオススメです!

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!

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以下の記事でUdemyのオススメ機械学習コースについてまとめていますので良ければチェックしてみてください!

Udemy 機械学習
【厳選9選!】Udemyでオススメの初心者向け機械学習講座まとめ!当サイト【スタビジ】の本記事では、実際に僕が10コース以上受けて分かった世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のおすすめ機械学習講座を比較してまとめていきます!Udemyは教材のクオリティが非常に高くリーズナブルな買い切り型サービス!...

プログラミングスクール:テックアカデミー

プログラミングスクールは高額でなかなか手が届かないという人も多いですが、使い方によっては非常にコスパのよいサービスです。

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【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。...

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。

以下の記事でまとめていますのでこちらも合わせてチェックしてみてください!

データサイエンティスト スクール
【徹底比較】データサイエンティストのための学習ができるスクール9選! スクール名 オススメ度 価格の安さ サポート体制 公式サイト .pro(ドットプロ) ...

データ分析コンペサービス

データ分析コンペは自分の実力を試す場としては非常に効果的です。

他の人の回答なども見ることができるので勉強にもなりますし、入賞するとお金がもらえるケースも多いのでモチベーションにもなります。

ある程度勉強したらNishikaなどのデータ分析コンペで実践を積むことをオススメします。

NishikaKaggleよりも扱いやすい題材が取り上げられているので初心者が腕試しをするのにちょうど良いです。

今回取り上げたテーブルデータ以外にも以下のような画像データやテキストデータのトレーニングコンペがあります。

以下の記事でデータ分析コンペの比較していますので是非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!...

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統計学や機械学習領域について広く学んだ後に読むと理解が深まると思うのでぜひ呼んでみてください!

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こちらの書籍は機械学習のアルゴリズムに対しての理解をもっと深めたい!理論をもう少し踏み込んで学びたい!という方におすすめな書籍です。

結構難解な内容もありますが、しっかり読めば機械学習理論の力がしっかり付くこと間違いなし!

書籍:Kaggleで勝つデータ分析の技術

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機械学習を使った実践について学びたいのであればこちら!

「Kaggleで勝つデータ分析の技術」

先ほども軽く登場した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!

機械学習のおすすめ本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!

厳選12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。しっかり機械学習手法の理論から学んでいくことが大事!...

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ので是非チェックしてみてください!

機械学習独学勉強ロードマップ
【5分で分かる】機械学習の独学勉強ロードマップを徹底的にまとめていく!当サイト【スタビジ】の本記事では、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!...

機械学習のアルゴリズムと手法 まとめ

機械学習についてみてきましたー!

機械学習は、非常に簡単に実装できます。

ただその分、機械学習が実装できるだけでは意味がありません。

どのようなデータを機械に与えて、得られた結果をどのように解釈するか。それが最も大事な部分になります。

得られた結果をどのようにビジネスに落とし込むか・ビジネスインパクトを出すか。ここがデジタルマーケター・データサイエンティストの腕の見せ所ですね!

ウマたん
ウマたん
機械学習はあくまで手段だ!目的を見失わないようにしよう!

機械学習と同時にPythonを学んだり、統計学を学んだり、ディープラーニングを学んだりしていきましょう!

ぜひ好きな方向に進んでくださいねー!

Python 勉強
【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。Pythonをマスターして価値を生み出していきましょう!...
統計学とは?当サイト【スタビジ】の本記事では、統計学について徹底的にまとめていきます。統計学の歴史・統計学で使われる手法・統計学に必要なプログラミング言語などを詳しく紹介していきますよー!この機会に統計学をしっかり理解しておきましょう!...
【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!...
【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!...
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!