機械学習

【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!

機械学習独学勉強ロードマップ
ウマたん
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!

経営者兼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。

しかし、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。

しっかり理論と実践の両輪を回して機械学習を操れる人材になってください!

ロボたん
ロボたん
機械学習って難しいイメージがどうしてもぬぐえない・・・
ウマたん
ウマたん
徹底的に分かりやすくかみ砕いて機械学習について説明していくよ!

目次

Step0:機械学習の独学勉強ロードマップのゴールと前準備

Goal

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。

なので、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。

そして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。

是非そこをおさえた上で機械学習の勉強にのぞみましょう!

Step1:機械学習の概要を学ぶ

studies book

それでは早速、機械学習独学勉強ロードマップの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。

いきなりPythonの実装から入らないでください。

まずは機械学習の雰囲気を掴んでいきましょう!

・機械学習の各論に入る前に機械学習は何ができるのか
・機械学習にはザックリどんな手法があってどんな場面で使われているのか

について学んでいきましょう!

その際に非常にオススメなのが、Udemyというサービス。

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。...

手前味噌ですがUdemyというサービスの僕自身が公開している以下の講座がめちゃくちゃオススメです!!

【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
【オススメ度】
【講師】僕!
【時間】4時間
【レベル】初級~中級

先ほどはPythonのコースでしたが、こちらはデータ分析機械学習関連のUdemyコースになります!

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。

データサイエンスの基礎について基本のキから学びつつ、なるべく堅苦しい説明は抜きにしてイメージを掴んでいきます。

統計学・機械学習の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。

そして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!

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。

ここでは、探索的にデータを見ていきながらデータを加工し、その上でLight gbm と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。

是非興味のある方は受講してみてください!

ウマたん
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さらに以下のコースも機械学習の各手法を分かりやすく解説しているので、オススメです。

【世界で21万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜

Udemy コース データサイエンス
【オススメ度】
【講師】ITコンサルタント
【時間】26時間
【レベル】初級

海外で非常に人気だったデータサイエンスコースの日本語版!

コミカルな動画と共に学べるので非常に分かりやすく、かつボリューミーです。

ビジネスサイドの話から機械学習を実務にどのように活かせばよいかについて学べるのでビジネスサイドの人でも入りやすいです。

機械学習初学者には非常におすすめの内容ですねー。

ただ、分かっている人にとってはかなり冗長な部分も多いです。

章立ての最後にある実践問題では、学んだ内容を実際にビジネスでどのように使うか分かりやすく解説してくれます!

本筋とはあまり関係ありませんが、k近傍法(Knn)k平均法(Kmeans)を間違って使っていて、だいぶ気になりました笑

最後には実データを使って実際の前処理→ロジスティック回帰による分析→タブローで可視化という流れを行っていくので実践に即した内容になっています。

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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!

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!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

python

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。

Pythonでできること7つをコード例をまじえてまとめておく!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
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
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。

ここでは、先ほど紹介した私のデータ分析のコースでももちろんPythonを使ってデータ分析コンペの実践までおこなっているので良いですし、

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。

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

Udemy コース データサイエンス
【オススメ度】
【講師】オプトのデータサイエンティスト
【時間】8.5時間
【レベル】初級~中級

実践編としてはまずこちらのコースがオススメ!

機械学習における非常に重要な要素を基礎から学べます。

簡単な単回帰分析から機械学習(決定木)を使って回帰と分類問題を解いていくコース。

課題定義や分析において気を付けるべきところについても学べるので実務においても役立つ内容です。

データ分析においては基礎分析が大事なんですよねー!

DescribeやShapeなど基本的なPythonの関数を使ってデータの統計量をながめ→分布にしてみたり、外れ値・欠損値に注意したり、と地味だけど重要なエッセンスがつまっていますよー!

実際に手を動かしながらSignateのコンペにコードを提出します。

8.5時間なのでサクッと学べるけどだいぶ濃い内容でした。

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現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル

Udemy コース データサイエンス
【オススメ度】
【講師】シリコンバレーのSplunkで働く現役エンジニア
【時間】28.5時間
【レベル】初級~上級

シリコンバレーで働く現役エンジニアの酒井さんのコースです。

シリコンバレーで働いている現地の様子なども知れるので米国で働くことを夢見ている人必見のコースになります。

このコースは初歩の初歩から上級レベルまで幅広く網羅しているのが特徴です。

それもそのはずUdemyのコースとしては相当ボリューミーな28.5時間というコンテンツ量。

テンポよく話すのでそれで28.5時間は相当なコンテンツ量です。

チーム開発を進めていく上でのPython記述法の極意も学べるのである程度Pythonに知見がある方でも勉強になります。

ぜひ見てほしいコースですが、途中相当開発よりのヘビーな内容が登場するのでつまみ食い的に視聴することをオススメします。

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【実践】ビジネスケースとつなげてPythonで出来ること5つを学べる3日間集中コース

Udemy python
【オススメ度】
【講師】僕!
【時間】3.5時間
【レベル】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。

・データ集計・加工・描画
・機械学習を使ったモデル構築
・Webスクレイピング
・APIの利用
・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。

データ分析・機械学習領域に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
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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1200円になる講師クーポンを発行するよ!
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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て、「【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門」のUdemy講座ではSignateというデータ分析コンペを題材にしています。

また世界的には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。

というのも、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SignateKaggle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。

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!

テックアカデミー 価格表

価格は少々かかりますが、その文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。...

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8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) ...

 

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 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!...

Step3: 数学の基礎を勉強し機械学習理論の理解へとつなげる

Teacher

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。

ここまで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。

数学の勉強で大事なのは以下の2つ。

・微分積分
・線形代数

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。

微分の学習には以下のUdemy講座をオススメします。

【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
【オススメ度】
【講師】株式会社キカガク代表取締役
【時間】4.5時間
【レベル】初級

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。

まあ機械学習と言ってもそんなに高度な内容ではなく、その基本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。

Pythonでコーディングしていく部分は少なめですが、回帰分析の裏側のロジックを学ぶには絶好のコースです。

もしブラックボックスでロジックの中身をあまり理解していなければぜひ受講してほしいコースです。

数学のレベルは高校2年生の数ⅡBレベルが何となくわかれば大丈夫です。

\30日間返金無料/

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

Udemy コース ブラックボックス中級
【オススメ度】
【講師】株式会社キカガク代表取締役
【時間】4.5時間
【レベル】初級~中級

初級編と合わせて受講すると理解が深まりやすいですが、中級編だけでも十分だと思います。

初級編は単回帰分析について微分を使って紐解いていきますが、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。

線形代数は機械学習を学ぶ上で非常に重要なんです!

実際に数式的に重回帰分析を行い、その後にscikit-learnを使って分析を行っていきます。

Pythonだとライブラリを使えば中身を理解しなくても実装できちゃうので結構実務で危ないんですよねー。

やはりある程度は中身を理解していることが大事です。

このコースを受講しておけば、書籍で突然出てくる行列やベクトルに対しても吐き気をもよおさず読み進めることができるでしょう!

統計学・機械学習について概念的になんとなーくわかっているけど、手法のロジックについてはさっぱりという方にぜひ受講して欲しいコースです!

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これなら分かる最適化数学

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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。

もし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

AI

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。

ぜひこのフェーズでは名著と呼ばれる機械学習書籍に手を出していきましょう!

はじめてのパターン認識

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機械学習の本としては以下の「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。

「はじめての」と書いている割には、はじめて感がないのが特徴です笑

データ解析のための統計モデリング入門

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。

ゼロから作るディープラーニング

機械学習の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!...

Step5:ビジネスシーンに機械学習を導入する勉強

Stories office

ここまで来れば正直、機械学習理論の理解と実装は問題ないはずです。

だいぶ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。

会社を変える分析の力

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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。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

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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。

仕事ではじめる機械学習

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機械学習を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。

個人的には機械学習の書籍なのに、

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。

そう、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。

・何のために機械学習を導入するのか
・機械学習を導入しないで解決できる方法はないのか

について考えておきましょう!

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

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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。

あまり具体的なデータサイエンティストの仕事について分かりやすく書いている本が見当たらなかったので自分で執筆しました!

勾配ブースティング木のXGBoostを使ったビジネスシーンでの実装についてストーリー形式で簡単にまとめていますのでイメージをふくらませてもらうのにちょうど良いかと思います!

価格は300円ちょっとですし、Kindle unlimitedであれば無料で読めるのでぜひチェックしてみてくださいね!

機械学習の独学勉強ロードマップ 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!

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。

ぜひここで紹介した機械学習の独学勉強ロードマップに沿って機械学習を学んでいきましょう!

ロボたん
ロボたん
このロードマップならできそうな気がするよ!
ウマたん
ウマたん
是非このロードマップに沿って独学を頑張ってみよう!

以下の記事でPythonやデータサイエンス・統計学の勉強法をまとめていますので是非チェックしてみてください!

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!...
【入門者向け】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 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!...
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!