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Pythonの基本的なプログラミング能力を身につけたい方
機械学習や人工知能に興味はあるがなかなか手を出せない方
上記にあてはまる方は、ぜひご参加ください!

※6月以降の開催につきましては、現在未定となっております。

はじめに

pythonを学習するにあたって、検索結果や情報サイトでよく目にするキーワードは以下ではないでしょうか。

・AI(人口知能)
・機械学習
・ディープラーニング

それぞれは意味が分かるものもあれば、全くわからないものもあるかと思います。
Pythonをやるうえでは、可能なかぎり興味を持って知識を高めたほうが自身のPythonスキルアップにもつながる内容です。
今回は、その中でも機械学習について、実際に学んでいきたい方に必要な内容をご紹介します。

機械学習の概念を理解する

機械学習とはそのままの意味であり、機械が学習するということですが、もう少し詳しく書くと「機械が自分で、人間の手を借りずにやる学習」ということになります。
AI(人口知能)の1分野であり、人間がプログラムで指示しなくても自分で判断し、学習していく技術のことです。

理論の完璧な理解はあまり考えない

機械学習を理解すると書きましたが、あくまで概念や全体の把握という意味です。
最初からすべての理論を理解するのは無理なことであり、「実装はもちろん理論をすべて理解する」というのはなかなか難しいです。

もちろん機械学習の理論(アルゴリズム)を完璧に理解してからコードを書ければそれはベストなことかとは思います。
しかし、機械学習はそう簡単ではない、というか難しい分野といえます。

たとえば、機械学習の理論の大半は難解な数式で構成されています。
最も単純なアルゴリズムであるパーセプトロンなら、高校レベルの数学力があれば容易に理解できますが、それ以上となるとかなりのレベルを求められます。
ではそういった難解な数式で構成されたアルゴリズムは使用しないかというと使用しますが、使用するのと理論を理解しきるのとはベクトルが違います。
数学の公式がどういった理由で出来たかなどを追いかけることは時間がいくらあっても足りないのと一緒です。研究者が多くの時間をかけて結論づけた公式を短時間で理解できるはずもありません。公式を知った状態で使えれば問題はないわけです。

要は、「機械学習をやってみたい」もしくは「機械学習を始めてみた」という方は「理論を理解する」というよりも「理論があることを把握する」がちょうどいいと思います。

Pythonを学習する

当然Python学習は必須です。ある程度は理解しておかないと今後進むことができません。
Python学習とは、オブジェクト指向に始まり、リスト内包表記、遅延評価などを理解しておく必要があります。
Pythonのバージョンですが、ディープラーニングの場合は、Python3系を選ぶことをお勧めします。
Pythonを理解ていることが前提の話が基本的に多いのでこれらに関しては最重要項目と考えてください。

英語力の向上を計る

機械学習をはじめとするAI(人口知能)の話題に敏感になればなるほど、気づくのが英語での情報量の圧倒さです。
AI、そして機械学習などの最新情報やプログラムリソースのほとんどは英語です.
関連するドキュメントも英語が多く、英語が大半を占めているといえると思います。
ネイティブ並みの英語力などはもちろん必要ないのですが、そこを怠ると、日本語の情報だけですと現状ではかなり限定された情報になってしまいます。
ITの世界は英語力(読み解く力)はほぼ必須といっても大袈裟ではありませんので、今後のITの世界で何かを成し遂げたいと思っている方は、この機会にぜひ英語を身に着けていきましょう。

ニューラルネットワークを知る

ニューラルネットワークとは機械学習において、人間の脳内神経細胞(ニューロン)の働きから着想を得て作成されたシステムです。
こう書くと難しいですが、つまりは「人間の脳の情報処理方法を習って作られた学習方法」ということです。
人間の脳の情報処理とは、「目で見て、耳で音を聞いて判断したり、言語を使って判断する」ことです。

ニューラルネットワークは入力、中間、出力層の3層構造で成り立っています。

入力層:目、耳、言語から得た情報を受け取る部分
中間層:得た情報の特徴をルールに基づいて抽出する部分
出力層:抽出した情報を元に適切な判断をする層

これらの層を適切に用いてまるで人間の脳のような動作で物事を判断することを目的としています。

学習モデルについて知る

得たデータを、コンピュータがどう判断して分類するのかを司る、ニューラルネットワークの中間層にあたる部分は、あらかじめルールを決めておく必要があります。
そういったあらかじめ判断できるために用意しておくべきものを学習モデルといいます。
例えば、「車かどうか」という判断ルールを作る場合に、画像認識で判断をする場合には、さまざまな車の画像に加え、できるだけ多くの車以外の画像を学習モデルに記憶させておく必要があります。

何をしたいかを決める

機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。
それは、情報が膨大でどれをどう処理していいかわからなくなるからです。
そうならないためにも明確な目的を定めておきます。明確な目的、つまり「機械学習で具体的に何をしたいか」を決めて学習方法を定めることです。
目的といってもかしこまった形でなくても大丈夫です。車の車種を割り出すのアプリケーションを作りたいだったり、自分なりの将棋ソフトや囲碁ソフトを作って最強なものを作りたいなど。
機械学習は応用範囲が非常に広いので、自分が作りたいもの、やりたいことも必ず実現できると思います。
そういった、自分の作りたいものを探して、実際に作ってみてください。
学ぶ前に何をしたいのかを決めるべきだというのは、機械学習に限らずプログラミング全体を通して言えることだと思います。

アルゴリズムを実装してみる

例えばガウシアンカーネル関数と呼ばれるものは、Pythonでは以下のようになります。


def gaussian_kernel(x1, x2, sigma):
return np.exp(-norm(x1-x2)**2 / (2*(sigma**2)))

理論の理解はとても難しいですが、コードにすると1行で済んでしまいます。
この関数の数式さえ読めれば、理論が理解できなくても実装することは可能になります。
アルゴリズムを実装し、作業を進めていく上で理論の理解が深まればそれで構わないと思います。

まずはプログラムを作成してみて、そのアルゴリズムがどのような手順で動いているのか、なぜ動くのかを段階的に理解していきましょう。
最初からすべてを詰め込もうとして、そもそもの歩みが止まってしまうことが一番の損失かと思います。

データ分析する必要がある(データ抽出)

機械学習をするにあたって、よく目にするのは「識別」です。
識別とは、男性か女性か、トマトかミカンかとそれぞれの個体が何者かを判断することです。

ではどうやって判断するのかということ、そのまま考えて「例えばトマトとミカンの画像」を登録して終わりと思いがちです。
しかしそれは間違いで、画像を登録しただけでは十分な結果は得られません。
何が重要かというと「何をもって、トマト、もしくはミカン、またはそれ以外だと判断すればいいのか」ということを「学習」させる必要があります。
人間もトマトやミカンの見た目そのものだけを覚えているわけではなく、「トマトの特徴」「ミカンの特徴」を把握した上で画像から判断します。
それと同じことを理解させるためには「判断基準のための有用な情報」を登録する必要があります。
こういったデータ分析、入力前処理が機械学習にはとても重要だということは理解しておいてください。

おわりに

今回は機械学習についてご紹介しました。
機械学習と単にしてしまうと本当にカバー範囲が広く、さまざまな情報がありますので戸惑うかと思います。
最初は小さなもので構いません。そこから徐々に知識を広げていけばいずれ理解もかなり深まるかと思います。
昨今では有用な情報サイトや学習サイトも無料だったりでとても学習しやすい環境が巷にはあふれていますので活用してみてください。

WebCamp・WebCamp Proについて

WebCampは1ヶ月でプログラミング・Webデザインスキルを学ぶ通い放題のプログラミングスクールです。WebCamp Proは3ヶ月間で未経験から即戦力エンジニアを育成するプログラミングスクールです。

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