新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

カテゴリ: AI人材になりたい

「初心者だけど機械学習を学びたい」「ゼロからAIを作れるようになりたい」という方向けに、最短で機械学習を習得する方法を書いてみました。

目次

やっぱり機械学習ツールはPythonとscikit-learn
機械学習の実装に必要な知識
機械学習のプログラミングは簡単
機械学習のおすすめ勉強法
 STEP1 機械学習の基礎知識
 STEP2 開発手法の知識
 STEP3 プログラミングの知識
 STEP4 機械学習アルゴリズムの知識

※忙しい方は、「STEP1 機械学習の基礎知識」からお読みください。

やっぱり機械学習ツールはPythonとscikit-learn

データサイエンス界のロイター通信的存在であるKDnuggetsから、今年最も利用されたデータサイエンスや機械学習ツールのランキングが発表されました。
top-analytics-data-science-machine-learning-software-2015-2017
元記事:New Leader, Trends, and Surprises in Analytics, Data Science, Machine Learning Software Poll

トップがpythonです。またAnaconda、Tensorflow、scikit-learnなどpython関連のライブラリもトップ10にランクインしています。また前年比から見た伸び率も非常に高いです。

Pythonは名実ともにAIのディファクトススタンダードになりました。我らがscikit-learnも9位と大健闘しています。Pythonとscikit-learnがあれば、機械学習は何とかなるのです。
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ここ最近週に1回くらい打ち合わせとかに呼ばれて、「人工知能を分かりやすく説明してください」と頼まれます。ビジネス界隈でも人工知能が語られることが増えてきて、今の業務を人工知能で効率化したいというニーズや、人工知能を使った新しい企画を考えたいという取り組みが加速しています。

そのため、いろいろ試行錯誤しながら説明しているのですが、なかなか伝わらないことも多いです。続きを読む

この記事は、以下の方向けに執筆しています。

・とにかくAIブームに乗りたい方
・転職してAI案件に携わりたい方
・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方
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就職を控える大学生や若手会社員にとって、これからの変化の波を読むことは重要なことです。自分が身に付けたスキルや経験が、将来不要になるのではと心配していることでしょう。

今起きている社会変化は、"人工知能"というテクノロジーが牽引しています。その変化はとても急激です。人間が把握できる情報量では追い付けなくなっています。

しかし人工知能分野の事業開発に携わる一人として、これからの生活がどう変わるか、大枠での予測は可能だと思い、5年後に起こりうることを予測しました。

未来予測の考え方
①メタップス佐藤さんの本「未来に先回りする思考法を」を大いに参考にする
②自分が人工知能の仕事で体験したことを参考にする
③世の中の統計データを参考にする
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理系研究者は、この大自然を対象に、仮説を立て、実験を行い、データを集め、法則を発見している。
一方データサイエンティストは、企業を取り巻く市場環境や生産設備などに対して、データを集め、分析し、パターンという法則を発見する。 その法則は、自然科学分野のような普遍性は持たない。その企業でしか役に立たない局所的な法則だ。しかし、その企業が業績を大きく向上させるくらいの効果は十分に持つ。

データサイエンティストが科学する対象は、主にマーケティングや経営学の領域だ。文系学問の領域に、理系研究者が行うデータによる仮説検証の手法を持ち込んでいる。
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