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の勉強法

新しい仕事に挑戦するとき、どのように職業を選び、どう学んでいけばよいのでしょうか。

環境変化が速いので、日々勉強しなければ生き残れなくなりました。勉強は人生の命綱です。

エンジニアになりたい人やスキルアップしたい人もいると思いますが、エンジニアの仕事内容は幅広く、何を学んでいけば良いのかなかなか見えてきません。

僕自身は、機械学習を独学で勉強して、企画職からAIエンジニアになりました。ただ謙遜でも何でもなく、学習能力は高くありません。Pythonの基礎研修で講師の言ったとおりにプログラムが書けず、周囲が器用にプログラミングしているのを見ると、地頭と言うのはあるものだと感じました。

ただ勉強方法は自分なりに工夫したつもりです。今回は僕なりの学習戦略を公開してみたいと思います。

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生活の中で時間に余裕ができると、「何か勉強でも始めようかな」と考えるエンジニアの方もいると思います。休みの日に勉強するエンジニアは本当に立派です。エンジニアの高い市場価値は、日々の努力の積み重ねの結果です。

僕も統計学の勉強を再開ました。機械学習とはまた少し違う分野を学ぶことで、自分のスキルを引き出しを増やし、今後の仕事に役立てたいと思っています。
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「機械学習を理論からしっかり学びたい」「機械学習ライブラリは少し使えるけど中でどんな計算しているか知りたい」「微分や線形代数の知識に不安がある」という方向けに、素晴らしい教材が発表されました。

Udemyの「【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」です。

機械学習習得の前に立ちはだかる数学の壁

「機械学習には数学の知識が必要」とか「線形代数や微分が分からないと機械学習は分からない」という声を聞いたことがあるかもしれません。

確かにこの意見はその通りです。
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「人工知能開発を独学で学びたい」「人工知能をいざ学ぼうと思っても何から手を付けたらよいのか分からない」 という方向けに、最短でAI開発を習得する方法を書きました。

学びなおしの必要性が高まる

日本政府が「リカレント教育（社会人が学校に戻って学び直すこと）」推進のため、2019年度から約5000億円の予算を投入する方針を発表しました。

確かに、人工知能が専門家の仕事を代替しつつあるため、誰もが学び直し、新しいスキルを習得することが求められる時代となりました。技術的失業による１億学生時代です。

しかし、年功序列企業で忙しく働く日本のサラリーマンが、大学などの教育機関に戻ることが本当にできるのでしょうか。現実的には、独学で習得するケースも多くなることが想定されます。

いずれにせよ、サラリーマンにとって、"勉強"という単語がもう一度求められてくることは間違いなさそうです。
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ここ数年間、AI開発の良質な学習コンテンツが増えました。

インターネットに、良質な解説記事が増えました。特にディープラーニングの解説記事周辺は、これでもかというくらい分かりやすく解説されています。

書籍では、松尾先生の「人工知能は人間を超えるか」を皮切りに、「python 機械学習プログラミング」と「ゼロから作るDeep Learning」が出版され、CONNPASS周辺で多くの勉強会が開催されました。

また、事前知識ゼロでも機械学習を学べる「pythonではじめる機械学習」が出版され、機械学習のハードルが大きく下がりました。これらの良質な書籍は、機械学習ブームの影の立役者でしょう。
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [単行本（ソフトカバー）]
Andreas C. Muller
オライリージャパン
2017-05-25


そしてまた、機械学習を学ぶ上で最高の教材が発表されました。Udemyの「Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門」です。

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