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【独学可能】Python初心者のための機械学習に向けた学習ロードマップ

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ

独学でPython〜機械学習についての勉強の始め方を知りたいです。

これから機械学習の勉強したいのですが、仕事も忙しいし、何から始めれば良いのかわかりません。

独学での機械学習の勉強方法や手順がわかりません。具体的な方法を教えてください。

機械学習の勉強を始めたい人

この様な方の疑問にお答えします。


この記事のテーマ
【独学】Pythonから機械学習までのロードマップ【2ヶ月で達成】
独学で行うPythonで機械学習を行う5STEP
  • ① 目標設定:機械学習で「何をしたい(作りたい)か」イメージする。
  • ② 環境構築:プラットフォーム(環境設定)を構築する。
  • ③ 概念理解機械学習にのイメージをつかむ。
  • ④ 学習手順:サイト、オンライン講座、書籍を駆使する。
  • ⑤ 実践演習:身近なテーマで実践してみる。

自己紹介
この記事を書いている私は医師8年目の社会人で医学系大学院に通っていまして、大学院でAIや深層学習・機械学習に関する研究を行っています。


現在は周りの方々の協力もあり、研究に専念することができましたが、仕事しながらプログラミング(Python)と機械学習の勉強を一から行うのは物理的に難しいですよね。


現在社会人の中でも勤務しながらAI・機械学習の勉強をされている方がいると思いますが、何から始めれば良いのか途方に暮れて居る方も多いと思います。


結論から言いますと、pythonから機械学習まで独学は可能です。それは自身が約半年間である程度機械学習を独学で習得することができたからです。(ある程度独学で習得後にプログラミングスクールに通い、更に知識は増えました。)


自身の経験からPython・機械学習」をどの様に勉強すれば独学で効率よく学習できるのかまとめてみました。


また、機械学習を学習する上で、有用な情報サイトのリンクも紹介させて頂きます。

この記事を読んで頂く前のメッセージ
  • 機械学習の完全初心者向け、かつ独学で勉強したい方への記事なっています。
  • python、機械学習をある程度理解している方は飛ばしてください。
  • この記事では機械学習の初歩的な内容までの理解に留めており、AIの深い内容(CNN等)に関する学習方法については記載していません。(AI学習のロードマップは後日作成予定です。)

この記事では、「実際に機械学習を行うにあたっての目標設定、学習方法、実践編」まで一から解説します。


そのため、この記事を読むことで一通り「独学で機械学習ができるようになる」ことが目標です。


AI・機械学習の勉強をできる環境を作ってくださった周りの方に感謝しつつ、これから忙しい中でも機械学習を勉強したいという方に向けて記事を書きました。


色々と試行錯誤して自分が得た知識を、「時間がなくて独学で機械学習の勉強をしたい」という方に全て公開します。
それではさっそく、見ていきましょう。

① 目標設定:機械学習を利用して「何がしたいのか」を決める。

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ

独学で機械学習の勉強はハード【目標を立て直す】

社会人 AI 機械学習 勉強法» 経済産業省 IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果


この統計を見ても一目瞭然ですが、現在AIなど先端IT技術を必要とする人材は圧倒的に不足しており、仕事は引く手数多です。


昨今では「プログラミングで自由な生活が得られる!会社なんかにとらわれずにフリーランスになる!」こんな風潮がありますね。


このノリで機械学習を1から独学で勉強するとなると、ただでさえ難しい上に最初に想像していたイメージと異なり、挫折するリスクが大きくなります。


元来、IT企業が発展してきた歴史を紐解けば「こんな便利なものがあれば良いな」「こんなソフトがあれば人に約立つかな」というマインドから現在のITの発展はスタートしています。


プログラミングだけでも7割の方が挫折すると言われています。数学的知識や統計学的知識を必要とするAIであれば尚更挫折率も上がります。さらに独学となるとリスク倍増です。


そこで今一度機械学習やAIの勉強を始める前にマインドセットしましょう

目標設定:プログラミングで何がしたいか(何を作りたいか)考える。

「人材不足」「高収入」があるのは分かり切ってることなので、何か作りたいことや、目標設定がしっかりしていると挫折もしにくいですし、何より楽しいので続きます。


AIでこの様な仕事がしたい」「医療にAIを使って○○なアプリケーションを作りたい」という目標もgoodです。


やりたいことの目標設定が最大の挫折予防です。


今のうちに目標設定をして礎石をしっかり作っておきましょう。

② 環境構築:AI、機械学習に必要なプラットフォームを揃える。

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ

パソコンを用意する。

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ
Macbook Pro 13inch

僕はMacbook Pro13inch を使用しています。ノートパソコンで機械学習できるか不安になる方もいますが、基本的な機械学習はCPUで十分余裕です。



Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ
実際にプログラミングの画面はこんな感じです。


解析するデータの種類によっては
GPUを使用するときもありますが、cloud上でもGPUを使用することはできますので、まず機械学習の勉強を始める程度なら少なくともMacbook Pro 13inchを準備しておけばok。僕も使用しています。


高額ですが、プログラミングを始めるにしろ仕事を受注するにしろ、パソコンは必須ですし、仕事を受注し始めたらこれくらいの金額は秒で回収できます。

パソコンを持っていない方は、パソコンを購入する時点で悩んでいても何も始まりません。その先にある未来を考えてください。

僕も以前windowsを使用していましたが、色々変遷を遂げて今はMac book Proを使用して仕事がスムーズになりましたのでwindowsの方も持っていて損はないですよ。

プラットフォームの環境構築を行う。

プラットフォームのアカウント登録を行いましょう。
具体的には以下の項目の環境設定を行えばok。

※ AWS Cloud9、Google Cloud Platform、Azureは、アプリケーションの開発やデータベースなどをクラウド環境で利用できるサービス(クラウドインフラ)です。


ブラウザ上で動くため、PCに依存することなく開発環境を準備することができます。クラウドインフラは会社によってプラットフォームが異なっています。

といった感じで、好みによりますが、このうちどれかを登録しておけばokです。
個人的にはAWSのcloud9とGoogle Cloud Platformが好きで2つとも登録しています。


各々のクラウドインフラを整備するための参考リンクをどうぞ。

③ 概念理解:機械学習のイメージをつかむ

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ

Python、機械学習に必要な独学のための学習方法は?

Python、機械学習のために必要な学習ステップは以下の3つです。
④の学習手順は次にSTEPに沿って解説しています。まずはざっくりおさえましょう。

  • STEP1:人工知能の概論を学ぶ
  • STEP2:pythonのプログラミングを学ぶ
  • STEP3:機械学習のプログラミングのコードを実際に書いてみる
  • STEP4:コードでErrorが出たらググる→STEP2に戻る。

このような感じです。このイメージを持ちつつ、④の学習手順に移りましょう。

機械学習に必要な知識は?

機械学習の必要な知識はこれだけの内容があります。結構多い、、と思われるかもしれませんが、相手を知る事は大事なので、勉強するべき事をおさえておきましょう。

  • ⒈プログラミングスキル
  • ⒉数学的知識:微分、偏微分、線形代数、線形代数、行列
  • ⒊統計的知識: 標準偏差はもとより単回帰分析、重回帰分析など
  • ⒋機械学習の基礎知識:④学習手順で確認しましょう。

この4つの知識がPython、機械学習には必要となります。


心配されなくても、この記事のロードマップ通りに学習すれば普通に定着します。

機械学習で使用する言語は?

言うまでもなく、基本的にPythonと考えて良いでしょう。


C系の言語(C##, Object-C)やJava などを使用することもありますが非常にまれです。


AI・機械学習を勉強するのであれば可能なら、Pythonを使用した勉強方法に特化させるのがオススメです。

④ 学習手順:オンライン講座、書籍を駆使して独学

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ

Python〜機械学習独学への具体的な学習手順

さて、いよいよ本題です。


具体的な手順を見ていきましょう。

  •   サイトを活用してPython・機械学習をつかむ【下積み①】
  •   参考書籍を一周流し読みする【1回目の理解度は30%程度でOK】
  • ③ 無料動画を活用する。
  • ④ Udemyを受講する【バーゲンセール続出。85%OFF多数】

※ ①と②は平行して進めてokです。③も交えても良いかと思います。
この流れで、2ヶ月やればまず簡単な機械学習の習得までは大丈夫です。


それでは、一つ一つの学習フェーズについてみていきましょう。

1. サイトを活用したPython・機械学習の独学勉強法【下積み①】

当サイトを利用したPython・機械学習の学習の流れ

当サイトでPythonの基本事項〜機械学習までの解説記事を網羅しています。


参考書に載っているような内容まで踏み込んで書いていますので、参考にしてください。記事が散乱して居るので、学習すべき内容の流れをまとめました。


以下の流れに沿って読み進めていってください。

参考書の様な感じで、サラッと読み進めていってください。


※ ご指摘の箇所があれば可能な限り対応しますので、お問合せフォームよりお問合せください。

Python学習に有用なサイト

他サイトでもPythonに有用なサイトは多くあります。

これらのサイトも有用ですのでお試しください。
※ これらのサイトだけではPythonの学習には有用ですが、機械学習には今ひとつ勉強量が足りないですね。Pythonを勉強する上では有用だと思います。

2. Python、機械学習に関するおすすめの書籍【下積み②】

独学でPython〜機械学習の習得のための、書籍を用いた学習ロードマップ

独学でPython〜機械学習の習得のための、書籍を用いた学習ロードマップ
独学でPython〜機械学習の習得のための、書籍を用いた学習ロードマップ

python〜機械学習を独学で学習するために、機械学習を行う際のオススメ参考書籍を記載しておきます。以下のSTEPで勉強していきましょう。

  • STEP1: 「人工知能は人間を超えるか」→人工知能の概論を学ぶ
  • STEP2: 「Python3入門ノート」→Pythonのコードの練習を行う
  • STEP3: 「入門Python3」→機械学習プログラミングの練習を行う
  • 補助書籍:「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」→STEP1〜STEP3に出てくる数式でわからない箇所を調べる


STEP1:人工知能、機械学習の概論を学ぶ

STEP2:Pythonのコードの練習を行う

STEP3:機械学習のプログラミングの練習を行う

補助教材:機械学習で出てきた数学的知識や統計的知識を補う

3. Python、機械学習を独学で習得するためのオンライン講座の活用方法

オンライン講座を活用しましょう。当サイトや書籍で学習下内容を耳学問で勉強しながら、インプット+アウトプットしていくイメージです。


人によっては学習の手順としてはオンライン講座→書籍でも構いません。


オンライン講座でオススメは2つです。

  • Udemy:オンライン講義 ※ バーゲンセールあり
  • AIdemy:無料ビデオカウンセリングあり


Udemy のオススメの講座を紹介します。

  • 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス -初級編-
  • 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス -中級編-
  • 【キカガク流】Python3の基礎 -超入門・再入門-

※ 1〜2週間に1度のバーゲンセールをやっています。1講座85%OFF程度になることもあります。原価で受講しても十分価値はありますが、バーゲンセール期間を狙うのもおすすめです。(個人ではバーゲンセール中に42講座購入しました。。)僕もUdemyのキカガクを受講して、非常に分かりやすくて良かったです。
» Udemyのキカガクを受講した感想


AIdemy は人工知能特化型プログラミングサービスというのがありますが、まずは無料カウンセリングで相談するのは価値があるかなと思います。

⑤ 実践演習:具体的なテーマでアウトプットする

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ

アウトプットを行う

上記の流れで学習をしたら、セットで実践、すなわちアウトプットを行うことが重要です。


自分がやりたかったことが少しでも実現できれば、この上なく嬉しい気持ちになります。


初心者向けの参考書や、プログラミングスクールは世の中に多く出回ってます。(この記事もそうです。)


一方で、会社でのプロジェクトなど実務内容を上級者向けとすると、世の中にはなかなか中級者向けの教材がありません。


そこで、ある程度知識がついたら、自分の知識のアウトプットとして練習問題を解くことをおすすめします。


練習問題を提供している有名サイトを2つ紹介します。

独学で勉強した仕上げとして練習問題におすすめなサイト

◻️プログラミンスレまとめ in VIP 練習問題

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ
プログラミングにおける有名所の問題が集められています。
色々な言語に対応しており(もちろんPythonにも対応しています)、練習問題としては非常に有用です。

◻️ 【PyQ】

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【PyQ】はPythonに特化したサイトになってまして、多くの(500問以上)のクエスト(問題)を解きつつステージをクリアしていくゲーム感覚で練習問題をこなせるサイトです。


プログラミングの勉強はしんどいので、ゲーム感覚だと楽しくて良いですね。Pythonだけではなく、機械学習まで対応しています。

プログラミングスクールは独学の挫折予防&独学の後の総仕上げに使おう

Python 機械学習 独学 手順 ロードマップ

これまではプログラミングスクールに通わずに、独学でPythonと機械学習の学習を行う勉強方法について紹介してきました。


少し矛盾してしまうかもしれませんが、途中で挫折しそうになるくらいなら、プログラミングスクールに通うのも全然ありです。また、独学である程度の知識を付けた方が実践に向けて短期集中で通うのもアリです。


理由は以下です。
① プログラミングスクールのメンターは、挫折予防の最強の抑止力になる。
② 独学である程度習得した後でも、プログラミングスクールで総仕上げ+復習を行うことで、さらなるスキルアップが望める。

僕自身は②の動機でプログラミングスクールに通った結果、復習や自身が行なっている研究にもブーストがかかり、通ってかなり良かったと思っています。


プログラミングスクールといっても沢山の会社がありますので、各社のメリットデメリットを相当厳選した結果2社にしぼることが出来ました。


医師の方向けとして「医師におすすめのプログラミングスクール2社」にまとめていましたが、これは仕事が非常に忙しい医師の方向けに、自分のスケジュールに合わせやすいスクール2社をまとめただけでして、忙しい社会人の方にも十分参考になるかと思います。


挫折しそうな方や、独学の総仕上げとしてプログラミングスクールを活用しようと思っている方は、厳選したこの2社なら通っても損はないです。

オススメしているスクール2校