機械学習を使ってAIを独学で習得できないかとお悩みではないですか。

AIといえば先端ITスキルとも呼ばれる最新のIT技術ですが、独学でも正しい手順で行えば機械学習を利用したAIを構築することは可能です。

しかしながら、機械学習やAIと言ってもAI未学者にとって、AI技術を習得するためにどういった内容をどのような順番で学習すればいいのかがわからないということです。

そこで、この記事では実際にAIを学んだ筆者が、AIのことがまだよくわからないという人に向けて、AIを習得するためにどういった内容をどの様な順番で学習すればいいのかということをお伝えいたします。

AIといえばまだまだ最新スキルということでどのようにAIについてどう勉強すればいいのかわからないと思いますが、この記事でどのような順番で学習すればいいのか初心者でもわかるようにまとめましたので是非ご活用ください。

AIと機械学習の関係

初心者にとって独学による機械学習やAI学習の一番難しいところは機械学習とAIの関係性が何なのかがわからないという事ですが、機械学習とAIの関係性はAIという目的に対して、目的を実行するための技術として機械学習があるということになります。

機械学習とAIの関係性を理解しないで勉強すると、機械学習がAIの中でどのように活躍するのかがわからずに機械学習のスキルを身につけても活用の仕方がわからないということになってしまいます。

ここでは、AIや機械学習を学習するという意味をもう少し掘り下げて機械学習の何を勉強するのかということを理解することで、これから勉強する目標のイメージをより鮮明にしていき、AIの意味について理解してみましょう。

「AIを勉強する」の意味は「機械学習を勉強する」ということ

AIを学習するという意味は機械学習について理解し実装方法を知ると考えるのが妥当となります。
▶︎関連記事：機械学習ってなに？|機械学習の意味から使いみちまで解説

そもそもAIは人によって定義が違うということからもAIを学習することを困難にしていますが、AIとは人間の知能を再現しようとする試みであり、その試みに対して機械学習という技術があることになります。

現代ではAIのプログラミングスクールなどで学べるAIにエキスパートシステムはないことなどを考えることを考えると、AIを学習したいという要望に対してエキスパートシステムを学習するというのは不適切と考えられます。

つまり、昨今においてAIを勉強するということになれば機械学習を勉強するということが適切になります。

機械学習の実装方法にも色々と種類がありますがその中でも特に注目されているのがディープラーニングです。
▶︎関連記事：ディープラーニングって結局なに？人工知能との関係でみるディープラーニング

最近ではディープラーニングを人工知能と考えるような場合もあるくらい重要な技術であり、機械学習の実装方法として必ず押さえておきたい手法になります。

機械学習の学習項目

「機械学習を勉強する」の意味は具体的には次のような意味になります。

• 機械学習の構造を理解する
• 機械学習の実装方法を理解する
• 機械学習の使い道を理解する

ここからは機械学習を学習する際の具体的な中身についてみていきます。

機械学習の構造を理解する

機械学習にもいくつかの手法がありますが、基本的には過去のデータから特徴を見つけ出し、見つけた特徴を計算式に落とし込む作業ということができます。

この計算式を利用することで新しいデータに対して過去のデータの特徴を組み合わせるなどしてどういったデータなのかを予想するという事が可能になります。

機械学習の構築手法として、いくつかのモデル（計算式）があるほか、精度を高めるためのハイパーパラメーターと呼ばれる調整値があります。

状況に応じて適切なモデルを選択しハイパーパラメータ―を調整することで精度の高い判断を行うことができます。

機械学習の実装方法を理解する

機械学習の構造を理解したら実際に実装してみる方法を考えてみます。

機械学習は大量の過去データを計算することで特徴を見つけ出しアルゴリズムを作成しますが、その計算量は非常に膨大で高度な計算を利用します。

そのため、計算はパソコンに行わせるためにプログラミングを利用します。

そもそも、プログラミングとは人間がパソコンにどのように動作してほしいのかということを指示する指令書になります。

つまりプログラミングを通して実際に機械学習を行うということになります。

機械学習の使い道を理解する

機械学習で実際に実装することができてアルゴリズムを作成できたとしてもそれがどのように使われるのかを理解しないとせっかくの実装も無駄になってしまいます。

機械学習の実装によって新しいデータが過去のデータと比べてどのようなデータなのかを判断してくれるアルゴリズムが作成はできてもこの機械学習をどのように利用するのかを理解しないとAIとはなんなのかという想像がつかないと思います。

そこでまずは一番基本的なAIの考え方でもあるAI搭載のソフトウェアという文脈でどのような意味なのか考えてみましょう。

AI搭載のソフトウェアについては次のように考えられます。

図解すると次のようになります。

機械学習を使い過去のデータを分析することで新たなデータに対する予想・判断をするためのアルゴリズムを作ります。

そのアルゴリズムをもとに新規データへの判断結果をもとにソフトウェアは動作をすることになります。

従来のソフトウェアでは人間が新規のデータを入力していましたが、機械学習の結果を利用することで人間の代わりに判断を行ってくれるため機械学習によって作られたアルゴリズムを人工知能としています。

人間の代わりに勘定項目をAIが予想してくれるソフトがあります。
従来であれば人間が勘定項目を設定することになりますが、AI搭載のソフトウェアでは勘定項目を機械学習の結果で判断しそれに対して従来と同じ勘定項目に対する処理を行うことになります。
つまり、機械学習によって人間の代わりに入力された内容がどういった勘定項目なのかを判断してくれる部分が作られるということになります。

一方で機械学習によるアルゴリズムの生成過程でいろいろな工夫を行うことができます。

そのため、ソフトウェアの判断をする以外にもAIでないと作成できないような画像を生成するなど、従来ではできなかったAIの活用方法が生まれてきているということもあります。

機械学習を独学で習得するためのロードマップ

初心者が学習するのであればゴールをどこに設定するかにもよりますが、勉強したい内容まで次の順番で勉強しましょう。

まず初めにプログラミング言語の一つで機械学習で最も使われるPythonの基本文法を覚えてPythonの基本的な使い方を学びましょう。

ただし、Pythonを勉強したからと言ってすぐに機械学習の項目をマスターしたということにはなりません。

プログラミング言語の勉強はパソコンをどのように動かすのかを理解することであり、実際にパソコンに対してどのようなことをしてもらうのかといったことはまた別の問題です。

サッカーでもポジションに関わらずに必要な技術と、それぞれのポジションごとに必要な技術は違います。
まずはポジションに関わらず必要な技術を身につけ、その後にポジションごとの技術を学び実践をしていくことと同じでまずはPythonの使いたを勉強しましょう。

次に機械学習とは一体どういう構造なのかということを理解します。

いきなり機械学習と言っても機械学習がなんなのかということを理解していないと機械学習を勉強することはできません。

プログラミングの基本的な使い方を理解し、機械学習について理解することができたら実際に自分で手を動かして機械学習を行うということが理想となります。

ここからは各項目のことを勉強できる無料講座やUdemyの講座も紹介していきます。

Pythonの基本文法を知る

まずは、機械学習をパソコンで実装するためにどうすればいいのかを知るためにプログラミングの基本的な記述方法を覚えましょう。
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プログラミングと言ってもプログラミング言語によってできることは違います。

機械学習ができるプログラミング言語としてはいくつかありますが、一般的にはPythonがよく利用されるためPythonの基本的な文法を理解するということがここでの目標になります。

Python以外のプログラミング言語でも機械学習のプログラミングは行えますが、多くの人がPythonを利用しているためPythonで機械学習をするためのメリットとして以下のものがあります。

最近ではプログラミングの基本だけであれば無料で学習できるツールも増えてきています。

Pythonが学習できる講座は以下になります。

機械学習の中身を勉強し実装する

機械学習のモデル

機械学習では過去のデータを分析し特徴を見つけることでアルゴリズムを作成する作業を行います。

過去のデータを分析する際には目的に応じてモデルと呼ばれる様々な計算手法があります。

ここで作られたアルゴリズムを使うと未知のデータに対して、過去のデータの特徴を組み合わせることでどういったデータなのかという予測・判断を行ってくれます。

モデルの理解では数学的理解が必要になります。

機械学習にどのような計算を行わせているのか、その結果がどうなるのかということを理解する事でどのような時にどのようなモデルを利用することでどのような結果が得られるのかということがわかります。

計算手法の理解では、過去のデータに対してどのような特徴を見つけるのかといった計算の手法というよりも計算された結果がどうなるのかということを理解していく方針で勉強していきましょう。

モデルを理解するための数学には次のことを理解しておく必要があります。

• 微分
• 線形代数
• 基礎統計（平均、分散、標準偏差など）
• 単回帰分析
• 重回帰分析

これらの数学も学生時代の経験から敬遠する人もいるかもしれませんが、大事なことは必要以上に勉強しないことです。

実際にAIで使う数学はこれらの中の一部です。

機械学習の習得という目標に対して必要以上に勉強しても使わない知識が増えるだけで非常に非効率なことになりますので、必要な数学を勉強していきましょう。

これらの数学を勉強するときによくわからないという事があったらこの計算をすることで何ができるのかという結果を理解してから勉強してみるとわかることも多いです。

数学の勉強をしていてよくわからなくなってしまうので、その計算を行うことで何ができるのかということが明確でないという事があります。

特に機械学習の数学では実際の計算はパソコンがやってくれることから、計算の目的を理解しその目標のための計算として今何をやっているのかということを理解していきましょう。

例えば微分というと高校数学でも高度ですごく難しい印象があります。
しかしながら微分とは「放物線を含む線におけるある点の接線の傾きを求める公式」となります。
このある点の接線の傾きを求めるために計算を行なっていると考えれば今やっている計算がどういう意味なのかという事が理解しやすいと言えます。

ただし、これらの数学がよくわからなかったらあえて次に行くということもおすすめです。

というのも、これらの数学はAIの理解という意味では重要ですが、実装の時にどのような影響があるのかといったことは実際にやってみないとわからない部分でもあります。

そのため、とりあえず勉強してなんとなくわかったら次にいき、先の項目も学習してなんとなくわかったところで再度戻って勉強することで見えることもあります。

ディープラーニング

モデルの中の一つにディープラーニングと呼ばれるものがあります。
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ディープラーニングは機械学習のモデルの一つで、人間の脳を模した計算式が採用されており様々な分野に応用可能な技術です。
▶︎関連記事：ディープラーニングって結局なに？人工知能との関係でみるディープラーニング

モデルにもいろいろありますが特にこのディープラーニングだけは押さえておきましょう。

このディープラーニングを応用すると画像の判断や自然言語処理などを行うことができます。

もしすでにどういったAIのソフトウェアを作りたいかという構想が決まっているのであれば、画像診断や自然言語処理に関しても勉強することでこれらのAIアプリを作ることが可能になります。

実装

すでに勉強したPythonの使い方を実際に機械学習で実装するにはどのように行うのかということを学習をすることで、機械学習の構造の具体的な理解と実際の手法や結果がどういうものなのかということを理解する事になります。

言うなれば、英語の文法を勉強したので実際に自分の考えを伝える方法を知るということになります。

実装においては、IT企業が無料で公開しているライブラリと呼ばれるパッケージシステムを利用します。

実装方法において大切なことはとにかくやってみることです。

おそらく初めのうちは色々なことでエラーが発生しますが、エラーを検索してみるなどして自分なりに解決をして実装してみましょう。

エラーを自力で解決することができて実装が上手く行った時の感動は誰もが経験することです。

機械学習を自力で行ってみる

最後に機械学習をデータの取得から作成まで自力で行ってみましょう。

講座の中でやっていてうまくいっても、それは用意された教材であらかじめやり方が決まっているからできただけです。

データの収集から含めて自力でやろうとすると意外と難しいものがありますし、自力でやることでエラーの解決方法なども理解できます。

データの収集や加工方法などもどうすればいいのかケースバイケースであるため自分で調べる能力なども身につきます。

必要なデータを収集し加工する

AIの構成要素である機械学習には大量のデータが必要になります。

AIと言っても結局は過去のデータを分析して法則を導き出し未知のデータに対する予測を行うことになりますが、そのためのデータを用意する必要があります。

学習の段階では事前に用意されたデータを使うなどの方が良いでしょう。

エクセルなどでも経験がある人が多いと思いますが、パソコンは全く同じ文字でないと同じものとして判断してくれません。

人間では違う表現がされていても無意識に同じものという判断を行いますが、パソコンの場合にはこちらが明示的に変換するなどしないと機械が学習できなくなるのでそのための準備を行うということになります。

例えば、「赤」「あか」「red」は表現が違っても同じ色ということを指し示しています。
人間であれば同じものとして処理できますが、パソコンではすべて同じ表現にしないといけないのでこういったデータの処理などを行います。

データの前処理でもライブラリと呼ばれるパッケージを使用します。

データをネット上から収集する場合においてはネット上にあるWebページにプログラミングでアクセスし必要なデータを収集するWebスクレイピングという技術を使います。

機械学習でデータを分析する

集めたデータをもとに機械学習でアルゴリズムを作成していきます。

実際に機械学習を行なってみるとハイパーパラメーターをどのように調整すればいいのかやハイパーパラメーターを調整することでどのような変化があるのかといったことなどが理解できるようになります。

機械学習の結果を利用してみる

機械学習を習得したら、実際に機械学習を使ってソフトウェアの構築などを行なってみましょう。

ソフトウェアを構築することで、機械学習がどのようにソフトウェアの中で使われているのか理解することができます。

AIの学習ではPythonを使うことが多いですがPythonではWebアプリの作成をすることができます。

PythonではWebアプリ作成のためのツールが二つあり、これらのツールを使うことで簡単にWebアプリを作成することができます。

• Django
• Flask

AIのアプリ開発という意味ではFlaskを利用しましょう。

DjangoとFlaskの違いは簡単に説明すると機能がどれだけ充実しているかということになります。

Flaskは機能が必要最低限に絞られているため簡単にWebアプリを構築しやすく機械学習がアプリの中でどのように使われているのかということを理解するという意味では十分です。

AIや機械学習を勉強した後は

せっかくAIを勉強するんだったら、習得したAIの技術を活かしていきたいですよね。

ここからはAIを勉強した後のキャリアについて見ていきます。

AIエンジニアを目指す

AIを学習したらAIエンジニアを目指すことができます。

AIの技術は最新ということもありエンジニアも不足しているというのが実情です。
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そのため、AIエンジニアは通常のプログラマーよりも給与が高い傾向にあります。

もちろん、独学の場合は自身のスキルを証明するのが難しいといった問題などから簡単にAIエンジニアになれないと言えます。

また、最初から高度な技術を有するAIエンジニアになれるわけではないため給与が高くなるかは未知数です。

それでも、AIというスキルを持っておくことで自身の収入が上がる確率は飛躍的に上がります。

AIのスキルを身につけることで、AIのスキルを存分に活かしより高度なスキルを目指していくということがAIエンジニアには可能です。

AIコンサル（AI事業企画）を目指す

AIは構築も大変ですが、同時に導入する側にもどのようにAIを導入するのかという問題がありますが、それを解決するのがAIコンサル（AI事業企画）になります。

AIがビジネスなどにおいてどのような役割を果たすのかを理解し、AIの構築のためにどのようなデータをAIエンジニアに提供するかを理解するというためにもAIのコンサルは今後重要な存在になっていきます。

従来のプログラミングでも各社で使用する独自のソフトウェア開発が行われていました。

このときに問題になっていたのが、ソフトウェアを使う側がプログラミングの知識がないがためにプログラマーに対して知らないうちに無理なお願いをしてしまっていたということです。

物事を依頼する際には相手が何をしているのかということをある程度は理解している必要があります。

相手が何をしているのかを理解することで要求をする側も満足いく成果物をもらうことができます。

今後はAIの開発においてもこのような、ビジネスの現場とエンジニアによる齟齬が生まれてくることは明確です。

特に企業ごとのAIを開発しようとする場合において、どのようなデータを用いてAIを構築するかということが重要になってきますが、これはビジネスの現場とAIの技術を理解している人が重要になります。

例えば、ワインのアルコール度数を予想するAIがあったとします。
このとき分析内容として
・赤ワインか白ワインか
・造られた場所
・年代
をもとに作成されたとしますが、これで十分でしょうか？
ワインの種類にはロゼもありますし、造られた場所も国で指定するのか地域で指定するのかといった問題もあります。
また項目としてブドウの品種も必要ではないでしょうか。

実際にデータを分析する際には「どういった項目」を「どのように分析させるのか」ということが重要になります。

確かにAIエンジニアにどのようなデータを分析させるのかを考えさせることも重要ですが、AIの構築を行うというだけでも非常に難しい技術であるためAIエンジニアにAIの構想までお願いするのは酷なことと言えます。

そもそもAIの構築の構想を描くこととAIの構想をもとに実装するは違う技術です。

AIの構築の時点で非常に難しい技術にも関わらず、そこにAIの構築をどのように行うのかということまで考えさせてしまうと非常に効率が悪いです。

AIの勉強を行い実装方法も経験しておくことでAIエンジニアの気持ちも理解できるAIコンサルを目指すということも一つのスキルになります。

とりあえず勉強しておく

AIはこれからの生活においてあらゆる場面で活躍していく技術です。

このときにAIがどのようなものなのかを知っておくことでAIとどのように共存していけばいいのかといったことなどがわかるようになるためとりあえずAIを勉強しておくということも一つの選択肢になります。

現代でもエクセルが使えない社員というのが一つの課題であり、ネット上でもエクセルの使い方の情報は溢れていますし書籍やUdemyでも多くのエクセルに関する講座があります。

もはやエクセルに関する知識は高度に理解しておかなくても、エクセルが何をしてくれるのかといったことを理解しておくのは社会人として必須のスキルと言えます。

今後はこのエクセルに関する知識が当たり前になっているようにAIに関する知識もある程度は理解しているということが当たり前の時代になっていくと言えます。

もちろん、エクセルの関数などを理解せずにエクセルが何をしているのかを理解しておけば社会人として十分に通用できますがエクセルでも機能を理解しているだけではなく実際に関数を駆使して業務効率ができる人材の方がスキルとしては高いのは自明と言えます。

今後はAIの分野でも同じようなことが起こると言えます。

実際、簡単なAIであればクラウドサービスを利用することで誰でも作成することが可能な時代になってきています。

こういった新しい時代に備えて他の人よりも先にAIの理解をしておくということもAIの勉強をするには十分と言えます。

AIのスクールには行くべき？

最近はAIのプログラミングスクールも増えていますが、独学でも学習しきれるという気持ちがあるのであれば行かなくても大丈夫となります。

まだまだ、AIと言っても敷居が高く独学でAIに関するエンジニアになったという人は見ませんがこれからはそういう人も出てくることでしょう。

実際にスクールに通って思ったメリットは何かというと目標設定が適切であるということです。

特にAIというとなんかわかりそうで分からないような存在です。

そのため独学で勉強しようとすると何を勉強すればいいのかわからなくなってしまい挫折してしまいます。

またAIの機械学習の場合数学的理解が必要になりますが、この数学的理解も実装レベルで知っておく理解と学術的な意味で細かく理解では理解の度合いが違います。

AIの学習となると実装レベルでの理解が重要になりますが、本などでは学術的な意味まで解説していることも多くどこまで深く理解すればいいのかわかりにくくなってしまいます。
不必要に深く学習をしてしまい、知らなくていいことまで理解しようとしてしまい無駄な挫折につながる可能性もあります。

一方でAIのスクールではいろいろな知識を必要なレベルで教えてくれますし、AIというあいまいな存在に対して適切な目標を設定してくれています。

逆にいうと、いろいろな学習内容に対して適切な目標やどれくらいの理解度でいいのかといったことが分かればスクールに行く必要はないと言えます。

なお、おすすめのスクールは下記でまとめていますし相談会はいつでも無料で行われていますので、参加してみてAIのスクールの雰囲気を知ってみるのもよいかもしれません。

【無料相談会に参加で入門講座が無料】おすすめのAIプログラミングスクール厳選3校

2022.5.24

AIが学べるプログラミングスクールは多いけど、多すぎて選ぶ基準をどうすればいいのかわからない・・・ AIを専門のプログラミングスクールで習うべき理由は？ AIのスクールは費用が高い...

独学のメリットとデメリット

AIの独学にはメリットとデメリットがあります。

筆者も実際に独学で習得しようとしたこともありますが、最終的にはAIのプログラミングスクールにも参加しました。

だからこそ、独学とAIのスクールの比較が行えます。

ここでは、独学とAIスクールを比較した際に独学にはどう言ったメリットやデメリットがあるのかということをまとめていきます。

メリット：圧倒的コストパフォーマンス

独学での学習は圧倒的にコストパフォーマンスに優れています。

どこまで学習を行うのかということにも影響しますが、AIスクールでは給付金を活用しても25万円ほどはかかります。

AIスクール	補助金なし	補助金（70％）活用後
キカガク	792,000円	237,600円
アイデミー （3ヶ月コース）	528,000円	158,400円
データミックス	742,500円	222,750円

しかしながら独学での学習方法であるUdemyや本を活用すれば、一つの講座を2千円程度で購入することができます。

もちろん、一つの講座でAIスクールの学習内容を全て網羅することができませんので複数購入することになりますが、それでもAIスクールと比べて圧倒的に安く学習することができます。

メリット：買い切り型なのでいつでも学べる

独学での学習方法は学習の終わりがありませんので自分で好きなときに学習をすることができるということもメリットとなります。

社会人ともなると予期せぬ事態で思うように学習が進まないということもあると思います。

独学での学習では完全に自分で学習スケジュールを立てられるため柔軟に対応できるということもメリットとなります。

デメリット：自分でカリキュラムを立てる必要がある

独学では自分で学習のカリキュラムを立てる必要がありますがこれが独学における一番の難しいポイントです。

AIというこれから知ろうとしていること技術に対して、全体像を理解していないにも関わらず自分でカリキュラムを立てる必要があります。

また、独学の場合だと複数の講座や書籍を通して学習することになりますが、講座によっては前提知識などが必要になります。

このとき、前提知識というのがどれくらいのことを指しているのかわからないということもあるほか、場合によっては他の書籍や講座で習った知識に抜けがあるということもあります。

そのため、AIを習得するため学習項目をどの順番で勉強しないといけないのかがわからないということで学習項目を行ったり来たりするなど効率的に学習ができないということになります。

デメリット：自分で自分を律する必要がある

AIスクールでは学習期間の設定があるため、受講者は自然とその期間内にAIを習得しようと努力をすることになります。

多くの人が経験あると思いますが、いつでもできると思うとついつい先延ばしをしてしまうということがあると思います。

また予め講義の時間が設定されているなどがあるからこそ、その時間に合わせてスケジュールを組むということもあります。

独学ではこう言ったスケジュールの組み立てを自分で行わないといけませんが、自分に甘いとついつい「今回はいいか」などと思ってしまい学習をしなくなってしまう可能性もあります。

デメリット：質問ができない

Udemyでもチャット形式で質問できますが、やはりWeb形式にしろ相手の顔が見えているからこそ質問・相談できるということも多くあります。

特に自分で何がわかっていないのかということに対しても質問できるというのがAIスクールでの学習メリットになります。

しかしながら独学では基本的に自分で解決しないといけないので挫折につながりやすいです。

まとめ：独学でもAI学習できる

今回は独学でAIを学習する方法について解説しました。

これから学習しようとする学問に対して、自分でカリキュラムを立てないといけないということが独学で一番難しい部分とも言えます。

ところで、AIの学習についてそもそも独学で勉強しないといけないと思い込んでいませんか？

確かに独学で学習できる方が金銭的にも安くメリットが大きいのも事実です。

しかしながら、AIのスクールのことを何も知らないのに独学で学習するという決定をしてしまうことは勿体無いとも言えます。

当サイトではAI学習のための正しいSTEPをまとめておきました。

このSTEPでは自分が本当にAIを学ぶべきなのかどうかから、AIをどのように学習すればいいのかまで正しく考えることができます。

AI学習に向けて正しい順序で考えないと無駄な時間で悩んでしまい時間を浪費してしまう可能性があります。
いざ学習したとしても、習得できず時間だけではなくお金を失うことにもなりかねません。

ぜひ、AIを独学するという決定が正しいという確信を持つためにも学習の準備をしっかりとおこなってください。