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【機械学習とは?】その仕組みや機械学習エンジニア入門におすすめの方法をご紹介!

目次

AIやロボットなど、人工知能を活用した製品やサービスが身近になってきています。それに伴い日々の生活やビジネス環境は大きな変化を遂げ、今後も発展が見込まれています。

AIを支える技術として話題になる「機械学習」は、近年の技術進歩のスピードも加速し、ますます注目が高まっている技術です。

この記事では機械学習についての解説と、併せて話題になることの多いAIやディープラーニングとの違い、仕組み、機械学習を学び始めるのにおすすめの方法を紹介していきます。

機械学習とは?

機械学習とは、コンピュータがビッグデータを自ら学習し、分析や未来予測、処理などを行うデジタル技術のことです。

主にAIや産業用ロボット、アプリやソフトウェアなどを構成する重要な技術です。ニューラルネットワーク、ディープラーニングと混同されやすいですが、これらは機械学習を機能させる重要な技術であり、両者とも機械学習に包括されてます。

※ニューラルネットワーク・ディープラーニングについては以下の記事で説明しています。

ニューラルネットワークとは?ビジネス活用・導入のための基礎・入門情報も紹介

ディープラーニングとは?活用シーンや入門者向けに学習方法・本をご紹介!

機械学習は、大量のデータを処理する際「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」のアルゴリズムによってデータを学習し、実行するための処理を生み出していきます。

機械学習の技術は進化が著しく、昨今では医療や生活など人々の生活を安全・安心に過ごせるよう、様々な場面で取り入れられています。

機械学習の技術が活かされている場面

現在、広い分野で機械学習の技術が利用されていますが、ビジネス分野では「チャットボットの自動返信」「データ分析・予測」「音声認識」「画像認識」「テキスト生成」「OCR」がわかりやすい導入事例でしょう。

他にも医療従事者の人手不足が問題視されている医療分野では、正確で効率的な医療を提供するために活用されており、人々に安心を与えています。

機械学習とAI、ディープラーニングの違い

機械学習と併用されることが多く、意味が混同されやすいのが「AI」「ディープラーニング」です。

AI(Artificial Intelligence/人工知能)が動くために「機械学習」の技術があり、その技術のひとつが「ディープラーニング」のアルゴリズムになります。

まず、機械学習とディープラーニングは「ニューラルネットワーク」という脳の神経細胞をモデルにした技術によって支えられています。

その上で、外部からのデータを反復して学習するのが機械学習ですが、機械学習の中でも重要なデータの目利き(特徴量とも言います)ができるようにしたのが「ディープラーニング」です。

ディープラーニングは、学習を通して自身で目利きの性能を高めていくことができるため、より高度な自動化ができることで注目を集めています。

機械学習の仕組み

機械学習は、様々なビッグデータを自ら反復して学習し、AIなどの包括システムがタスク実行できるよう、データを出力します。

そのための処理には、主にディープラーニングやニューラルネットワークが活用され、新たなデータを蓄積し、精度を高めたり処理を早くすることが可能になっています。

仕組みとして、外部から得たデータを蓄積してパターンや特徴などを認識し、多重層になったニューラルネットワークで、目的のデータを出力する仕組みになります。

画像データや音声データなど、処理するデータによって「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」のアルゴリズムを活用してデータを処理・出力していきます。

機械学習で実現できること・できないこと

機械学習を活用することで、これまで実現不可能だったことが、特定の才能を持つような人材がいなくても実現できるようになります。

ビッグデータを正確に素早く処理・出力することは、機械学習の得意分野です。例えば、市場予測などは、人的な力に頼る場合は多くの時間を要したり、高いスキルや才能が必要になります。

これが、機械学習では大量の処理・出力を素早く正確に実現できます。逆に、自由なひらめきや発想など、アイデアやセンスを求められるような出力はあまり得意ではありません。

現在、機械学習がデータを処理するためのアルゴリズムは、人が設計図を与え、データを元に処理するものです。

初心者から機械学習エンジニアに入門するための方法

技術成長の著しいAIや機械学習に興味を持ち、エンジニアを志す方も増えています。

ただ、他のエンジニア職と違い、専門的なスキルや知識を幅広く学習する必要があります。つまり、機械学習を学び、身につけようとする人が多い反面、入門するまでのハードルも高いのも事実です。

ここでは、どのように学んでいけば機械学習エンジニアに必要なスキルが身につくのかを紹介します。

リテラシーを身につける

まずは、機械学習におけるリテラシーを身につけることが大切です。プログラミングやスキルを活用して、何を実現できるのかを具体的にイメージできるようになれば、リテラシーがついたと言えるでしょう。

機械学習の技術はいきなり全てを身につけるのは不可能といえます。最初にリテラシーをつけて進むべき方向を定め、逆算的に必要なスキルを身につけることが良い機械学習エンジニアになる近道です。

Pythonなどの言語を学習する

機械学習で多く使われるプログラミング言語は、「Python」です。基礎的な部分は他の言語より理解しやすいという特徴もあります。

一度に多くの言語を学ぶ必要はありませんし、最初にPythonを学び、必要に応じて他のプログラミング言語を取り入れることがベストです。

プログラミング言語を学ぶ方法は、書籍やeラーニングを使った方法などがあります。

実際にちょっとした仕組みやプロダクトを作ってみる

ある程度のプログラミング知識が身についたら、実際にちょっとした仕組みやプロダクトを作ってみましょう。知識としてインプットするだけではなく、実際に作成しアウトプットするとより実践的なスキルを身につけることができます。

アウトプットのイメージがわかない場合は、機械学習関連のフレームワークやライブラリを使い、サンプルや簡単なプロダクトを作成すると、スムーズに進められるでしょう。

機械学習について学習できる2冊の本

「現場で使える! pandasデータ前処理入門」

増田 秀人(著)

出版社 : 翔泳社

エンジニアとして、現場に入ってからも活用できるpandasライブラリを活用した前処理や手法を学ぶことができます。

ある程度の知識を得た後にステップアップとして学ぶと、具体的な機械学習のイメージが湧く一冊です。

「人工知能は人間を超えるか」

松尾 豊 (著)

出版社 : KADOKAWA/中経出版

AIや機械学習が話題になるときには、モラルや情勢もあわせて議論されます。

その根底にある問題や背景を知ることで、自身が機械学習エンジニアとしてどういう立ち位置で進んでいけばいいのかを考えさせてくれる一冊です。機械学習を学びたいと思った時に、最初に読んでおくと指針となる本です。

最後に

技術革新が著しく、様々な分野で活用されている「機械学習」は、現在ある様々な諸問題を解決できる技術です。

また、マーケティングやビジネスにおいても多くの企業がAIを導入し、それを支えるディープラーニングの概念は経済を大きく変化させているものになります。

これからの時代の流れやチャンスを掴みたい方は、ぜひ機械学習について学んでみてはいかがでしょうか。

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