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【2024年2月】機械学習がわかる本おすすめ3選+最新情報

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機械学習について知りたい人のために、おすすめの本を紹介します。

まずはじめに、機械学習がわかる本のおすすめ3選を紹介します。

さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本最新の本、そしてオンライン講座3選を紹介します。

あなたは、次のどれに当てはまりますか?

  • データサイエンティスト: 機械学習の理論とアルゴリズムを深く理解し、実践的な問題に応用したい。
  • IT学生: 機械学習の基礎知識とスキルを習得し、キャリアを形成したい。
  • ソフトウェアエンジニア: 既存の開発スキルに機械学習を加え、より高度なアプリケーションを開発したい。
  • ビジネスアナリスト: データ駆動型の意思決定に機械学習を活用したい。
  • プログラミング初心者: 人工知能分野への入門として機械学習の基本を学びたい。
  • プロジェクトマネージャー: 機械学習プロジェクトを効果的に管理し、チームをリードしたい。
  • 研究者: 最新の機械学習技術とその科学的な進展に関心がある。
  • マーケティング専門家: 顧客データの分析と市場予測の精度を高めるために機械学習を利用したい。
  • フリーランスのコンサルタント: 機械学習の知識を提供し、クライアントのビジネスをサポートしたい。
  • AI愛好家: 最先端の技術として機械学習のトレンドと応用に興味がある。

あなたの興味関心にあった本やオンライン講座をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう!

機械学習の本 おすすめ3選

機械学習がわかる本のおすすめ3選について、書籍情報と評判・口コミを紹介します。

Python機械学習プログラミング[第3版] 達人データサイエンティストによる理論と実践:Sebastian Raschkaほか(著)

書籍情報

Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili(著)株式会社クイープ(翻訳)福島 真太朗(監修)インプレス(出版社)2020/10/22(発売日)688(ページ数)

世界各国で翻訳された機械学習本ベストセラーの第3版! 

分類/回帰問題から、深層学習/強化学習まで、機械学習コンセプト全般をカバー。
理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。

第3版で敵対的生成ネットワーク、強化学習の各章を新たに追加し、scikit-learnやTensorFlowなどなど新規のPython環境に対応。
13~16章の内容をほとんど刷新しています。

著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学ぶことができて、理論と実践を架橋する解説書の決定版!

amazon.co.jp書籍情報より引用

評判・口コミ

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スッキリわかるPythonによる機械学習入門:須藤秋良(著)

書籍情報

須藤秋良(著)株式会社フレアリンク(監修)インプレス(出版社)2020/10/16(発売日)664(ページ数)

少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で、実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書

機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。
各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。

本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。

各工程やツールを個別・独立してバラバラに学ぶのではなく、データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することで、機械学習の全体像と本質が自然と体に染みこむよう構成されています。
しかも単に繰り返すのではなく、最初はシンプルでやさしい題材からはじめ、以後、さまざまに角度を変えながら、段階的に高度な内容に挑戦するため、最終的には、中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるでしょう。

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

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評判・口コミ

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図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書:山口達輝ほか(著)

書籍情報

株式会社アイデミー 山口達輝, 松田洋之(著)技術評論社(出版社)2019/9/2(発売日)240(ページ数)

機械学習とディープラーニングの基本がわかる!

機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。

エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことのできる、最初の1冊目にふさわしい入門書を目指します。

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評判・口コミ

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機械学習の名著・ロングセラー本

機械学習についての名著やロングセラー本を紹介します。

実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎:池田 雄太郎ほか(著)

書籍情報

池田 雄太郎, 田尻 俊宗, 新保 雄大(著)翔泳社(出版社)2023/11/16(発売日)304(ページ数)

身近な課題を解決しながら機械学習を基礎からしっかり理解できる!

本書はPythonを利用して、実際の課題を機械学習で解決する手法を解説する書籍です。
手を動かしながら、データ分析やアルゴリズムについて学ぶことができます。
本書では「1.課題分析」「2.データ分析」「3.予測」の3ステップで課題解決を行っていきます。

■本書の特徴

1.現実的な場面を想定した解説
本書では、現実的な場面を想定して「課題」を設定し、それを機械学習で解決する方法を解説します。
課題からアルゴリズムを選定し、プロジェクトをどのように動かしていくのかを学べます。

2.機械学習に最適なアルゴリズムを学べる
本書は、機械学習に用いるアルゴリズムを実例を通じて学べます。
身近なビジネス課題を解決するために、どういったアルゴリズムを用いれば良いか、体系的に理解できます。

■こんな方のための本です

・Pythonの学習をある程度終えて、これから機械学習に対する勉強をしてみたい、一歩を踏み出してみたい方
・業務や個人のプロジェクトで機械学習を使ってみたい方
・教科書的な勉強だけでなく、実際に手を動かしながら学びたい方

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出版社ポスト

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ITエンジニアのための機械学習理論入門[改訂新版]:中井 悦司(著)

書籍情報

中井 悦司(著)技術評論社(出版社)2021/7/17(発売日)256(ページ数)

機械学習を基礎から理論的に学びたい、そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。
初版から約5年が経過し、全面カラー化して「改訂新版」としました。

Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新、これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え、最新の書き下ろし修正でアップデートしました。

初版から内容は古びておらず、逆に、機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので、まさに入門の定番書になりました。
カラー化によりグラフも見やすくなり、理解が進むのもお勧めするポイントです。

(こんな方におすすめ)
・機械学習について興味があるITエンジニア、大学生、専門学校生、高専生など

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評判・口コミ、出版社ポスト

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見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑:秋庭 伸也(著)

書籍情報

機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる!

「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか?
本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。

いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。
アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。

これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。

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評判・口コミ

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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:Andreas C. Mullerほか(著)

書籍情報

Andreas C. Muller, Sarah Guido(著)中田 秀基(翻訳)オライリージャパン(出版社)2017/5/25(発売日)392(ページ数)

Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。

ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

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評判・口コミ

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最新の機械学習の本

近日発売予定や最近発売された最新の機械学習の関連書籍を、発売日が新しい順に紹介します。

【2月27日発売】教養としての機械学習:杉山 将(著)

書籍情報

杉山 将(著)東京大学出版会(出版社)2024/2/27(発売日)168(ページ数)

これだけは知っておきたい!
第三次AIブームを支える機械学習の入門書

AIのベースの一つである機械学習とは、コンピュータに大量のデータや経験を与えることによって、事象のパターン・ルールを発見し、予測などまでをも実現する技術である。

機械学習の基礎から筆者らの最先端の研究までを初めての人にもわかりやすく解説する一冊。

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【2月17日発売】Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習:Jake VanderPlas(著)

書籍情報

Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。

IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。

それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。

Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。

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図解入門 業界研究 最新 AI産業の動向とカラクリがよ~くわかる本:讃良屋安明(著)

書籍情報

讃良屋安明(著)秀和システム(出版社)2024/1/19(発売日)240(ページ数)

本書は、近年新しい成長産業として注目されているAI産業について、国内外の最新情報や主要企業の動向、最新技術の基礎知識などをわかりやすく解説する入門書です。

AIによる技術革新は既存の産業やサービスに大きな影響を与え、今後も社会を大きく変革することが予想されます。
こうした変化や将来の展望に加え、AI関連の新しい職種なども紹介します。

最新事情から就職まで、これからAI産業について知りたい人に役立つ1冊です。

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事例で学ぶ特徴量エンジニアリング:Sinan Ozdemir(著)

書籍情報

Sinan Ozdemir(著)田村広平, 大野真一朗(監修)砂長谷健, 土井健, 大貫峻平, 石山将成(翻訳)オライリージャパン(出版社)2023/12/26(発売日)320(ページ数)

いかに高度な機械学習モデルがあったとしても、その性能を左右するのは入力データが優れているかどうかです。
時代とともに扱うモデルが進化したとしても、優れた入力データを構築するための特徴量エンジニアリングは常に必要な技術であり、どのような時代においても学ぶ価値があります。

本書は、一般的な特徴量エンジニアリングの手法を概説するとともに、それらの手法をいつどのように使うかについて考えるためのフレームワークを提供します。

序盤の章では特徴量エンジニアリングの基本概念や基礎知識を学び、後続章では5つの実践的なケーススタディを通じて特徴量エンジニアリングの具体的手法を詳しく解説します。

COVID-19の診断や再犯率のモデリングなど、実社会での活用を想定した実例を通して、自然言語処理やコンピュータービジョン、時系列分析など、さまざまな機械学習ジャンルにおけるパフォーマンス向上のためのヒントが得られます。

本書の内容を学ぶことで、特徴量エンジニアリングの手法をしっかり理解し、実践へと応用することができるでしょう。

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Human-in-the-Loop機械学習 人間参加型AIのための能動学習とアノテーション:Robert (Munro) Monarch(著)

書籍情報

Robert (Munro) Monarch(著)上田 隼也, 角野 為耶, 伊藤 寛祥(翻訳)共立出版(出版社)2023/12/25(発売日)428(ページ数)

本書は、Human-in-the-Loop機械学習(人間参加型AI)の活用により、効率よく高品質な学習データを作成し、機械学習モデルの品質とアノテーションのコストパフォーマンスを改善する方法を解説する。
実世界で応用されるほとんどの機械学習モデルは、人間のアノテーターが作成した学習データセットを利用して構築される。
それゆえ機械学習を実世界の問題に応用していくには、この学習データセットをいかに高品質とするかが重要である。
学習データセットが高品質なら、単純な機械学習アルゴリズムでも実用的に十分な性能を引き出すことができる。

本書では、アノテーションのプロセスに能動学習という機械学習手法を導入して、アノテーションの品質とコストパフォーマンスを劇的に向上させるテクニックを軸に、AIと人が互いに助け合いながらより良いAIシステムを開発するために役立つ、幅広く、かつ奥深い知見を提供する。

本書は4部構成の大著であり、Human-in-the-Loop機械学習や能動学習の解説だけではなく、アノテーションの品質管理手法やアノテーターの評価・管理手法、アノテーションツールの設計方法といった、実際の機械学習プロジェクトに必要な極めて実践的な内容を豊富に含んでいる。

データサイエンティストや機械学習エンジニアはもちろん、アノテーションの実務に関わる管理者・技術者にも本書を読んでいただき、人がより有効な形でモデル開発に関与する「人間参加型AI」の実現に繋げてほしい。

[原著: Human-in-the-Loop Machine Learning: Active learning and annotation for human-centered AI, Manning Publications, 2021]

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Python時系列分析クックブック II モデル・機械学習:T. A. Atwan(著)

書籍情報

T. A. Atwan(著)黒川 利明(翻訳)朝倉書店(出版社)2023/11/9(発売日)256(ページ数)

Atwan: Time Series Analysis with Python Cookbook, Packt, 2022を2分冊で翻訳

時系列データの前処理を紹介したI巻に続き、より高度な解析をPythonで実践
伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用
予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ37のレシピを紹介

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Python時系列分析クックブック I 前処理:T. A. Atwan(著)

書籍情報

T. A. Atwan(著)黒川 利明(翻訳)朝倉書店(出版社)2023/11/9(発売日)240(ページ数)

Time Series Analysis with Python Cookbookを2分冊で翻訳.

I巻では時系列データの取扱いの基礎を取り上げ、Pythonで解析するための事前の準備について具体的に解説.
さまざまなソースやフォーマットのデータをとり扱う.
データ変換・クリーニング,欠測値の扱いを学ぶ37のレシピを紹介.

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機械学習による分子最適化 数理と実装:梶野 洸(著)

書籍情報

梶野 洸(著)オーム社(出版社)2023/11/1(発売日)312(ページ数)

機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について、基礎理論から実装まで一気通貫して解説

本書は、機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように、機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です。

さらに、機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため、数理的な内容だけではなく、Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています。分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく、それらを実践に活かすところまで習得できます。

また、分子構造を取り扱うための手法や、特有の事情についても詳しく説明していますので、機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります。

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PyCaretで学ぶ 機械学習入門:梅津雄一ほか(著)

書籍情報

梅津雄一, 中野貴広(著)シーアンドアール研究所(出版社)2023/10/11(発売日)360(ページ数)

本書では、PyCaretという強力なライブラリを使いながら、ただの解説本にとどまらず、機械学習の基礎を網羅する内容を提供します。
機械学習の理解を「何だかよくわからないけど凄いもの」から、「ある程度、中身を知っていて使える」レベルに引き上げたい皆さんに、最適な一冊を提供します。

本書では、理論と実践のバランスを重視しています。
まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。
具体例や図を多く使い、楽しみながら学べるように工夫しています。
また、正確さを犠牲にせず、できるだけわかりやすく説明しています。

次に実践面では、Pythonというプログラミング言語と、PyCaretという機械学習やその周辺に関する処理が1つにまとまったライブラリを用います。
ただの「PyCaret日本語Tips」のような内容ではなく、あくまでPyCaretを用いて機械学習に関する一連処理を理解できるようになっています。
ソースコードはすべて、後述するGoogle Colaboratoryというサービスを使ってすぐに実行できるようになっています。
また、本書のサポートサイトでは、ソースコードのダウンロードも可能です。

機械学習の分野は日々刻々と進化しており、新たなサービスや技術が絶え間なく登場しています。
この本を通じて、機械学習の基本理論と実践的なスキルを身につけ、そんな広大で革新的な世界へ一緒に足を踏み入れましょう。

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機械学習 オンライン講座3選

オンライン学習プラットフォームUdemy(ユーデミー)で、機械学習のオンライン講座を受講できます。

Udemyで人気のオンライン講座3選について、講座概要・対象学習者・学習内容をUdemy公式サイトより引用して紹介します。

Udemyの使い方をくわしく知りたい場合は、ブログ記事をごらんください。

【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう

講座概要

単回帰、重回帰、ニューラルネットワーク、強化学習、自然言語処理、主成分分析といったテーマに関するアルゴリズムの実装から統計学を活用したモデリング、Google colabやTensorflowの使い方などMLに必要なすべてを習得します。

  • 最終更新日:2023年10月
  • 22時間のオンデマンドビデオ

対象学習者

  • 機械学習に興味を持っている方
  • 線形回帰やロジスティック回帰といった内容については何となく学んだが、更に深く理解をしたい人
  • データサイエンスの分野でキャリアを開始したい人
  • 機械学習の各アルゴリズムを直観的に理解したい人
  • 機械学習の専門書を読んだが、数式が難解で良く分からないと感じている方

学習内容

  • Pythonを使って機械学習のアルゴリズムの実装を行うことができます
  • 多くの機械学習のアルゴリズムを直観的に理解できるようになります
  • 統計学の手法を活用したモデルの評価方法を学ぶことができます
  • 強化学習、ディープラーニングなどの実装を行うことができます
  • モデルの精度を高める方法を知ることができます
  • Google colabの使い方を学ぶことができます
  • Tensorflowの使い方を学ぶことができます

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【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう icon

学習期間の制限なし

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30日間返金保証つき

豊富な演習問題とKaggle実践で身に付ける!『Python データ分析 & 機械学習 ~パーフェクトスターターコース』

講座概要

Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn & Kaggle ... データ前処理、分析、視覚化、さらに予想モデルの構築・評価まで。

初めて出会うデータセットへ即応できる力を付けましょう!

  • 最終更新日:2024年1月
  • 18.5時間のオンデマンドビデオ

対象学習者

  • Pythonを用いたデータ分析に関心のある方(適切な手法を選択し、円滑に分析を進められるようになります)
  • 機械学習を学びたい方(スターターコースとして非常に優れた内容となっています)
  • データ処理の手法を身に付けたい方(数値のスケーリング、分類ラベルの変換の手法と意味を理解できます)
  • 機械学習に至るまでの流れを学びたい方(探索的データ分析からscikit learnでのモデル作成、予測値の評価方法まで繰り返し実践して身に付けます)
  • とりあえずPandasを学びたいとお考えの方(各種プロット、さらには機械学習まで進めましょう)
  • PandasやMatplotlib、Seabornが今ひとつわからないという方(迷わなくて済むよう手法を統一しましょう)
  • Scikit Learnの代表的なモジュールを学びたい方(機械学習モデル作成の流れの中で使うモジュールを厳選してご紹介します)
  • Kaggleに挑戦したい方(難度の高いものは扱いませんが、いくつものデータセットを元に実践を繰り返します)
  • 世の中に溢れるオープンデータセットを分析して遊びたい方(データ分析で新しい解釈や傾向を導き出しましょう。データに強くなりましょう)
  • Pythonで何をしようかと迷っている方(データ分析・機械学習はPythonが代表的に活躍している分野です)

学習内容

  • 新規データの読み込みから機械学習モデルの評価までの一連の流れ
  • 機械学習に向けたデータの前処理 【Pandas, Scikit-learn】
  • 探索的データ分析
  • データの視覚化(グラフの作成)【Matplotlib, Seaborn】
  • DataFrameの操作方法(Pandasが提供する主要な操作)
  • Numpyの多次元配列の理解と扱い方
  • 機械学習モデル 【scikit-learn】
  • scikit-learnの幅広いモジュールの使い方
  • 機械学習モデルの構築とそのモデルの評価
  • Kaggleの利用方法(アカウント作成から notebook でのモデル作成まで)
  • Jupyter notebook もしくは Google Colaboratory の使用方法

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みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】

講座概要

【Google Colaboratory対応】初心者向けの人工知能と機械学習のコースです。

プログラミング言語Pythonを使って、機械学習とプログラミングの基礎、必要な数学を勉強しましょう!

文字認識や株価分析なども行います。

  • 最終更新日:2023年11月
  • 9時間のオンデマンドビデオ

対象学習者

  • 人工知能、機械学習に興味があるが、最初のとっかかりが分からない方
  • 人工知能、機械学習関連の分厚い書籍に辟易した方
  • 人工知能、機械学習をビジネスで扱う必要に迫られた方
  • 数学、プログラミングが人工知能学習の障壁になっている方
  • 人工知能の学習を通してPythonプログラミングを身に付けたい方
  • 文系の方、非エンジニアの方にもおすすめです

学習内容

  • 簡単な機械学習のコードを書けるようになります。
  • Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます。
  • ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につきます。
  • 有名な機械学習ライブラリが扱えるようになります。
  • 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につきます。
  • 人工知能全般についての知識が身につきます。

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機械学習 よくある質問と回答

機械学習について、初心者からよくある質問と回答を5つ紹介します。

機械学習とは何ですか?

回答: 機械学習は、コンピュータがデータから学習し、経験に基づいて決定や予測を行う技術の分野です。

これにより、明示的なプログラミングなしにタスクを実行する能力をコンピュータに与えることができます。

機械学習で使用される主なアルゴリズムのタイプは何ですか?

回答: 機械学習の主なアルゴリズムのタイプには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。

教師あり学習ではラベル付きデータを使用し、教師なし学習ではラベルのないデータを使います。

強化学習では、環境との相互作用から学習します。

機械学習に必要な前提知識は何ですか?

回答: 機械学習を学ぶには、基本的なプログラミングスキル(特にPython)、数学(特に統計学、確率論、線形代数)が必要です。

これらの知識は、機械学習の理論とアルゴリズムを理解するのに役立ちます。

機械学習の実用的な応用例は何ですか?

回答: 機械学習は多くの分野で応用されています。

例えば、画像認識、音声認識、推薦システム、自動運転車、医療診断、金融取引の予測などがあります。

これにより、効率性の向上や新しい洞察の発見が可能になっています。

機械学習プロジェクトを始めるにはどうすればいいですか?

回答: 機械学習プロジェクトを始めるには、まず解決したい問題を明確にし、適切なデータセットを収集します。

次に、データの前処理を行い、適切な機械学習モデルを選択して訓練します。

最後に、モデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じて調整します。

機械学習のスキルが活かせる職種とは?

機械学習に関する知識や経験は、現代の技術業界において非常に重要であり、多岐にわたる分野で活用されています。

このスキルを習得することによって、以下のような仕事を担当することができます:

  1. 機械学習エンジニア:
    • アルゴリズムとデータ処理技術を使用して、機械学習モデルを開発、訓練、評価し、それらを実際の問題解決に適用します。
  2. データサイエンティスト:
    • データ探索、統計分析、機械学習モデリングを通じて、ビジネスや科学研究のための洞察を提供します。データ駆動型の意思決定を支援するために、複雑なデータセットから価値ある情報を抽出します。
  3. AIリサーチャー:
    • 人工知能の基礎研究に従事し、新しい機械学習アルゴリズムや技術の開発を行います。最先端のAI技術を追求し、学術論文や研究成果を発表します。
  4. ビジネスインテリジェンス(BI)アナリスト:
    • 機械学習モデルを使用して、ビジネスの運営に関連するデータから洞察を得ます。ビジネスの成長に役立つ情報を提供し、戦略的な意思決定を支援します。
  5. ソフトウェア開発者:
    • 機械学習を応用したソフトウェア製品やサービスを開発します。これには、ウェブアプリケーション、モバイルアプリ、組み込みシステムなどが含まれます。
  6. プロダクトマネージャー:
    • AIや機械学習を活用した製品やサービスの企画、開発、市場投入を管理します。技術的な背景を持つことで、開発チームとのコミュニケーションがスムーズになります。
  7. システムアナリスト:
    • 機械学習技術を組み込んだシステムの設計と分析を行います。技術的な要件の定義、システムアーキテクチャの設計、問題解決策の提案などを担当します。
  8. コンサルタント:
    • 機械学習やデータサイエンスに関する専門知識を生かして、企業や組織に対して技術的な助言やソリューションを提供します。ビジネスプロセスの最適化や新しいビジネスチャンスの創出を支援します。

機械学習の知識や経験は、金融、医療、製造、小売、エンターテインメントなど、さまざまな業界でのキャリアに有益です。

データの価値を最大化し、革新的な製品やサービスを開発するために、多くの企業が機械学習の専門家を求めています。

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まとめ

機械学習について知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。

まずはじめに、機械学習がわかる本のおすすめ3選を紹介しました。

さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本最新の本、そしてオンライン講座3選を紹介しました。

あなたの興味関心にあった本やオンライン講座をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう!

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