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機械学習のプログラミングに興味がある人に勧めるサイト3選


「機械学習」とは、既存のデータからパターンを見つけ出していき、その結果を学習してもっと複雑で実用的な新たなパターンを見つけ出します。例えば、日本語における単純なルールから単純な文章を生成することから初め、そこに隠されたもっと複雑なルールを学んで、より自然言語に近い形で文章を作っていくなどは機械学習の学習プロセスそのものです。

現在ブームとなっているディープラーニングは機械学習の一種ですので、第三次人工知能ブームを技術的にもきちんとキャッチアップしたい!という方は、この記事でご紹介する厳選リソースで、機械学習をきちんと押さえておきましょう!

機械学習チュートリアル

参考サイト:機械学習チュートリアル

■初めて機械学習を聞いた人向け
■数式を使いません
■分散のはなしはしません

とあるように、優しい言葉遣いでいつの間にか機械学習の本質を納得させてくれます。理解を深めていく順番も初心者のつまずきやすいポイントを良く押さえており、簡単な問題とその答えなどを取り入れながら、「教師あり学習」「教師なし学習」などの機械学習のキーコンセプトを学ぶことができます。

機械学習の Python との出会い

参考サイト:機械学習の Python との出会い

機械学習のキーコンセプトなどを一通り整理することができたら、今度は実際に機械学習に触れてみましょう。概念的に機械学習を理解するだけでなく、手を動かしてプログラミングをしてみることで計算機工学の理解は飛躍的に高まります。Pythonを用いて、Pythonの科学技術計算モジュールの定番ライブラリであるNumPyやSciPyなどの使い方も徹底的に学習することができます。

また、最初の「機械学習チュートリアル」では、数式は使わず統計学の分散についてもとりあえず脇へ置いておいて学習を進めてきた人も、本格的に機械学習をやるには避けては通れない「ベイズ統計学」などもPythonを使いながらバッチリ解説されています。
統計学は統計学で学習するよりも、このサイトの「ベイズ統計学」に関する記述はかなりわかりやすく、かつ本質的ですので、絶対におすすめです。

唯一注意点としては、コーディングにPython3系が採用されている点でしょうか。Python3系を避けている人はこれを期にPython3を使ってみてもよいのでは?

Coursera Machine Learning

参考サイト:Coursera Machine Learning

スタンフォード大学を始めとした世界の著名大学の計算機工学の先生から機械学習を教えてもらえます!コンピュータサイエンス、特に最先端の機械学習やディープラーニングなどは、最新情報も英語で提供されることが多いので、これから機械学習を本格的に学んでいきたい!という意欲のある人は、ぜひCoursera Machine Learning の授業をチェックしてみましょう。

上記のURLは一つの授業のページではなく、Pythonを使った機械学習のコースの一覧ページとなっています。
機械学習の基礎から、応用、初心者向けにPythonの使い方を中心として機械学習まで手を広げていくパターン、ニューラルネットワークの観点からマシンラーニングを取り上げたり、テキストマイニングから掘り下げたりなど、自分の興味に従って、膨大な機械学習の森の中に突き進んでいけます。

ありきたりの内容ばかりの日本語のチュートリアルを時間をかけてやるよりも、自分の興味に合わせて一気に世界の最先端部分まで到達してしまった方が、結局学習時間も短かった!?などということもありえそうですね。

 

まとめ

機械学習は、ディープラーニングの基礎となっているばかりでなく、あらゆるデータサイエンスの基礎となっています。人間の脳の働きをコンピュータにやらせるという時に必ず一度は通るのが、機械学習の分野です。
理論的な部分だけでなく、手を動かして理解できる優れたリソースが世界中にありますので、この機会に機械学習の森の中を探検してみましょう!

 

 

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