機械学習の学び方　考えるな！感じるんだ！

はじめに

この記事では、私の機械学習勉強法について述べます。

勉強法

百聞は一見に如かず

まずは本を読みました。

機械学習に限らず、専門書は比較的高価です。1冊1万円するものもありますね。

「高いから買わない」という人も少なくないですが、私はもったいないと思います。

本から得られる情報の質と、自分が同じ情報を独力で入手しようとしたときのコストを天秤にかけると、むしろ安いとさえ言えます。

以下の本は私が読んだなかでも比較的わかりやすい機械学習（一部統計学）の本です。

• 初級
  • 石村貞夫; 石村友二郎. 入門はじめての時系列分析. 東京図書, 2012.
• 中級
  • 多田智史; 石井一夫. あたらしい人工知能の教科書 プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識. 翔泳社, 2016.
  • 太田満久, et al. 現場で使える! TensorFlow 開発入門 Keras による深層学習モデル構築手法. 翔泳社, 2018.
  • クジラ飛行机, Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう, 2016.
• 上級
  • 井手剛; 杉山将. 異常検知と変化検知. 講談社, 2015.

習うより慣れろ

本についてきたサンプルプログラムはどんどん実行しました。

「学ぶ」という言葉の語源は「真似る」と同じです。何事も、できる人の真似をすること、技術を身につける近道です。

書籍付属のサンプルプログラム以外にも以下のような解説記事やチュートリアルを参考にしました。

• 解説記事
  • Python3の環境でTensorflowのサンプルを動かす
• チュートリアル
  • TensorFlow Core Tutorials

鶏口となるとも牛後となるなかれ

人の真似をするとたしかに早くスキルが身につきます。とはいえ、それだけでは面白くない。

まだだれも使っていないような先端的なライブラリもどんどん学びました。青田買いです！

例えば以下。

• 強化学習フレームワーク Google Dopamine をつかってみた。
• 自然言語ライブラリGiNZAの最速レビュー

自分の土俵で戦う

機械学習は裾野の広い分野です。私が昔組み込み開発で使ったFPGAが、今ではデータセンターのサーバに組み込まれて、機械学習等の用途に積極的に使われているそうです。

機械学習そのものを学ぶだけでなく、自分がすでに知っている分野をベースに機械学習を学びました。

例えば以下。

• ソフトウェア開発者向けのFPGA最新動向のまとめ

まとめ

私の機械学習勉強法を紹介しました。
皆さんのお役に立てば幸甚です。