AIONOW編集部作成
こんにちは。AINOWインターンのSatoshiです。今回はAIなどの先端技術に関する教育を展開している株式会社キカガクで3日間の短期セミナーを受けてきたのでその体験レポートを紹介したいと思います。
キカガクとは？
キカガクとは「あるべき教育のエコシステムを追求する」をミッションにAI領域の研修を中心とした教育事業を展開している会社です。
目次
文系大学生でも機械学習ができた
筆者は文系大学生で、大学でプログラミングを受けたことがありません。統計学の勉強の延長で最近Pythonを勉強している程度です。事前の知識は
- 基本的な統計の知識
- 高校レベルの基本的な数学（微分積分や行列について）
- 機械学習についての本を数冊読んだことがある
ぐらいでしたが、それでもキカガクのセミナーを通して機械学習のモデルを実際に構築することができました。
Python初心者な筆者
筆者は、データ分析がしたいという理由から最近Pythonの基礎的な部分を独学しています。
今までは
- Progate
- PyQ
の2つを活用して勉強してきました。どちらも基本的には自主的に学習に取り組むサービスです。ただ、基本的なPythonについては学んではきたものの、未だ機械学習関連のプログラミングはしたことがない状態でした。
Pythonが人気な5つの理由
その前にPythonが人気な理由をご紹介します。様々な理由がありますが、特に、
- 文法がシンプルでわかりやすい
- 大学などの学術研究に適している
- ライブラリやフレームワークなどが豊富で使いやすい
- 今話題の機械学習やディープラーニングの実装に非常に適している
- Google、マイクロソフト製品など多くのウェブサービスやアプリケーションで利用されている
といった5つの理由が挙げられます。今やPythonは非常に価値のあるプログラミング言語として多くの場面で使用されているのです。
Pythonでできること5つ紹介
Pythonでできることは多くありますが、特に以下の5つの方法での利用が多いです。
Webアプリの作成
私たちに身近なWebサービス（アプリ）の多くはPythonで作られています。
例えば、「Facebook」・「Instagram」・「YouTube」など私たちの生活に欠かせないサービスがPythonで作られており、Pythonを学習した後もスキルが活用しやすい言語といえます。
データの収集・加工
データ分析などをする際に欠かせないデータの収集もPythonで可能です。Webスクレイピングと言う技術で、Webサイトからの情報を自動的に収集することができます。
本来なら自分でいちいちエクセルシートやCSVファイルに記入するところをPythonが自動的に行うことで、時間の節約やミス防止につながります。
データ分析
エクセルでデータ分析を行うように、Pythonでもデータ分析ができます。また
- 分析の簡略化
- 分析の自動化
など効率的なデータ分析ができます。
業務効率化
Pythonでは、今まで手動でやっていたデータ収集などが一気に自動化できます。
- とあるサイトのデータや数値を自動的に分析
- サイト内におけるユーザーの特定の動向を自動的に抽出する
など多くの自動化ができるため損がないスキルでしょう。
AI・機械学習・ディープラーニングや最適化
単純な回帰分析をするならエクセルでも十分ですが、Pythonなら他の多くの機械学習の方法を試したり、データの加工も簡単にできます。
例えば、機械学習で特定の病気に罹患する確率を算出したり、顧客の購買行動までの要因分析など、さまざまな分析が簡単にできます。Pythonを支えるscikit-learnなど多くのフレームワークやライブラリがあるおかげで多岐にわたる機械学習が可能となっています。
キカガクの機械学習セミナーがすごかった
今回はキカガクでPythonを利用した機械学習実践コースを受けました。
キカガクHP より引用
体験したコース概要
コース名
機械学習実践コース
期間
３日間（事前学習は除く）
講座で得られるスキルセット
- 実問題に対して機械学習を実装することができる
- 精度向上のための試行錯誤のポイントがわかる
- 可視化を通してデータの理解を深めることができる
詳しく知りたい方は以下を参考にしてみてください。
事前準備の様子
セミナーに参加する前に事前学習を行います。
オンライン講座のUdemyでも人気な【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 【初級編】・【中級編】を特別に受講できるようになっています。
キカガク より引用
事前講座の特徴として
- 常に初学者の気持ちに寄り添った細かい説明をしてくれている
- 必要最低限の知識のみをインプットするため、勉強が辛くない
- 紙に図や数式を書きながら説明しているため、イメージがつきやすい
【初級編】
- Pythonの基本文法の中でも機械学習に必要なものに厳選して簡潔に説明されている
- 基本的なライブラリー(NumpyやPandas等)についてその役割や仕組みを学ぶことができる
【中級編】
- 実データの解析を通して、現実社会で実装するイメージを付けられる
- 実装というアウトプットをする過程で足りない知識を浮き彫りにしてから、補う形で効率的に勉強する仕組みになっている
など、初学者でも体系的に学べる工夫がなされていました。
キカガクの機械学習コースの良かったところ
事前学習を受けたのち、3日間のセミナーが開始します。
今回は新型コロナウイルスの影響もあり、3日間を通してZoomを活用したオンラインセミナーとなりました。
ここではこのセミナーの良かった点を述べていきます。
機械学習の0→100を学べる
今回のセミナーの特徴として機械学習に必要なステップを一気通貫で学べる点が挙げられます。
以下の図が機械学習のモデル構築の手順になります。キカガクのコースではこの5つのステップを順に学び、最後に自分で0からモデルを構築をして分析するところまで学ぶことができます。
AINOW編集部作成
丁寧な教え方
初学者にとっては難しい用語や仕組みも噛み砕いて説明してくれるため、途方にくれることはありません。
機械学習を仕事で使う講師陣が教えてくれるので、実務に本当に必要な知識を的確に得られます。
キカガクの講師は初学者目線で教えるのがうまく、専門用語などのインプットに関してはノートに書いて図式化したり、イメージが湧くように説明してくれます。
ちなみにキカガクの講師陣は入社してから3ヶ月間、専門知識のインプットと模擬授業等の講義練習を数多く積むそうです。培った機械学習の経験などに加えて、講師としてのスキルアップもしているためとても信頼できる講師陣です。
また演習→解説という流れの中でアウトプットを重視しているため、機械学習にあまり慣れていない人が聞いているだけだとイメージしづらい仕組みなども理解することができます。
豊富なサポート
キカガクのセミナーでは少人数制なため
- わからないところはたくさん質問できる
- 講師の方が適宜、質問を各自に投げかけてくれたり、質問をする機会を与えて理解を促してくれる
- セミナー以外にも補講資料や講座があり、足りない知識を埋めることができる
などの豊富なサポートを受けられます。
機械学習実践コースを体験して気づいたこと
大枠を知っておくのは大事
学習の大枠や機械学習構築のチャート（流れ）を最初に頭に入れていると勉強している際に混乱せずに済みます。
以下の図のように、基本的な機械学習モデル構築のステップは多く、勉強している部分や、目的を見失いかけますが、大枠を知っておくと現在地を確認することができ道に迷ってしまうことを防げます。
AINOW編集部作成
事前インプットの重要性
今回の機械学習実戦コースを受講する上で用意してもらっている事前予習のコンテンツをしっかり勉強しておけば問題はありません。
ただ機械学習に必要な知識が少ないと、実際のセミナー中に専門用語に遭遇した際に混乱しやすくなるかもしれません。
事前学習用のおすすめ書籍
そのためいくつか本を読んでおくと、よりセミナーの理解力が上がり、恩恵を得られます。予め読んでおくとよい本をいくつか紹介します。
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
ディープラーニングを含め、AI全般をわかりやすく説明している本です。機械学習に関しても学べることは多いです。
いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本
機械学習の導入に関してわかりやすく説明している本です。機械学習導入時に起こりうる課題などへの対処法も詳しく紹介しています。
やさしく学べる基礎数学―線形代数・微分積分―
機械学習などに欠かせない線形代数と微分積分を易しく説明している本です。この本を読めば、必要最低限の数学的知識は学べます。
自分で実装したいものを予め考える大切さ
プログラミングを学ぶ上で重要なのは目的・ゴールを意識することだと今回気付きました。
今までProgateやPyQで勉強している時はなんとなくデータ分析をするために勉強していましたが、それだとやる気が上らないだけでなく、最適なルートで勉強せずに遠回りしてしまう可能性もあります。
そういった観点からも、キカガクの機械学習実践コースは「実践レベルのコーディングノウハウを学ぶ」という目的の下、必要最低限の知識やノウハウを効率的に学べるのは非常に理にかなっています。
キカガク技術ブログ
キカガクが運営しているプログラミングに関するサイトです。環境構築〜実装からデプロイするところまで書かれているので必要な時に参考にしてみてください。
初心者でも安心して AI を無料で学べるオンライン学習サイト「KIKAGAKU」を公開
現在、キカガクはAI の数学・プログラミング・ビジネス活用方法などについて解説する、オンライン学習資料「KIKAGAKU」を無料公開しています。
難解なAIの分野を挫折することなく、最短距離で学ぶことができる講座が数多く揃っています。
【キカガク流】Udemy 講座
今回僕が受けた「機械学習実践コース」の事前学習でも利用した「【キカガク流】講義」がUdemyでも受講することができます。
現在、Udemy頻繁に講座の値下げも行っているため要チェックです。ときには2000円程度で一講座受講できることもあるので要チェックです。
Pythonの勉強法について
Pythonの勉強法についてわからない場合は以下の記事も参考にしてみてください。
最後に
今回はキカガクの機械学習実践コースを3日間受けました。
文系な筆者でも楽しみながら、機械学習について多くのことを学べました。独学だと難しい専門用語や仕組みの前に挫折することもありますが、キカガクのセミナーではそのようなことがなく楽しく学べます。
Pythonで機械学習を実装したいという人はぜひキカガクの機械学習実践コースを受講してみてください。
