データサイエンティストに必要な機械学習とは？ 意味・定義、深層学習との違い、勉強方法まで解説！
データサイエンティストを目指すうえで機械学習が必要と聞き、これから勉強しようとしている方もいるでしょう。ただ、専門的なテーマで難しいイメージがぬぐえず、なかなか勉強に踏み切れない方もいるかもしれません。そこで今回は、データサイエンティストの育成事業を行う立場から、機械学習とは何かがわかるように意味・定義をおさらいしつつ、具体的な勉強方法を解説します。機械学習とデータサイエンス、深層学習、AIなどの違いを深く解説しているので、本記事を読めばデータサイエンティストやAIエンジニア、機械学習エンジニアの職種も区別できるようになるはずです。キャリア形成の方向性に悩んでいる方もぜひ参考にしてみてください。
データサイエンティストに必要な機械学習とは？
データサイエンティストを目指すうえで、頻繁に見かけるワードが機械学習です。AIに関する用語であることは理解できても、正確な意味がわからない方も多いでしょう。
機械学習は、データサイエンティストの役割を理解するうえでも極めて重要な用語です。
データサイエンティストを目指すのであれば、優先して用語の意味・定義を理解する必要があります。
早速、データサイエンティストに必要な機械学習の意味・定義を解説します。機械学習の全体像を深く理解できるように、種類や関連用語との違いにも触れているので、あわせてチェックしてみてください。
機械学習の意味・定義
機械学習（machine learning）とは、機械（コンピューター）にデータ間の法則、ルール、パターンなどを自動で発見させるデータ分析手法です。
アメリカのコンピューターサイエンティスト、機械学習の父とされたアーサー・サミュエルによって、1959年に造語されました。
サミュエルは機械学習について、明示的にプログラムをせずに学習能力をコンピューターに生じさせる研究分野としています。
コンピューターに膨大なデータを学ばせて、人間が得るような洞察を導き出せるようにするテクノロジーです。
機械学習の種類
機械学習の種類は主に「教師あり学習」と「教師なし学習」に分けられます。
引き続き、教師あり学習と教師なし学習について解説します。
- 教師あり学習
教師あり学習（Supervised Lerning）は、事前に準備された正解データを学習させて、未知のデータについて予測させる機械学習です。
たとえば、事前に故障品のパターンを学ばせることで、生産ラインで流れてくる部品が故障しているかどうかを自動で判別できるようになります。
- 教師なし学習
教師なし学習（Unsupervised Learning）は、正解データに依存せず、データそのものの特徴や規則性を自動的に導き出させる機械学習です。
オンライン講座の受講者情報を学ばせて、受講履歴や年齢といったデータから、類似する特徴を持つ受講者を同じグループに分けさせます。同じグループに属する受講者に、自動でおすすめのオンライン講座を提案することも可能になります。
機械学習と深層学習の違い
機械学習とセットで登場する言葉として深層学習も挙げられます。違いを知れば機械学習の理解がさらに深まるでしょう。
深層学習（Deep Learning）は機械学習の手法の1つであり、人間の神経細胞を再現したニューラルネットワークに基づく機械学習です。
入力データと出力データの関係を直接分析するのではなく、入力層と出力層の間に設けた中間層（隠れ層）で多層化して高度な学習を実現します。隠れ層は入力層から情報を受け取って特徴量（分析対象データ中の予測の手がかりとなる変数）を抽出します。層が増えるほど複雑なタスクに対応できるようになり、精度の高い結果が得られる仕組みです。
基本的に機械学習では人間が定義した特徴に基づいて学習しますが、深層学習では自動で特徴を定義して学習します。たとえば、数字の判別にあたって人間が特徴を定義しなくても、数字の各部分で細やかな特徴を自動で学んでいきます。
人間が定義するのが難しい特徴、人間が気づいていない特徴も認識できるようになるため、出力精度をさらに高めることが可能です。そのため、機械学習の中でも特に有力な手段として注目され研究開発が進んでいます。今後、データサイエンティストの間でも広く活用されていく可能性が高いでしょう。
機械学習とデータサイエンスの違い
データサイエンティストと機械学習の関係を知るには、データサイエンスとの違いを知ることも重要です。
データサイエンスとは、科学的な手法によってデータを分析し、意思決定に役立つ新たな価値を生み出すための学問です。
機械学習は、コンピューターにデータを学ばせて人間が得るような洞察を導き出させる手法としてお伝えしました。
その点、データサイエンスと機械学習はいずれも、データを判断に役立てるという目的では共通しています。
ただ、データサイエンスではコンピューターにデータを学ばせる以外にもさまざまな手法を使ってデータを分析します。統計学やグラフ作成、プログラミングをはじめ、アンケート調査、ヒアリング、ディベートなど、手段を挙げれば切りがありません。
したがって、データサイエンスと機械学習の違いは、意思決定に至るまでの手段の豊富さだといえるでしょう。
機械学習とAIの違い
機械学習と似たイメージを持つ言葉としてAIも挙げられます。AIとの違いを考えることでも機械学習の意味がわかり、データサイエンティストとAIエンジニアの区別がつくようになるでしょう。
AIの定義は学者や研究機関、企業によってさまざまであり、明確な定義はありませんが、一般的には学習や推論、判断など、人間の高度な情報処理能力を模倣したコンピュータシステムを意味することが多いです。
機械学習とAIは、いずれもデータを学ぶという点で共通しており、ほとんど違いがないように思えるかもしれません。
ただ、機械学習はデータを学ばせることであり、AIはデータを学ばせて完成したシステムであるという考え方もできます。したがって、機械学習はAIを完成させる「手段」であり、AIは機械学習によって完成した「結果」であるという違いが見えてきます。
機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い
AIエンジニアは、AIシステムを開発する職業です。たとえば、顔認証や音声認識などのAIシステムを開発します。
AIシステムを完成させるためには、膨大なデータを学ばせる機械学習が不可欠です。そのため、AIエンジニアは機械学習エンジニアと同一視されるケースも珍しくありません。
データサイエンティストもデータ分析のために機械学習でAIシステムを開発します。ただ、機械学習エンジニア、AIエンジニアと違って、データサイエンティストはAIシステムの開発だけを行うわけではありません。
あくまでデータ分析が仕事の中心となっており、対象のデータから分析結果を報告したり、新たな施策を提案したりします。場合によっては、コンサルの立場でAIに関するプロジェクトを主導し、機械学習エンジニアに外注する場面もあるでしょう。
したがって、AIシステムの開発をメインにしたい方はAIエンジニア、データ分析を仕事にしたい方であればデータサイエンティストを目指すとよいでしょう。
データサイエンティストを目指すときに役立つ機械学習の基礎知識
機械学習の意味がよく理解できたのではないでしょうか。
データサイエンティストを目指すにあたって、機械学習の意味以外に知っておくべきこともあります。
続いては、データサイエンティストを目指すときに役立つ機械学習の基礎知識を解説します。
基礎知識1．機械学習の基礎用語
機械学習について理解を深めるために最低限知っておくべき用語があります。ザっと内容を押さえておくだけでも、データサイエンティストに関する情報、学習方法なども理解しやすくなります。特に押さえておきたい用語はモデルとデータセット、特徴量です。
- モデル
モデルとは、型や模型、手本、模範などを意味する言葉ですが、機械学習に関するモデルは一般的な用語とは違って特別な意味を持ちます。
機械学習におけるモデルとは、入力データから結果を出力する仕組みです。たとえば、モデルに電車の画像データを入力したときに、モデルは画像を解析して電車であるかどうかを判別して結果を出力します。
モデルの精度が低ければ、電車ではなく車やバスなどの種類が出力されてしまうかもしれません。
正確な出力結果を得るにはモデルに大量のデータを学習させる必要があります。
- データセット
モデルの出力精度を高めるにはデータ学習が必要だとおわかりいただけたでしょう。モデルにデータを学習させるにはデータセットが必要です。
データセットとは、モデルが学習するときに使用されるデータ群です。
音声認識や画像認識など、分析データによって内容はさまざまであり、質が高く量を確保できればモデルの出力精度を高められます。
反対にデータセットが不適切だと、誤った結果が出力されてしまいます。ビジネスの意思決定に結果を活かすのであれば、経済的な損失につながるでしょう。
初心者からすると機械学習では大量のデータを読み込ませればよいと考えてしまうかもしれませんが、出力精度を高めるためにはデータセットの内容まで慎重に考えることが大切です。
- 特徴量
深層学習の説明でも登場しましたが、特徴量とは分析対象データ中の予測の手がかりとなる変数です。属性と呼ばれることもあります。
データセットの基本要素であり、列の項目が特徴量に対応します。たとえば、乗客に関する情報をまとめたデータセットであれば、氏名や年齢、性別、料金などが特徴量になります。
特徴量が多すぎても、不要な情報が混ざってノイズのように働きます。特徴量が多ければよいというわけではありません。
精度向上のために、データから仮説を立てて予測に寄与しそうな特徴量を生成するのが基本です。重要な特徴量をすべて含むデータセットにすることで最善のモデルを実現できます。
基礎知識2．機械学習でできること
データサイエンティストの仕事内容は、機械学習でできることに直結しています。
機械学習でできることを知ることで、データサイエンティストの仕事内容についても理解を深められます。
機械学習でできることを簡潔にあらわすとすれば「予測」です。
お米の生産量で考えてみましょう。近年は国内でコメの品薄が話題となりました。見解はさまざまですが、大雨や高温被害、外国人観光客の増加、減反政策（コメの生産を減らして市場価格を高める政策）など、複数の要因が考えられています。
機械学習で過去の生産量や気象情報、外国人観光客の数などさまざまなデータを学習させれば、事前に収穫量を予測して合理的な生産計画を立てられる可能性も高くなります。
データサイエンティストが農業分野に参入していけば、突然お米が不足して人々が困ってしまう事態も減らせるかもしれません。
なお、データサイエンティストの仕事内容は、機械学習による予測だけではありません。データサイエンティストの仕事内容について理解を深めたい方は下記の記事もぜひ参考にしてみてください。
データサイエンティストの仕事内容を種類別に解説！仕事例や向いている人、やめとけ・つらいといわれる理由は？
基礎知識3．機械学習に適したプログラミング言語
データサイエンティストを目指すときに機械学習を学ぶ場合、プログラミング言語の習得も必要になります。
機械学習に適したプログラミング言語はPythonです。
機械学習で長く使われているプログラミング言語であり、機械学習用のライブラリも活用できます。
たとえば、ライブラリを用いて教師あり学習を行い、住宅価格予測プログラムを作成することも可能です。
そのほか、画像から犬・猫を判別する機械学習プログラムや、計測データから腫瘍の良性・悪性を分類する機械学習プログラムなども作成できます。
Pythonの概要や学習方法については下記の記事で解説しているので、参考にしてみてください。
データサイエンティストに必要なPythonとは？学習方法やR・SQLとどっちを学ぶべきかを解説！
基礎知識4．機械学習（深層学習）のアルゴリズム
機械学習に含まれる深層学習については、代表的なアルゴリズムが存在しています。データサイエンティストに関する学習でもよく見かけることが多いので、アルゴリズムの名前と概要だけでも最低限知っておくとよいでしょう。
【リカレントニューラルネットワーク】
リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network）は、前の入力の出力結果を再度入力に取り入れるアルゴリズムです。過去の結果が未来に影響を及ぼす因果関係まで学習できます。時系列データの取り扱いに向いており、気象予測や音声認識などで推奨されることが多いです。
【畳み込みニューラルネットワーク】
畳み込みニューラルネットワーク（Convolution Neural Network）は、画像や映像といった視覚データの分析に役立つアルゴリズムです。人間の視覚野の機能を模倣するようにデザインされています。顔認識システムでもよく活用されています。
【敵対的生成ネットワーク】
敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network）は、2つのニューラルネットワークを競わせるようにデータを学習させるアルゴリズムです。Generatorが入力データの偽物を生成して、Discriminatorが本物かどうかを判定します。高画質の画像生成や、リアルタイムでの動画の画像変換などを実現可能です。
データサイエンティストになるための機械学習の勉強方法
データサイエンティストになるために機械学習の知識・スキルが必要ですが、どのように学べばよいのか迷っている方も多いでしょう。
機械学習の学び方は複数に分かれており、さまざまな方法を組み合わせることで、知識やスキルが定着しやすくなります。
引き続き、機械学習の主な勉強方法についてご紹介します。
機械学習に関する本を読む
機械学習は難解なテーマのように思えるかもしれませんが、最近ではデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す方々が増えたため、初心者向けの入門書も見つかりやすくなりました。
AIの意味からおさらいして機械学習の基礎知識を解説した本や、プログラミングが初めての方でも読める本などもあります。
中にはデータ分析コンペの活用を前提に機械学習を解説している本もあります。機械学習を実践的に学びたい方はコンペの使い方までわかる本を活用してみましょう。
機械学習のコンペに参加する
データサイエンティストの実践経験を積みたいなら機械学習のコンペに参加することもおすすめです。
機械学習のコンペとは、企業や団体などが出題する課題を機械学習の知識を活用して解決する競技会です。機械学習のスキルを習得できるだけでなく、賞金や内定、案件などの獲得につながる場合もあります。
コンペに参加できるプラットフォームとしては、世界的に知名度の高いデータ分析プラットフォームのKaggleや、国内でトップクラスの登録者数を誇るSIGNATEなどを検討可能です。
KaggleとSIGNATEで参加できるコンペの例や、両者の違いなどは下記の記事で解説しているので、詳細をチェックしてみてください。
Kaggleとは？ メリットや使い方、勉強法などを解説！【初心者向けのコンペ一覧も掲載】
SIGNATEとは？始め方や勉強方法、Kaggleとの違いがわかる比較情報を解説！
機械学習のコミュニティに参加する
機械学習を学ぶためのコミュニティに参加するのもおすすめです。データサイエンティストやAIエンジニア、機械学習エンジニアと交流を深めつつ、機械学習に関する情報交換を行えます。
共に機械学習を学べる仲間を見つけることができれば、励ましあいながら学びを継続していけるでしょう。
また、機械学習のコンペはチームで参加することも可能です。コミュニティに所属すれば一緒に参加できるメンバーも探しやすくなり、学びのアウトプットも広がります。
最近では個人がSNSでコミュニティを形成していることもあります。SNSでコミュニティを見かけたら詳細を問い合わせてみるとよいでしょう。
機械学習に関する資格を取得する
機械学習は社会の発展、DX推進などに不可欠のテーマであり、社会的需要が高いです。知識やスキルを証明したい人々が多いのか、資格試験も展開されるようになりました。
機械学習に関する資格試験は主にゼネラリスト向けとスペシャリスト向けに分かれています。
ゼネラリスト向けの資格は、機械学習の全体像を知って機械学習をビジネスに活かす方法について学べます。その一方でスペシャリスト向けの資格は、機械学習に関する開発について学べる内容です。
コンサルタイプのデータサイエンティストを目指すのであればゼネラリスト向けの資格、開発メインのエンジニアタイプを目指すのであればスペシャリスト向けの資格を取得してみるとよいでしょう。
データサイエンティストを目指すための機械学習を学べる本
データサイエンティストを目指すために機械学習を学ぶ方法として書籍学習を提案しました。
機械学習を学べる本は多く、どれを活用すべきか迷う方もいるでしょう。
ここでは、データサイエンティストを目指すための機械学習を学べる本を解説します。
Kaggleで磨く 機械学習の実践力--実務xコンペが鍛えたプロの手順
Kaggleで機械学習の実践力を鍛えるための本です。
Kaggleの概要をはじめ、機械学習を用いたデータ分析の基本的な進め方、コンペの実践例を解説しています。Pythonで分析スクリプトを作成できるレベルを目指す内容です。
機械学習を学ぶためにKaggleの利用を検討している方におすすめです。
データサイエンティストの未来についても触れているため、将来性を考えるうえでも役立つでしょう。
Kaggleで磨く 機械学習の実践力--実務xコンペが鍛えたプロの手順
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
機械学習と深層学習のしくみ、技術をわかりやすく解説した本です。
人工知能の定義をはじめ、教師あり学習のしくみ、機械学習の基本ワークフロー、畳み込みニューラルネットワークなど、機械学習に関する必須知識を学べます。
人工知能プログラミングに関する主要言語や、機械学習用のライブラリ、フレームワークなどにも触れているので、機械学習に関する開発環境を知りたい方にも適しているでしょう。
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
データサイエンティストを目指すのに適した機械学習に関する資格
データサイエンティストを目指すうえで機械学習を学ぶとき、ゼネラリスト向けの資格とスペシャリスト向けの資格があることをお伝えしました。
ゼネラリスト向けの資格としてはG検定、スペシャリスト向けの資格としてはE資格の取得を検討できます。
ここではG検定とE資格の概要をご紹介します。
G検定
G検定とは、AIや深層学習の活用リテラシーを習得するための資格試験です。
Gはgeneralの頭文字を意味しており、体系的にAIや深層学習を学び、データを活用した課題の発見、アイデアの創出ができるようになるレベルを目指します。
人工知能の定義や機械学習の種類、ディープラーニングの概要などが出題範囲となっており、機械学習の知識を網羅的に学べる内容です。
データサイエンティストの仕事についてイメージを湧かせるのにも適した資格でしょう。
E資格
E資格は、深層学習の理論に基づき適切な手法を選んで実装できる能力を試す機械学習に関する資格です。
Eはengineerの頭文字を意味しており、機械学習・深層学習の基礎をはじめ、開発・運用環境の知識まで試されます。
すでにご紹介した畳み込みニューラルネットワークや、リカレントニューラルネットワークが試験範囲に含まれているほか、画像認識や物体検出といった深層学習の応用力の習得も必要です。
なお、G検定・E資格に合格すると9万人を超える日本最大級のAIコミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」に参加できます。ディープラーニングの最新ニュースや論文、書籍などの情報が得やすくなるほか、有識者を招いた限定の勉強会・特別講演に参加することも可能です。
G検定あるいはE資格に合格してコミュニティに加われば、データサイエンティストとしてさらに充実した学びの機会を得られるでしょう。
G検定とE資格のメリットや難易度、学習方法を知りたい方は下記の記事も参考にしてみてください。
G検定とは？ AIエンジニアに関するメリットや難易度、勉強時間、学習方法などを解説！
E資格とは？ 取得メリットや難易度、勉強方法、G検定との違いなどを解説！
データサイエンティスト志望者が機械学習の勉強に不安を感じたときは？
機械学習の勉強方法とともに具体的な本や資格などをご紹介しました。機械学習を勉強するときの道筋が描けてきたのではないでしょうか。
ただ、データサイエンティスト志望者が機械学習を独学すると、誤った方針で勉強を続けてしまうリスクがあります。
インプットに偏ってしまって肝心の開発スキルが習得できなかったり、いきなりコンペに参加して挫折してしまったりするかもしれません。
勉強を続けているけれど、一向にデータサイエンティストの求人に応募できず、どうしたらよいか途方に暮れることもあるでしょう。
機械学習の勉強に少しでも不安を感じたら、メンターに相談するのもおすすめです。
現役データサイエンティストであれば、最短でデータサイエンティストになるのに必要な学びを熟知しており、機械学習の効率的な勉強方法を提案できます。
ビッグデータラボでは、実務でデータサイエンスの経験を積んだ専門家が、一人ひとりの課題と目標に合わせた学習カリキュラムを提供し、本気でデータサイエンスのキャリア形成をサポートしています。
無料相談を受け付けていますので、「今の学習はあっているのか？」「目指している資格に意味があるのか？」など、機械学習の勉強方法に迷いが生じた方はぜひお問い合わせください。
まとめ
本記事では、機械学習の意味や定義、勉強方法などを中心に解説しました。
機械学習は、コンピューターにデータ間の法則、ルールなどを自動で導かせるデータ分析手法です。
人間がコンピューターにデータを与えて学習能力を育むことであり、人間の神経細胞の仕組みに類するニューラルネットワークを用いた手法は深層学習と呼ばれます。
機械学習を学ぶには書籍だけではなく、G検定やE資格などの取得が候補となります。コミュニティに参加して仲間を見つけて、機械学習のコンペに参加するのもおすすめです。
機械学習の勉強に挫折してしまった場合、勉強効率を高めたい場合などは、必要に応じてメンターを見つけて相談してみてください。
コンテンツ
- データサイエンティストに必要な機械学習とは？ 意味・定義、深層学習との違い、勉強方法まで解説！
- データサイエンティストに必要な機械学習とは？
- 機械学習の意味・定義
- 機械学習の種類
- 機械学習と深層学習の違い
- 機械学習とデータサイエンスの違い
- 機械学習とAIの違い
- 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い
- データサイエンティストを目指すときに役立つ機械学習の基礎知識
- 基礎知識1．機械学習の基礎用語
- 基礎知識2．機械学習でできること
- 基礎知識3．機械学習に適したプログラミング言語
- 基礎知識4．機械学習（深層学習）のアルゴリズム
- データサイエンティストになるための機械学習の勉強方法
- 機械学習に関する本を読む
- 機械学習のコンペに参加する
- 機械学習のコミュニティに参加する
- 機械学習に関する資格を取得する
- データサイエンティストを目指すための機械学習を学べる本
- Kaggleで磨く 機械学習の実践力--実務xコンペが鍛えたプロの手順
- 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
- データサイエンティストを目指すのに適した機械学習に関する資格
- G検定
- E資格
- データサイエンティスト志望者が機械学習の勉強に不安を感じたときは？
- まとめ
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