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キカガク代表のブログ

機械学習や人工知能について書きます。たまにはプライベートも。

機械学習は課題の明確な『社会人』こそ学ぶべき

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はじめに

本日は定期的に開催しているキカガクのセミナーを終え、オンラインの家庭教師と少し慌ただしい1日を送りました。

セミナーや家庭教師の受講生の方が真剣に学ばれる姿には毎回胸が熱くなります。 

真剣に学ばれる皆さんに負けじと、こちらもそれに負けないくらい真剣に講義をします。

そんなお互いの熱量がぶつかり合う空間は非常に心地が良く、学ぶには最高の環境だと思っています。

 

次回のキカガクの週末2日間のセミナーは『2/25(土)・2/26(日)』です。

好評により増枠しておりますので、この機会に一緒に機械学習を勉強しましょう。

kikagaku.connpass.com

 

機械学習を学ぶのは社会人の方がオススメ

キカガクのセミナーを受講してくださる方の大半は社会人であり、理系出身半分、文系出身半分という感じです。

理系出身とは言っても、お仕事で高度な数学を使ってらっしゃる方はほとんどおらず、大学以来数式に触れましたという方も多いです。

 

そんな日頃、数式に触れない方に、あの難しいと言われている『機械学習』を、私は学ぶことをオススメします。

 

なぜなら、社会人の方が『課題』を明確に持っているためです。

 

機械学習を学ぶモチベーションは『学びたい』だけでは続かない

数学の理解としては、学生の方が遥かに有利かもしれませんが、機械学習は『コスト削減』であったり、『品質の向上』であったり、基本的には企業の中で抱えている課題をコンピュータの力を使って解決し、『企業価値を向上』させるためのものです。

何度も何度も繰り返し行い、データが蓄積されていて、それを機械学習によってパターンを見つけ、システムに組み込むことにより、これらの『企業価値の向上』を実現していきます。

 

そのため、社会人が機械学習を使えるようになると、使い所がたくさんあります。

それに対し、学生は理論的に色々学べるとしても、使い先があまりありません。

 

人は『使い道』がはっきりしないものは学び続けられません。

微分』を高校の数学で習ったけれども、これを極めたいと思った人はどのくらいいるでしょうか。

ほとんどいないのではないでしょうか。

 

なぜなら『何に使うかわからない』。

この1点に尽きると思います。

 

逆を言うと、使い道が『明確』かつ、学習のコスト対効果が大きいものに関しては、社会人は『貪欲』に学ぶものです。

機械学習』はそういう点で、まさに『社会人』が学ぶべき学問ではないでしょうか。

 

機械学習はそんなに難しくない?

結論としては、機械学習の数学はそこまで難しくありません。

 

もちろん、簡単ではありませんが、理系の大学院を出た人しか手を出せないかというと、全然No!であり、高校の数学も忘れかかっている文系出身の方でも、理解することは全然可能です。

しかも、1年かけて学ぶレベルではなく、要点だけ絞って勉強すれば、数学は『1日』で数式も含めた外観を知ることができます。

 

ポイントは『要点だけを絞る』です。

 

最初から完璧な理解は求めず、ざっと全体像を把握するのが習得のための第一歩です。

 

まだまだ参考書で独学は難しい

何からはじめて良いのかわからず、機械学習の参考書を手に取った方。

最近の参考書は非常にわかりやすいものが出てきていますが、まだまだ『独学は難しい』といえます。

初心者にとって読みやすいだろうと書かれた超入門系の参考書は『数式を一切使わない』というケースがありますが、機械学習はあくまで数学がベースになっているため、そのときはわかった気がしても、結局は何もわかっていないため、後々困ります。

そのため、機械学習をちゃんと勉強したい方は、まず『数式』の理解に重点を置くべきです。

 

『基礎なくして応用なし』です。

 

せっかく勉強するのですから、その場しのぎの知識よりも、本質の理解が大切です。

 

ぜひ、機械学習の基礎となっている『微積分』『線形代数』『確率統計』を学び、基礎を固めてから、機械学習系の参考書に手を出すようにしましょう。

 

 キカガクのセミナーは1日で機械学習の数学を基礎から応用まで学べる

最後に宣伝になってしまって恐縮なのですが、やはり機械学習を習得されたい方は、キカガクのセミナーで、まず数学とプログラミングの土台を作るのが最短ではないかと思います。

機械学習は学び始めるにあたり、数学を中心として前提となる知識が非常に多く、その情報の中から必要な物を取捨選択していく必要があります。

独学であれば、ゴールからの逆算ではないため、どの情報が必要かなんてことは当然わかりません。

それに対し、キカガクのセミナーでは、『機械学習の習得』をゴールとして、必要な情報であれば、中学校の数学からしっかり復習し、不必要な情報であれば全く学ばないというスタンスを取っています。

 

毎回受講生の方にアンケートを回答していただくのですが、『情報の取捨選択が明確で、非常にスッキリした』という意見が多く寄せられます。

 

もし独学で躓いてしまい諦めている方は、キカガクのセミナーへお越し下さい。

1〜2日間で驚くほど理解が深まります。

 

kikagaku.connpass.com

 

おわりに

『課題感』が明確な社会人の方はぜひ機械学習を学んだほうが良いですよという内容で書くつもりでしたが、書いてみると宣伝満載の内容となってしまいました。

学んだほうが良いのは明らかなのですが、正直独学で学ぶことはオススメしないので、キカガクのセミナー以外でも都内を中心に機械学習の勉強会は多く開催されているので、ぜひ識者からゴール思考で教えてもらうのが最短で習得するための方法です。

 

過去の受講生が こちら でキカガクのセミナーと他の勉強会の違いを記事にしてくださっているので、勉強会選びの参考にしてみてください。

 

より多くの方が『機械学習』を習得され、企業が抱える問題をスマートに解決してくださることを願っています。

 

社会人のみなさん。

 

今だからこそ『機械学習』を学びましょう。

 

著者

株式会社キカガク代表取締役社長 吉崎 亮介

www.kikagaku.co.jp

 

今後の勉強会スケジュール

全体のスケジュールはこちら ↓


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2/22(水)19:30 - 21:30


2/25(土)・2/26(日) 10:30 - 18:30

 

2/28(火) 19:30 - 21:30