これを知っておけば大丈夫！機械学習のセミナーで扱う内容TOP5

ここ数年間、テレビやネットのニュースでAI(人工知能)やその技術である機械学習についての記事や特集をよく目にするようになりましたよね。AI(人工知能)は言わずもがな、最近はAI(人工知能)には欠かせない機械学習、ディープラーニングやニューラルネットワークという技術にも注目が集まっています。これらは一度は聞いたことがある名前ですよね。

そのため、AI(人工知能)ってどのように答えを導いているのだろうといった疑問を持ち、機械学習などのセミナーに参加してみたいという方もいるでしょう。これからの社会で、AI(人工知能)やその中の技術である機械学習が活躍することは容易に想定できますので、知っておいて損はないです。

そこで今回は、AI(人工知能)の一つ、「機械学習」のセミナーで取り扱われることが多い内容や必要な事前知識、そして参加方法をお伝えします。

機械学習のセミナーに参加するならそもそもAI（人工知能）を知っていることが前提

ネットの記事などで「AI」「機械学習」「強化学習」「ディープラーニング」など様々な単語を目にします。しかし、意味をわかっていなければ、知識が混同してしまいますし、学びたいものがどれかわかっていないと勉強できないですよね。

機械学習のセミナーではこのような内容は、知っている前提で進められることが多いです。ですからここでは大前提のAI（人工知能）を知っておきましょう。

ぜひ、機械学習のセミナーに参加する事前学習にご用立てください。

どうでしょう、ある程度AI（人工知能）がわかってきたでしょうか。

それではここからは、実際に機械学習のセミナーで扱われることの多い内容をお伝えします。

セミナーで扱う内容その１： 機械学習とディープラーニングの違いと概要

「機械学習とディープラーニングの違いと概要」というのは、当日にも扱われることが多い内容の一つです。機械学習のセミナーに参加するには、この二つの違いは押さえておかなければいけません。

機械学習はAI（人工知能）の構成要素で、特定のタスクをトレーニングにより機械に実行させるもの。そしてディープラーニングはその機械学習の学習方法の一つという認識で構いません。

私たちが資格の勉強をするとき、複数の勉強法が候補に上がりますよね。その勉強方法の一つ、と言えばわかりやすいでしょうか。

覚えておいて欲しいのは「機械学習＞ディープラーニング」の関係性です。ディープラーニングの知識を身に付けたいのに機械学習のセミナーに参加した。といったことがないようにするためこれはぜひ覚えておいてください。

セミナーで扱う内容その2：機械学習といえば「Python」

現在、AI（人工知能）に留まらずIoTなどの先端技術には総じてこのプログラミング言語「Python」が使われています。他にもPythonが浸透する前は「R言語」が主流であり、今でもその名残が残っていますし、長い歴史を誇る「C言語」が用いられる場合もあります。ですが、大体は「Python」で間違い無いでしょう。

機械学習のセミナーでもこのPythonが使われる傾向があります。ですので、機械学習のセミナーに参加する前にPythonの基本構文、基本知識は整理しておく必要があるでしょう。

Pythonは、機械学習向けのライブラリやフレームワークが多数存在します。要するに機械学習をするのに必要な機能がたくさん用意されているというわけ。

さらに、プログラミング初心者にも扱いやすくシンプルな文法で書くことができるる利点も。これらの理由から、機械学習のセミナーでもPythonが扱われるのです。

セミナーで扱う内容その3：機械学習に必要なデータの分類方法を学べる

もちろん、機械学習のセミナーですから、機械学習の手法やそれに必要なデータの分類法などがメインテーマとなることが多いです。

機械学習と聞いても実際に何をしているのか、どのように学習させているのかがわかっている方は少ないでしょう。ですからその根本を学べるというのは良いですよね。

例えば、データをAとBに分け、真か偽を判断するような分類法など、基本的なところから導入、演習してくれることが多いです。これなら高校数学の知識がある程度あれば困ることはないでしょう。

このように、大半の機械学習のセミナーではデータの分類の仕方や扱い方をメインで進めることが多く、また予備知識として、データを扱う上でExcelを使用することもありますので、行や列といったExcelの基本知識も身に付けておきましょう。

セミナーで扱う内容その４：機械学習に必要な数学やアルゴリズムを学べる

アルゴリズムは、機械学習を学ぶ上では避けられない道です。

ですから統計学、情報数学、最小二乗法などの数学的知識や回帰問題といったアルゴリズムの分野を扱う機械学習のセミナーも多々あります。

理解していないと、初めは手間取ることも多いでしょう。ですがここさえクリアできればあとは実践して行くだけです。気合いと根気で乗り切りましょう。やはり数学は機械学習を語る上ではなくてはなりません。

機械学習はいわゆるスポーツカーです。スポーツカーを操作できるようになるには、まずはアクセルを踏む、ハンドルを切るといった基本的な操作方法がわからないといけませんよね。ですが、中には数学的な詳細を扱わない機械学習のセミナーもありますので、自分にあったものを見つけるようにしましょう。

セミナーで扱う内容その５：機械学習を使って行く中でニューラルネットワークも学ぶ

セミナーではニューラルネットワークも扱う事が多いです。

ニューラルネットワークは現在の機械学習の手法では一番メジャーですが、まずニューラルネットワークとは何かわからないとセミナーについていけませんよね。

このニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経（ニューロン）とのつながりを数式的なモデルで表現したもので、機械学習の手法の一つ。

実用例としましては、レコメンデーションや自動運転、画像認識の分野で幅広く利用されています。

そして、ニューラルネットワークは入力層、出力層、隠れ層から構成されある一定の値（閾値）を越えると1か0か判定するといった構造になっています。ニューラルネットワークをさらに理解するなら人工ニューロンがどのような仕組みになっているか、軽く予習するのがおすすめです。

オライリーが出版している「ゼロから作るDeep Learning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を事前に読み進めておくと良いでしょう。当日のセミナーでも理解がとてもスムーズに進みます。

今回はAI（人工知能）の一つ、機械学習のセミナーについてお話しました。

今回お話したように、機械学習のセミナーの内容は主にこの５つ。

これらを踏まえて参加するセミナーを選んでください。そして、自分のスキルや時間と相談して、最適な機械学習のセミナーを探すところから始めてみましょう。そして有料で少人数で行う形式か、無料で聴講がメインのセミナーなど、たくさんの形式があるので、自分にあったものを見つけてください。

ここまでお伝えしてきたように、機械学習のセミナーでは、Pythonやディープラーニング、ニューラルネットワークなど幅広い分野を学びます。もちろん当日のセミナーでも解説されますが、有意義な時間を過ごすためにも事前知識の整理はしておいた方が良いですよね。

現在、日本だけでなく全世界で今日お伝えしたPythonと機械学習を扱える技術者は不足しています。ぜひ、機械学習のセミナーに参加される場合には、扱われることの多い内容は事前に押さえておき、価値ある時間にしてみてください。