未経験から機械学習エンジニアになる際に言語選択を結構迷いました。
最初C++そのあとJavaを選択したんですが、どちらも挫折。
最終的にはPythonを選択することで機械学習エンジニアになることができました。
今回はPythonがオススメな理由と勉強法について紹介していきます。
AI/機械学習に入門したいならPythonをオススメする理由
理由としては主に以下の三つです。
- 構文がシンプルで学習コストが低い
- 日本語の記事がたくさんある
- 豊富な機械学習ライブラリが存在する
構文がシンプルで学習コストが低い
Pythonは他の言語と比べて構文が非常にシンプルで、機械学習に問わず、一般的なWEB系の開発でも人気な言語です。（2018年度のプログラミングコミュニティー調査によると、Pythonの利用者数が、Javaを抜いて2位らしいです。）
日本語の記事がたくさんある
僕がC＋＋やJava、またはGoなどで機械学習に関わる実装をする際に困ったのがとにかく日本語の情報が少ないことでした。
翻訳かければなんとかなりますが、やっぱり細かいニュアンスがわからないと学習効率も結構下がって嫌になってくるので、途中Pythonに切り替えることにしました。
豊富な機械学習ライブラリが存在する
機械学習のアルゴリズムを一から実装するのは非常に大変で多くの場合、すでに機械学習のアルゴリズムが実装されたライブラリを使用します。
Pythonにはscikit-learnという、機械学習のアルゴリズムが網羅されたようなライブラリがあるため、こちらのライブラリを使用して実装することが多いです。
Pythonを活用してAI/機械学習に入門する勉強法
さて未経験者が機械学習を行う際にPythonが現状ベストであることがわかった上で、僕がどのようにしてPythonを取得したかご紹介したいと思います。
私のプログラミング言語の勉強法としては、「動画」で学ぶことが非常に多いです。今回も同様に以下のWebサービスで動画で勉強を進めました。
ドットインストール
Pythonの基礎構文を学ぶことが可能です。
注意点として、初心者、未経験者にとってドットインストールの講座は難しい可能性があります。内容自体は同じように操作すれば良いので簡単ですが、どこかエラーで詰まった際に解決できず、挫折してしまう方もいます。そういった方にオススメなのが、次に紹介するUdemyの教材です。
Udemy
私もお世話になりましたが、シリコンバレーエンジニア「酒井潤」さんの教材がオススメです。
ドットインストールで省かれている内容が非常に丁寧に説明されているので理解が深まります。
また困った際は直接講師に質問することも可能なので、エラーに詰まって挫折するリスクも低いかと思います。
どっかの高額のスクールよりずっとオススメです。
また,Pythonの構文を理解したら、機械学習ライブラリを活用した実装も学ぶ必要があるため以下の動画講座も非常にオススメです。
というわけで今回はPythonがオススメの理由と勉強法についてまとめてみました。
参考になれば幸いです。
