機械学習：ゼロからTop 0.1% になる方法

AIは常に、プログラマーが何かの動作を機能的に推測することを中心に展開されてきた。楽しいことだが、AIのプログラミングにおいてプログラマーは必ずしも才能があるとは限らない。

ともあれ、AIには新たな才能がある。コンピューターにビデオゲームをプレイさせたり、言語を理解させたり、人や物を識別させたりすることもできる。この最先端の新しいスキルは、つい最近、理論外の処理能力を手に入れた古い概念から生まれたものだ。
機械学習についてだ。
もう高度なアルゴリズムを考え出す必要はない。コンピュータに独自の高度なアルゴリズムを教えるだけでいいのだ。
では、そのようなものはどのように機能するのでしょうか？アルゴリズムは書かれるのではなく、ある種の…育種されるんだ。品種改良を例えに使っているわけではない。アルゴリズムが完成しても、それを理解できないのはなぜだろう？AIがマリオのゲームを打ち負かすために書かれたときの素晴らしいビジュアルがある。人間である私たちは、横スクロールゲームの遊び方を理解している。しかし、出来上がったAIの予測戦略を特定することは、正気の沙汰ではない。

このアイデアには驚くべきものがあるよね？唯一の問題は、我々は機械学習を知らないし、それをビデオゲームに接続する方法も知らないということだ。
幸いなことに、イーロン・マスクは後者を行うための非営利企業をすでに提供している。そう、数十行のコードで、あなたが望むAIを無数のゲームやタスクに接続することができるのだ！

https://openai.com

なぜ機械学習を学んだ方がいいのか？
なぜあなたが気にする必要があるのか、私は2つの良い答えを持っている。第一に、機械学習（ML）は、我々がこれまでコンピューターにさせたことのないことをコンピューターにさせるものだ。もしあなたが何か新しいことをしたいのなら、それはあなたにとってだけでなく世界にとっても新しいことだ。
第二に、もしあなたが世界に影響を与えなければ、世界はあなたに影響を与えるだろう。
現在、多くの企業がMLに投資しており、すでにMLが世界を変えるのを目の当たりにしている。オピニオンリーダーたちは、この新時代のアルゴリズムを人目に触れないところに存在させてはいけないと警告している。もし少数の企業がインターネットを支配していたらと想像してみてほしい。私たちが武装しなければ、科学は私たちのものにはならない。クリスチャン・ハイルマンは、MLについての講演で最も良いことを言ったと思う。

コンセプトは便利でクールだ。しかし、実際に何が起こっているのか？これはどう動くのか？
もしあなたがすぐに飛び込みたいのであれば、このセクションは飛ばして次の「どうやって始めるか」のセクションに進むことをお勧めする。

もしあなたがまだMLがどのようなものなのか理解しようとしているのであれば、次のビデオはMLの古典的な問題である手書き文字を使って論理を説明するのに最適なものです。

なかなかクールだろう？このビデオでは、各レイヤーがより複雑になるのではなく、よりシンプルになることを示している。まるで関数がデータを細かく噛み砕き、抽象的な概念で終わらせているようだ。このサイト（Adam Harleyによる）では、このプロセスを実際に触ってみることができる。
データが訓練されたモデルを通過するのを見るのはクールだが、ニューラルネットワークが訓練されるのを見ることもできる。

機械学習が実際に行われている典型的な実例として、1936年の虹彩データセットがある。

どのように学ぶか
利用可能なリソースは山ほどある。私は１つだけ紹介する。
このアプローチでは、機械学習をアルゴリズムと数学まで理解する。このやり方は難しそうに聞こえるかもしれないが、本当に細部に入り込み、ゼロからコーディングできたらどんなにクールだろう！
もしあなたがMLで力を発揮し、深い会話の中で自分の力を発揮したいのであれば、この方法はあなたにぴったりです。

https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone/

もちろん日本語対応だ。

このコースの難点はこちらはレベル1以降にお金がかかることだ。
上記とアンドリュー・ンのスタンフォードのコース「11週間で学ぶ機械学習」を同時に受講する。

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

これはジム・ウィーバーが上のビデオで勧めていたコースだ。また、Jen Looperからもこのコースを独自に勧められている。
誰もが、このコースは厳しいという注意点を述べている。それがネックになる人もいるだろうが、そのためにこのコースに参加し、修了証を手にする人もいる。
このコースは100％無料だ。修了証が必要な場合のみ、お金を払えばいいのです。
この2つのコースを受講すれば、やるべきことはたくさんある。あなたがそれをやり遂げたら、誰もが感心するはずだ。

しかしそれ以上に、合格すれば機械学習の実装を深く理解することができ、世界を変えるような新しい方法で機械学習をうまく応用できるようになる。

TensorFlow の集中講座
アルゴリズムを書くことに興味はないが、それを使って次の息をのむようなウェブサイトやアプリを作りたいのであれば、TensorFlowの集中講座に飛び込むべきだ。

TensorFlowは、機械学習のための事実上のオープンソースソフトウェアライブラリだ。TensorFlowは、数え切れないほど多くの方法で使用でき、JavaScriptでも使用できる。集中講座はこちら。

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ja

授業を受けたくないあなたへ
コースを受講するのがあなたのスタイルでなくても、まだ幸運なことがある。今すぐMLを使うために、MLの細かいことを学ぶ必要はない。訓練されたモデルを準備していると一緒に、様々な方法でサービスとしてMLを効率的に利用することができる。Kaggle, hugginface にはありとあらゆるデータセットがある。それらを使って、独学で学ぶのも最高な勉強材料だ。

あなたのデータが安全であるという保証はないし、あなたのものであるという保証もないことには変わりないが、MLのサービス提供は非常に魅力的だ！

MLを学ぶには、人とのつながりや接触が不可欠だ。相談相手がいなければ、何事も難しい。質問して返事をもらえるだけで、状況は一変する。

この記事が、あなたやあなたの周りの人たちにMLを学ぶきっかけになれば幸いです！