aiエンジニアに必要な「機械学習/深層学習ライブラリツール」とは?|scikit-learn・TensorFlow・Chainerなど

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aiエンジニアに必要な「機械学習ライブラリツール」とはなにか?

記事のポイント

scikit-learn|機械学習の基礎的スキル

Chainer|深層学習の基礎的スキル

TensorFlow|Google機械学習ライブラリ

これらがaiエンジニアになるなら知っておきたい最低限の機械学習ツールとなります。

エンジニアがAIエンジニアを目指す前に、知るべき結論

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「AIエンジニアを目指したい人の要件」

AI・機械学習・深層学習関連スキルに強い興味があって触れてみたい

AI・データサイエンス領域のキャリアを伸ばしたい

AI・機械学習関連のスキルは今後マストになるから、身につけておきたい

AIエンジニアは、まだ需要が下火です。

しかし、今後さらにAI・機械学習関連の技術を利用したサービス・製品はどんどん市場に投下され、需要はますます増加していきます。

将来を見据えたキャリアを考えるならAIエンジニアを目指すことは最良です。

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レバテックキャリア」 では業界最大手のAIエンジニア(人工知能エンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニア)の求人があり、非公開求人を含めて需要が高まるAI業界を目指す上で良い方向を目指せます。

エンジニアとしてAI業界を目指すならレバテックキャリアは必ず登録しておくエンジニア専門の転職エージェントです。

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お読みいただき、ありがとうございます。

1. scikit-learn|機械学習(非深層学習)の理論と実装を学ぶ 

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scikit-learnとは、Python機械学習ライブラリ(オープンソース)です。

 

このライブラリを使えば、ニューラルネットワーク(NN)、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、k近傍法などの分類回帰クラスタ分析や、クラス分類・回帰分析・クラスタリングなどの様々のアルゴリズムを手軽に実装できます。 

 

教師あり学習・教師なし学習など基本的な機械学習に関する理解を求めるなら、scikit-learnから学習することをおすすめします。

  

数式ではなかなか理解できないアルゴリズムを、ビジュアル的に理解できる側面あるので、初めてなら最適です。

 

2. Chainer|深層学習の理論と実装 / ディープラーニングフレームワーク byPreferred Networks社の提供

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ChainerはPreferred Networksが開発したニューラルネットワーク/ディープラーニングを実装するライブラリで、比較的インストールが簡単なツールです。

  

Chainerを利用する場合は、TensorFlowと同様に機械学習ニューラルネットに関する知識と理解が必要になるので、いきなりChainerで学習し始めるのは、初学者には難しいです。

 

ニューラルネットワークを学習させるための誤差逆伝播法(Backpropagation)や最急降下法などを知っておく必要があります。

 

前提として深層学習(ディープラーニング)がしたい人向けの機械学習ライブラリツールです。

 

詳しくはこちらを参照下さい

 

3. TensorFlow|Googleが提供する機械学習ライブラリ(大学数学を理解している人向け)

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Googleは複数のTensorFlowを習得するためのチュートリアルを用意しています。

また、機械学習に馴染みがなく、初歩から学びたい方はMNIST For ML Beginnersから始めることをおすすめします。

  

MNISTとは、画像認識を行うための機械学習ライブラリでプログラム言語で言えば「Hello world」を行なうものと同じです。

 

TensorFlowは機械学習初心者がすぐに利用できるライブラリではなく、数式で表されるアルゴリズム・概念をプログラムに落とし込んで表現するための機械学習ツールです。

 

そのため、ニューラルネットワーク最適化問題・コスト関数・最急降下法などの機械学習独特の基本的知識を持っていない場合、理解を深めることが難しい傾向にあります。

 

前提として機械学習ライブラリは数学的に表現されていた機械学習に関するアルゴリズムをプログラムで表現するために開発されたものなので、数学に関する素地を身につけたりしなければ、そもそも何をしているのか理解できない・・・。という問題が生じます。 

 

もし、TensorFlowをいじってみてわからないことがあれば「scikit-learnで機械学習の基礎的理論と実装の知識」を学んでみることをおすすめします。

 

4. まずPyhon・Gitなどの開発環境を揃えるところから

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aiエンジニアに必要な機械学習ツール。機械学習を行うためのライブラリツールをお伝えしてきました。

 

最初にいじくるならscikit-learnですし、もうすでに大学のゼミor研究室で機械学習の基礎的な理解はしているならTensorFlowに挑んでみても良いです。

 

とはいえ、です。

 

この記事に関しては「0から機械学習を行うために最低限知っておくべき機械学習ツール」をお伝えすることを目的としています。

 

まずは自前のマシンにPython or Git orを入れておいて、プログラムを書くことからかなーとも。

 

Udemyあたりでは、分かりやすく開発環境の準備から教えてくれる学習パックもあるので学びたい欲求が強いなら、時間を見つけて学習してみると良いかもしれません。

 AI、機械学習ディープラーニング学習セット

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AI(人工知能)に関して学ぶべき内容が詰まったコースです。

 

3コースを終えると、以下のスキルセットを獲得できます。

記事のポイント

プログラミング言語Pythonを用いた機械学習手法取得」

人工知能ライブラリツールscikit-learnでデータサイエンスの基礎スキル習得」

GoogleのTensorFlowで深層学習(ディープラーニング)の基礎スキル習得」

AI(人工知能エンジニア)に最低限必要な「Python機械学習スキル・機械学習ライブラリスキル」を学べるので、おすすめです。

 

詳細 => Udemyで今注目のAI、機械学習、ディープラーニングへ

AI(人工知能)エンジニア・機械学習エンジニアを目指すならAidemy(アイデミー)

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詳細 => エンジニア・システムエンジニアが人工知能(AI)を学習しAIエンジニアへ!|AI(人工知能)業界へai就職、転職することも可能です。 - テクニティノイモシニ