機械学習でできることとは？
機械学習でできることは大きく分けて3つあります。
①予測：過去のデータを基として、将来的に生じる可能性を考えること
②識別：入力されたデータを元に情報判断や仕分け、種別を検知すること
③実行：ある目標に向けて行動の最適化や作業の自動化を実現すること
機械学習の分類とは？
機械学習には様々な種類がありますが、ここでは主として用いられる3種類の分類を紹介します。
①教師あり学習：多様で大量の正解とデータを記憶し、正解とデータを紐づけて学習します。
正解とデータが一致するものに対しては正確な回答を算出できる一方で、学習していないことは正確に判断することができません。
ビッグデータの解析など、一度に膨大な量のデータを扱う場合に活躍します。
②教師なし学習：教師あり学習と異なり正解がない状態でデータを判断する方法です。
機械が試行錯誤をすることで、自律的に答えを導きだします。
特に未知のデータを扱う場合に用いられる方法です。
③強化学習：強化学習は、あらかじめ正解を与えた状態で将来的に得られる価値を最大限拡大する方法です。
機械学習とディープラーニングの違いとは？
機械学習は、データを機械自身が分析、解析することでデータの規則や法則を導き出す性質を持っています。
ディープラーニングは、機械学習をより発展させた分野といえます。
例えば、りんごとバナナを見分ける場合、機械学習では「形」に着目して見分けるように指定しなければなりません。
しかしディープラーニングでは、りんごとバナナを見分けるために何に着目するか、例えば形や色などを機械が自ら学習し精度を高めていきます。
つまり、機械学習は人の手により学習する方向をある程度制御する必要があるのに対して、ディープラーニングは機械が自ら学習方向を決定します。
機械学習をするならPythonが最適？
機械学習のプログラミングで使われるプログラミング言語には様々なものがありますが、機械学習初心者におすすめなのが「Python（パイソン）」です。
Pythonは情報量が多いです。
プログラミング言語を学習する上で、インターネットで検索したり書籍を読むことを避けては通れません。
わからないことがあれば調べればすぐに出てくる、新しい知識や発見の機会が多いことはとても重要です。
また、Pythonは文法がシンプルで初心者にもわかりやすいです。
プログラミング言語といえば、複雑なコードで人によっては読みにくいことがあります。
特に初心者の場合は、書き方がわからなかったり、煩雑なコードになりがちです。
Pythonは少ないコード量で簡単に、読みやすいコードを記述することができます。
自分がUdemyでPythonの基礎を学習できるコースを販売しているので紹介しておきます→基礎の基礎からPythonプログラミングを学ぼう！
機械学習に必要なものとは？
機械学習には前述したプログラミング言語を読めることに加えて、以下のものも必要になってきます。
・SQLの知識：SQLに関しては以前に記事で書いたので、そこを見ていただければと思います→SQLについての記事
・数学の知識：数学は少なくとも高校数学までは理解していることが必要です。
可能であれば大学数学も理解しておくと良いでしょう。
大学数学のコースもUdemyで販売しているので、興味のある人は見てみてください。
→大学の統計学をマスターしよう！(前編:確率分布)
→大学の統計学をマスターしよう！(後編:推測統計)
→大学の統計学をマスターしよう！(問題編)
→すぐわかる統計学【統計学の全体像を知ろう】
→大学の微分積分をマスターしよう！
→大学の線形代数をマスターしよう！
機械学習を始めたい人は、たくさん学ぶことがあって大変だとは思いますが、一つ一つ勉強していってほしいと思います。
