機械学習研修とは？重要性とプログラム内容について紹介！

「機械学習について学ぼうと書籍を読んだけれど今一つ理解できていない」

「機械学習について特化した学びの場はないだろうか」

機械学習は、AI（人工知能）に不可欠な技術です。

解析対象となる特定のデータを規則に沿ってコンピュータで自動処理します。規則を経験させることで特定作業の自動処理が可能。企業にとっては、特定業務の自動化に欠かせない技術となるでしょう。

企業研修には、機械学習に特化したプログラムがあります。

今回は、機械学習研修について重要性とプログラム内容の紹介です。社員に機械学習を学んでほしいと考えている企業担当者は、ぜひお役立てください。

機械学習研修とは

機械学習研修は、機械学習について特化した学習プログラムです。AIによる自動処理が注目されている現代では、AIを支える技術の知識習得につながります。

機械学習は、特定のデータに対して解析し、解析結果から機械が自主学習することで判断や予測をする一連のプロセスです。

機械が自主的に学び、その解析結果から判断や予測をする仕組みは、AIの機能と考えられます。機械学習は、AIに含まれている重要な技術です。そのため、AIの仕組みとも言えるでしょう。

機械学習研修は、あるデータを機械が自主的に学び、データ解析結果で次の行動を判断したり予測したりするプロセスが学べるプログラムです。

AI全体を学ぶ以上に機械学習の分野を深掘りできるでしょう。

機械学習研修を受講するメリット3つ

機械学習研修を受講するメリットは、3つあります。

• 機械学習の学習パターンへの理解
• スキルの底上げ
• 予測モデルの精度をどう評価するのかが判断できる

機械学習の学習パターンへの理解

機械学習研修のメリットは、機械学習の学習パターンを理解できることではないでしょうか。

機械学習の特徴は、データに対して自主的に判断や予測ができること。

その特徴を生かした3つの学習パターンを利用できます。機械学習の３つの学習パターンは、次の通りです。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

教師あり学習

教師あり学習は、解析対象のデータに答えを与えるパターンです。

答えとは、出力するデータ結果のこと。

教師あり学習では、入力データ（元データ）と出力データ（結果データ）の間で動作するパターンを検出します。言い換えると、質問と回答をもとにその回答に導くパターンが予測されるでしょう。

教師なし学習

教師なし学習は、解析対象のデータに入力データのみを与える学習方法です。

入力データのみでパターンを見いだすため、さまざまなパターンにより出力データの傾向を予測できます。

強化学習

強化学習は、機械学習の目的が明確な状態で、トライアンドエラーをくり返していく学習パターンです。

学習の目的に対して、可能な限りパターンを生み出す学習になるでしょう。

スキルの底上げ

機械学習研修は、機械学習プロジェクトに必要な実践的なスキルを底上げできます。実践的なスキルとは、次の通りです。

• プログラミング（PythonやRなど）
• データ処理
• モデルの構築と評価

Pythonを学ぼうとしているが何から始めれば良いか迷っている人やデータ分析力と実装の処理技術を学びたい人は、これらのスキル向上になるでしょう。

予測モデルの精度をどう評価するのかが判断できる

機械学習研修の受講で得られるメリットは、予測モデルの精度が判断できるようになること。予測モデルの精度を高める指標は、次の2つです。

• 回帰モデル
• 分類モデル

機械学習は、これら2つの予測モデルによりパターンを予測します。

回帰モデルは、先述した「教師あり学習」による学習パターンです。

回帰モデルは、結果に対しての原因を予測します。入力データと出力データの2つの変数を統計的に予測することです。

また、分類モデルは4つの指標で予測します。

正解率（Accuracy）	予測に正誤がある場合、予測結果全体に対して、どれくらい正解データの値と一致しているかを示す
適合率（Precision）：精度	予測に正誤がある場合、正解と判断した結果データの中で、実際に正解と一致しているか精度を示す
再現率（Recall)）	予測に正誤がある場合、実際に正解のデータから、どれだけ正解を予測できたか示す

機械学習研修は、これらの予測モデルに関して、知見を深められます。

機械学習研修の主な内容

機械学習研修は、機械学習モデルを構築し、活用するスキル習得に役立つプログラム内容です。

機械学習に触れたことのない初心者でも、機械学習のシステム構築や実装できる機会となるでしょう。

機械学習研修のプログラムを学べば、分析パッケージ機能（Scikit-Learnなど）の活用方法が理解できます。

Scikit-Learnは、Pythonのデータ分析ライブラリのこと。Pythonのデータ分析ライブラリは、オープンソースで無料利用可能な初心者向け学習コンテンツです。

そのため、初心者が機械学習の学習プログラムを活用し、予測モデルに触れる機会となるでしょう。

機械学習研修の主な内容は、次の通りです。

• 機械学習の概要
• データの前処理と可視化
• 教師あり学習アルゴリズム
• 教師なし学習アルゴリズム
• 特徴工学
• モデルの評価とチューニング
• 深層学習の基礎
• 3実践プロジェクトとケーススタディ
• 最新技術とトレンド

機械学習の概要

• 機械学習とは何か、その目的と応用分野
• 教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの基本的な機械学習のタイプ

データの前処理と可視化

• データ収集、クリーニング、正規化
• データの探索的分析（EDA）と可視化テクニック

教師あり学習アルゴリズム

• 線形回帰、ロジスティック回帰
• 決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティングマシン（GBM）
• ニューラルネットワーク

教師なし学習アルゴリズム

• クラスタリング（k-平均法など）
• 次元削減技術（PCA、t-SNEなど）

特徴工学

• 特徴選択、特徴抽出
• 特徴スケーリング、カテゴリカルデータの処理

モデルの評価とチューニング

• 交差検証、グリッドサーチ、ランダムサーチ
• 性能指標（精度、再現率、F1スコア、ROC-AUCなど）

深層学習の基礎

• ニューラルネットワークの基本構造
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

実践プロジェクトとケーススタディ

• 実際のデータセットを用いた機械学習プロジェクトの実施
• さまざまな業界での機械学習の応用例

最新技術とトレンド

• 機械学習とAIの最新技術
• 産業界における機械学習のトレンドと未来展望

機械学習研修ならアガルート

機械学習研修は、AIの軸となるデータ分析の自主学習により予測・判断する技術を習得します。

研修プログラムには、予測モデルの知見を深める教師あり学習や教師なし学習などが学べるでしょう。

アガルートでは、機械学習研修のプログラムをオンラインで受講できます。企業の知識習得状況に合わせた研修内容のカスタマイズも可能です。まずは、気軽な相談から始めてみませんか。