教養として知っておきたい機械学習
初めまして。ノムオです😎
今回のnoteでは、機械学習を「教養」として知っておきたい人に向けて書いています。
具体的には下記のようなことを知りたい読者に向けて記事を書いています。
先ず最初に断っておきますが、この本ではプログラミングや数学については一切解説していません。
「機械学習ってどんなことをしているの?」
「ビジネスで機械学習を活用するってどんな感じなの?」
このような内容にフォーカスしています。
ではまず、私がこのnoteを書いている理由を最初にお話しておきます。
0章 私がこのnoteを書いている理由
大きく3つあります。
先ずは1番上の理由について。
0-1 皆、機械学習を教養として知っておくべき
機械学習は世の中で非常に注目されている一方で、大半の人が機械学習について知らないのも事実。
そして、機械学習を知らない人は、下記のような悩みがあると思ってます。
このような悩みを解消するために、今まさに、このnoteを書いています!
そして私自身の考えとしては、全員が全員、自分でプログラミングして機械学習ができる必要はなく、
「機械学習を教養として知っているだけでもOK!」
だと思っています。
というのも、機械学習ってどんなことをしてるか理解していれば、
社内のデータサイエンティストと協力したり、最悪外注することで、ビジネスで機械学習を活用できるから。
だから全員が目指すべき姿としては、
「機械学習をやってる人の話が何となくわかる」
これが大切。私個人としては、皆さんがこの状態になることを目指しています😎
「どんなことをしているのか」「機械学習を活用している人が何に悩んでいるか」理解できれば、
機械学習に取り組んでみたい!
機械学習を仕事でやっている人とタッグを組んで価値を創出したい!
と思う人は多いと信じてますし、そうなることを願っています😎
勿論、今自分でがっつりプログラミングして機械学習に取り組んでいる人にもお勧めしたいです!
普段取り組んでるからこそ、ビジネスで機械学習を活用する際の難しいところ、私自身の失敗談等、共感いただけることも多いと思ってます😎
0-2 私自身、機械学習の「全体像」を理解するのに時間がかかった
私自身も機械学習の「全体像」を理解するのに非常に時間がかかりました。。
下記のような悩みを抱えている人は多いはず。
何を隠そう私も5年前、このような悩みを抱えてました。。
私が機械学習を独学し始めた5年前からあまり変わらないと思っていますが、機械学習のセミナーや書籍は、プログラミングや数式の解説が非常に多く、
「どういったプロセスで機械学習を活用するのか」についての解説が少なく、機械学習の「全体像」が中々見えてこないイメージです。
本書では、機械学習の個々具体的な技術の解説ではなく、機械学習のプロセスに焦点を当てています。
「そもそも機械学習で何ができるの?」
こんな感じです。
この書籍は「機械学習の活用」の入門書に近いので、この本でザックリ全体像を理解していただき、
自分が学ぶべきことを学んでいくというのが、コスパ良いんじゃないかなと思っています。
0-3 「学問としての機械学習」をビジネスで活用するための橋渡しが必要
私自身、機械学習を独学して、約4年前にビジネスで活用し始めましたが、実体験として、機械学習をビジネスで活用するハードルは高かった。。
当たり前と言えば当たり前かもしれません。
独学で学べるのは、学問としての機械学習までで、その先は誰も解説してくれてないので。
「学問としての学び」と「ビジネス現場で価値を生み出すための学び」が同じわけがありません。
✅ 私が皆さんの為に、先に沢山の失敗をしておきました!笑
私自身、機械学習を完全独学し、仕事で機械学習を活用していますが、
会社組織で、「4年・1人で」機械学習を活用した経験がある人はほとんどいないと思います。
あるあるの失敗を沢山しましたし、1人だったからこそ、機械学習のプロセスを全て体験できました。
また、Xで私の経験・ノウハウをほぼ毎日発信し続けて1年経ちますが、Xでの日々の発信内容も含めて、体系的に整理してみました。
全部書きました。言語化しきりました。
機械学習について知りたい人、これからビジネスで機械学習を活用したい人、機械学習を独学したい人の不安・悩みが減ることを願ってます。
そして最近、各社で本格的にデータサイエンス(機械学習)に取り組み始めたからこそ、このnoteを「今」読んでほしい。
皆より先に知っていると先行者利益が得られるから
まだまだ、ビジネス現場で機械学習を活用している人は少ないので、機械学習の活用プロセスを知っていることは非常に価値があります。
皆さんとこの場で出会えたのは偶然ですが、このご縁に感謝しつつ、是非とも先行者利益を得てほしいです😎
0-4 このnoteは夜のビールの「おつまみ」を目指して書いてます
私個人としては、夜のビールの「おつまみ」程度に楽しめるものを作りたいと日々思っています。
私自身、堅苦しい専門書なんて全く読む気にはならないので、機械学習のそういった堅苦しさを取っ払いたい。
この書籍では可能な限りイメージ図を多用し、わかりやすさを追求しました。
また機械学習を知らない人にも、機械学習の面白さを伝えたい。
1年間、機械学習に纏わる経験・ノウハウを発信をし続けた私でさえ、このnoteを書くのに相当な時間を要しましたし、
この内容を書ける人は、他にいないんじゃないかなと思ったりしてます。
この書籍を一つの柱として、皆さんがさらに勉強を進めて枝葉の情報を付け加えていくことで、機械学習を体系的に整理できればと思っています🤗
✅「捉え方」は皆さん次第
本noteを読む目的は、皆さんそれぞれ違うと思っています。
決して正解、不正解みたいな感じではなく、「そんな考えがあるんだ〜」くらいの「おつまみ」を楽しむ感じで楽しく読んでもらえればと思ってます。
参考になることがあれば、私としては非常に嬉しいです😎
そんなことを考え、ワクワクしながら今まさにこの記事を書いています。
最後に目次を示しておきます。
1章〜3章は、「機械学習ってどんなことをしてるのか」、「一般的な機械学習の流れ」をイメージ図を多用して解説しています。
ちなみに本書では、「機械学習 = 教師あり学習」として解説しています。
4章〜9章が、ビジネスでの機械学習の活用に焦点を当てて解説しています。
10章、11章では、機械学習を独学した経験、仕事で機械学習を活用した経験について書いてます。
最後は私、ノムオからの熱々のメッセージです😎笑
さて前置きはこれくらいにして、冒険のスタート!
では、まず、そもそも「何のために機械学習を使うのか」について、説明していきます。
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