マシンラーニングを始めるには一体どこから始める？
こんにちは。TeamAIのリサーチチームです。
海外の投稿サイトである質問を見かけました。
内容は、「今フルスタックエンジニアだけど、マシンラーニングに興味があります。マシンラーニングに関わってらっしゃる方はどのようなキャリアバックグラウンドがありますか？」といったものです。
これに対するベストアンサーは、理工学系の学士・修士を持っているという方でした。
その方以外にも数学的なバックグラウンドを持っている方が多いようです。
（ベストアンサーで票を集めていた理由は「マシンラーニングの９０％はデータクリーニングだ」という過激な？発言のためでもありましたが）
このように、マシンラーニングを始めるのに少し「どこからやったらいいんだろう？できるかな？」という抵抗を持ってしまう方もいらっしゃるかもしれません。
それに対して大変参考になる教訓があります。
「How should you start a career in Machine Learning?」というタイトルの記事に、スタンフォード大学のCourseraの講師をやっていた方（現在はバイドゥにいらっしゃいます）の回答がありました。
（以下翻訳）
「Courseraで学ぶスタンフォードのマシンラーニングコースは、幅広い聴衆が機械学習を始めるのに役立つように設計されています。あなたが基本的なプログラミング（あらゆる言語で）に精通しているなら、そこから始めておくことをお勧めします。
MOOCを完了するだけで、多くの人がマシンラーニングの仕事を得ています。他にも同様のオンラインコースがあります。たとえば、John Hopkins Data Scienceの専門分野です。 Kaggleやその他のオンラインマシン学習コンテストに参加することは、人々が経験を積むのにも役立つでしょう。 Kaggleにはオンラインディスカッションのコミュニティがあり、そこから実践的なスキルを学ぶことができます。地元のミーティングや学会に参加することができれば、より経験豊富な人と話すことができます。
しかし、最も重要なのは学習を続けることです。数ヶ月間だけでなく、何年も。
MLの人々のために今日多くの需要があります。 MLで就職すれば、学習はさらに加速します。
世界は、その問題を解決するために、より多くの機械学習者が必要です。私たちの社会は非常に多くのデータと計算リソースを持っており、MLは今あなたが驚くべきことを創造できる超大国です。しかし、私たちはこの仕事をするのに十分ではありません。私は多くの読者が懸命に働きMLで偉大になることを願っています！」
(翻訳終わり)
この方はオンラインコースでの学習を初学習としてすすめてらっしゃいます。
そして何年も続けようとも仰っていますね。
Courseraは大変参考になるサイトです。
また、日本語のサイトではUdemyの「実践pythonデータサイエンス」が1200円で数十時間に渡るレクチャーがあるのでおすすめです。このレクチャーは、NumPy、padasの基礎からデータ解析、機械学習、統計入門、ウェブスクレイピング、SQL入門が講義の内容に含まれています。気になる方はぜひ見てみてくださいね。
好奇心の赴くままにマシンラーニングの世界を泳いでいきましょう。
それでは。
https://www.quora.com/How-should-you-start-a-career-in-Machine-Learning
