機械学習は自動化の未来です。人間が毎日行っている何百万ものタスクは、いずれ訓練されたニューラルネットワークに取って代わられるでしょう。今でも、機械学習のアルゴリズムは、あなたの生活に影響を与えるでしょう。

この新しい技術に対応するため、雇用市場は変化しており、独自のネットワークを計画できる（あるいは既存のネットワークと統合できる）人材が求められています。

機械学習に投資する絶好のチャンスです。ここでは、機械学習を学ぶのに役立つ6つのチュートリアルとリソースをご紹介します。

1コードトレイン

Daniel ShiffmanのYouTubeチャンネルをご存知の方なら、processingとp5.jsに関する素晴らしいチュートリアルをご存知でしょう。彼の楽しくてリアルタイムな教え方は、数え切れないほどの人々がコーディングの基礎を学ぶのに役立っています。

個々のトピックを扱う多くのコーディングチャレンジのビデオに加え、Shiffmanは非常に包括的な機械学習のプレイリストを用意しています。

これらのビデオは、JavaやJavaScriptを主要言語として学習したい方に特に有効です。幸いなことに、このシリーズで取り上げたコンセプトは、あなたが選んだどの言語にも適用可能です。

シフマンが非常に愛読している『The Nature of Code』では、最終章をニューラルネットワークに割いている。この分野の入門書として最適な一冊です。この活動は、Coding TrainのYouTubeチャンネルや、個人のGitHubページで続けられています。

この手法を学ぶ上で最大の力となるのが、ダニエル・シフマン自身である。生まれながらの教師である彼は、コードが機械学習アルゴリズムとどのように相互作用するかをわかりやすく例示してくれます。

2 機械学習クラッシュコース

グーグルは、機械学習の分野ではビッグプレーヤーです。同社のオープンソースプラットフォーム「Tensorflow」は、さまざまなプログラミング言語で誰でも利用できるようにすることを目的としています。

Googleは、機械学習の基礎とAPIを通じたTensorflowの使い方を学ぶために、独自の無料の機械学習クラッシュコースも用意しています。

コースの各章には、内容をサポートするビデオ講義と全文テキストが用意されています。予想通り、非常に詳細なコースです。また、ブラウザ上でコードを動的に表示し、実行・修正できるインタラクティブな「プログラミングチャレンジ」ページを用意し、モジュールの理解を深めるためのコーディングチャレンジを提供します。

また、機械学習の原理やその時々のトピックに基づいた問題をインタラクティブに視覚化するなど、「遊びの演習」や「理解度の確認」の機会も設けています。

Googleがこの分野をリードしているのは当然のことです。無料の講座で、これだけの内容を網羅しています。

シラジ・ラーワル

YouTubeには優れた講師がたくさんいますが、シラジ・ラバルのように、優れたプレゼンテーション、主題の明確な説明、そして最も重要なモダリティのバランスを保っている人はほとんどいません。

彼のYouTubeチャンネルでは、プログラミング言語Pythonと、現代のデータサイエンスや機械学習に必要な多くの原理に焦点を当てています。sirajは、ニューラルネットワークと機械学習に関する簡単なビデオのプレイリストを持っています。テンポの良いシングルトピックのビデオと長時間のライブストリーミングのプロジェクトワークの違いは、基本的なこととデータにどのように適用できるかをカバーすることです。

Sirajのチャンネルは、すでにPythonを学んでいる人に特に有用です。 もしあなたが言語を学びたいなら、これらの基本的なPythonの例は、あなたが基本を理解するのを助けるでしょう。

4 ニューラルネットワークとディープラーニング

ビデオチュートリアルは素晴らしい学習方法ですが、本から学ぶことを好む人もいます。Michaelnielsenのneuralnetworksanddeeplearningは、ブラウザ用に設計された組み込みの例を使用しているので、印刷物として適格ではありません。しかし、機械学習の歴史だけでなく、ニューラルネットワークの背後にある数学の学び方についても、最もわかりやすく書かれています。

本書は、ある文字認識プロジェクトの開始から終了までを追ったものです。本書は、ネットワーク学習の方法と理由、そして強力なニューラルネットワークを構築する際に直面する決断と課題を読者が理解できるようなペース配分になっています。

ここでも選択した言語はPythonですが、ここでの基本は非常にわかりやすく、機械学習に興味のある方におすすめです。

5 機械学習のためのナノディグリー

https://vimeo.com/165054704

Udacityには、詳細な機械学習の「ナノディグリー」がいくつかあります。機械学習エンジニアになるコースは、プロジェクトワークを通じて機械学習の原理を理解する、学生にお勧めの深いコースです。

各プロジェクトは、エンジニアが仕事で直面することを模倣して設計されています。このコースを受講している学生は、プロジェクトを展開するためにAmazon Web Services（AWS）を利用することができます。

899ドルという費用は多くの人の基準からすると決して安いものではありませんが、チューターとの関係を築くことのメリットやコースで提供されるツールは、多くの人にとってかけがえのないものになるはずです。

6 ハイブリッドコースの作成

ここまでのリストはすべて上級者向けの完璧なものでしたが、多くの人は基本的なことでさえマスターするのが難しいと感じていることでしょう。このような場合、独自のハイブリッドコースを作成することで、すべてのギャップを埋め、将来的に強力な知識ベースを確保するのに役立ちます。

Redditユーザーのpk7677は、/r/MachineLearningへの投稿に、賢明なアドバイスを返信しています。

この記事の全文は、自分だけのプロジェクトを作ることを提案しています。また、この分野で新しく開発されている分野にも目を向けるべきです。

機械学習のためのディープラーニング

どの機械学習手法を使うにせよ、長旅の準備はしておくこと。

機械学習の普及が急増している背景には、処理能力とコンピュータサイエンスの進歩がある。その背景には、理論に基づいた簡単な道筋があるわけではありません。今こそ、実績ある未来のプログラミング言語を学び始める時です。

機械学習が初めての方は、事前に初心者に優しいプログラミング言語を選びましょう。ディープラーニング、機械学習、人工知能の比較も忘れずにご覧ください。これからも勉強して頑張ってください。