育休中の学び：機械学習①
以前の記事で少し触れましたが、復帰に向けての勉強をいくつか進めていますが、その中でもPython、機械学習の勉強を進めているので、進捗を記載します。
そもそも何故Python、機械学習を学ぼうと思ったか？については、復帰後に武器になりそうなものを身に着けておきたいと思ったからです。材料設計の仕事をしていますが、現時点では所属部署の仕事では機械学習は取り入れられていないので、少しでも使えるものがあれば使っていきたい、という考えです。材料設計者ではあるけれども、自分が化学系ではないため、材料知識に疎い部分もあり、それを補うために別の武器を備えておきたい、という意味もあります。・・・実際に仕事でモノになるかはまだまだわかりませんが。今後AIを取り入れる、といった話が出てきたときに、知識があるに越したことはないので、多少は時間が取れる育休中に学んでおきたいと思います。
2021年3月
育休中に会社の方から使用できるようにしてもらったe-learningで、Pythonの基礎を勉強・・・するも、どうも完全にプログラミング学習の素人が手を出すには難易度の高い内容（他言語を使用したことがある人がPythonを理解するための内容と思われる。。。）、やや挫折。そもそも素人には環境構築のハードルが高いです。
一方で、gaccoの講座でAIについて学び、どんな仕事にせよ今後はAIについての知識が必要かなとモチベーションを上げてみたりもしました。
2021年4月
もう少し難易度低いところから、ということで、本当に初心者でも理解できそうな書籍からスタートすることにしました。
Python 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ
プログラミングコードを写経しながら進めること2週間。今思えば、この書籍の内容は本当に基本的なことのみで、図書館で初心者向けの本を借りたり、ネットで調べて進めることもできた内容かもしれません。
その後、ネットにある練習問題を解き、基本的な事柄を理解。これらを解き終わったところで、次に何をすべきか？少し迷子でした。
ネットで調べてコードを貼り付けてみたりしてみましたが、断片的な要素が多く、体系的に学習するのは結構難しい、と感じました。
2021年5月
さて、このあとどうしよう、というところで、少し難易度高いかもしれないが、機械学習にチャレンジしてみよう、ということで、下記2冊を図書館で借りてきました。
２冊とも進めるつもりではなく、もともとネットで調べてたどり着いた前者を読んでみようと思ったら、図書館で貸出中になっていたので、前者を予約し、後者を借りようと考えていたところ、前者の書籍も貸出から戻ってきていたようで、まとめて借りることになりました。
１冊あたりのボリュームがそれなりの量でしたので、２冊とも完全に読み終わったわけではなく、最後の方は未了で返却しましたが、機械学習の概要はつかめたかなと思います。（概要をつかんだところで、学べば学ぶほどたくさん学ぶべき事柄があることに気付いた・・・先は長いです）
前者の書籍は、機械学習ライブラリscikit-learnを用いた機械学習実装方法についての学習（なお、scikit-learn詳細はこちらを参照）。数学的な話は控えめで、scikit-learnに含まれるデータセットを用い、データを機械学習させる方法、パラメーターを変更するとどうなるかや、機械学習させる際の注意点等が記載されています。
初心者向けの書籍を１冊終えたばかりで難易度高いかなと思いましたが、コードを写経プラスパラメータをいじってみる、ということを繰り返すと、それなりに理解が進みます。加えて、こちらの書籍は機械学習の本としては良く使用されているようなので、不具合があった時にネット検索で割と解決策にたどり着けるのも助かりました。
一方、後者はどちらかというと数学的な内容。前者の本をある程度読んだところで、内容を数学的に理解するのに役立ちます。
また、書籍と合わせてgaccoで動画講座を受講。こちらの講座は、サンプルコードをダウンロードしたりはできないので、ほとんど見ているだけにはなりますが、機械学習の理解を深めるのには役立っています。（動画を止めてコードを写したら実施できるけれども、PC1台で動画視聴とコード入力を並行するのが大変だからやりませんでした。。。）gaccoに登録すれば無料で視聴できるのも助かります。
今後について
ある程度身に着いたところで、上記書籍にはないデータを触ってここまで身に着けた知識を試してみたいと思いつつ、まだまだ学ぶべき事柄が多いのが現状です。
scikit-learnではいくつかデータセットがあるようなので、書籍で学んだ内容を他のデータセットに試したり、図書館で他の書籍を探したりといった形で進めていきたいと思います。
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