機械学習エンジニアを目指す

【体験】卒業生が語る!AIジョブカレを卒業して学んだ3つの知識

こんにちは、フリーランスエンジニアのとだこうき(cohki0305)です。

先日、4 ヶ月ほど通っていた AI ジョブカレという機械学習エンジニアを目指すためのプログラミングスクールを卒業しました!割といい成績でしたw

僕は高校数学までしか勉強していないので、全然数学は得意じゃないですが、普通に勉強していれば卒業できましたよ!

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AI ジョブカレは、プログラミング経験があれば 10 万円とかなり安く本格的な講義が受講できるとして今かなり人気なのです。

卒業生である僕はその人気スクールである AI ジョブカレで実際にどういうことを身につけることが出来たのかを紹介していきます。

 

AI ジョブカレとは

AI ジョブカレとは、エッジコンサルティングが運営する「機械学習エンジニアを目指すエンジニア向けのプログラミングスクール」です。実務経験豊富な講師の方から、 4 ヶ月で機械学習を学ぶことができます

卒業後に就職支援もついており、ただ機械学習を勉強するだけじゃなくて機械学習エンジニアになりたい方にもオススメできるスクールです。

現在はオフラインの学習にのみ対応しており、東京・大阪で行われています。僕は東京の新橋まで通っていました。

料金

特徴的なのが、料金です。4 ヶ月間で 10 万円とかなり安いです。

さらに、運営元のエッジコンサルティン経由で就職すると 10 万円のキャッシュバックを得られるという太っ腹!

僕はエッジコンサルティング経由では就職しなかったので、キャッシュバックをもらえなかったのですが、自分のコネで機械学習を仕事としてさせてもらっています。

使用する技術

使用する技術は主に、Python 3 でした。R は使いません。今の機械学習の主流は Python なので嬉しいですね。

Python のライブラリである scikit learn, tensorflow, Keras などをメインに利用しました。

前処理を学ぶことができた

僕が AI ジョブカレを卒業して学ぶことができたことの 1 つ目は、「前処理」です。

機械学習を行うには大量のデータを使って学習を行うことが有名ですが、それ以上に大事なことがあります。それが前処理です。

前処理とは、データを加工して学習しやすいようにしてあげることです。

前処理を行わないと学習の非常に時間がかかったりや、そもそも学習に使えないデータがあってエラーが起こったりや、学習できても正確な結果が出ないなど様々な問題が起こります。

ゆえに、前処理というのは機械学習にとって必要不可欠な存在です。

AI ジョブカレは実務を意識した教育を行っているのでこの前処理についてもかなり力を入れて教育を行っていました。

具体的に何を学んだかという言うと、以下のようなことを学びました。

前処理について学んだこと

1. 次元圧縮
2. one hot エンコーディング
3. 欠損値の保管
4. 日付データの前処理
5. 不均衡データへの対処

もちろん、これらの知識を使って実際のデータに対してどう分析するのかについてもしっかり学びました。

AI ジョブカレでは、最後の授業において、あるデータをもとに機械学習させて、よい結果を競うというコンペティションがあるのですが、その中でもこの知識はフル活用しました。

機械学習モデルの構築が自分で出来るようになった

次に学んだことは、機械学習モデルの構築です。

機械学習モデルというのは、データを使って学習させたプログラムのことです。学習済みのモデルにデータを与えると、何らかの予想をしてくれます。

僕は、3 回くらい AI ジョブカレの授業を受けただけで、自分でモデルを構築することができるようになりました。

Qiita にて「金儲けしたい一心で競馬ドシロウトが競馬の予想を機械学習でチャレンジした」という記事も書きました。

AI ジョブカレでは、正解データを与えられてそれから学習させるという機械学習の分野「教師あり学習」に力を入れていました。分類や回帰などの問題についての分析はかなり多くやることができました。

なので、AI ジョブカレに行けば教師なし学習のモデルを構築するということは絶対できるようになります。モデル構築難しそうに聞こえるのですが、scikit-learn というライブラリの力を借りるので、割と簡単にできてしまいます。

他にも、画像分析などの深層学習や教師なし学習についてももちろん学習することができました。

学んだことのリストは以下に書いておきます。

モデル構築について学んだこと

1. 回帰
2. 分類
3. 教師なし学習(クラスタリング)
4. 深層学習(画像解析)

優れたモデルを作ることが出来るようになった

最後は、優れたモデルを作れるようになりました。

モデルを作るのは、簡単にできるのですが、それが優れたモデルであるとは限りません。競馬予想で 10 % しか的中できないのであれば、そのモデルはあまりいいモデルとは言えないですよね。

なので、機械学習ではモデルを作ってそれを改良していく作業が必ず存在するのですが、AI ジョブカレでは実務を意識してそこまで学習することができるようになっています。

パラメータチューニング

たとえば、パラメータチューニングについて AI ジョブカレでは学ぶことが出来ました。

パラメータチューニングとは、学習のときに設定する値を変更することでモデルの精度を向上させる手法です。

楽器にチューニングするみたいに、モデルもチューニングしてあげないと、ちゃんと動かないのですよ!

設定値を変えることによって、適切なモデルを作成することが可能になるので、パラメータチューニングは実務においては必須の知識です。

僕は AI ジョブカレの最後の授業で行われるコンペティションで 2 位になったのですが、僕のモデルの精度が高かった理由はこのパラメータチューニングに時間をかけたからだと思ってます。

パラメータチューニングの計算に僕の PC は 10 分くらいかかっていましたからねw制限時間超えそうで焦りましたw

アルゴリズムの選定

パラメータチューニング以外にも、モデルを最適化するためにどういうケースにどういうアルゴリズムを選択すべきかについて学べました。

機械学習には様々なアルゴリズムがあり、それらを使い分けることで適切なモデルを作ることが出来ます。

たとえば、画像分析であれば深層学習を使うべきだとか、すばやく分析したい場合はランダムフォレストを使うべきだとかなど経験的に使うべきアルゴリズムというのが存在するようです。

AI ジョブカレでは、この一部を知ることが出来ました。

アルゴリズムの選定を間違うと精度が 10 % くらい平気でズレてくるのでかなり重要です。

複数のアルゴリズムを使って比較を行うという手法も学べたので、どういうアルゴリズムを使うべきかわからないときも時間をかければ、いいアルゴリズムを選択することはできるのですけどね。

まとめ

学んだことは以下ですねー

優れたモデル構築のために学んだこと

1. パラメータチューニング(グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化)
2. 交差検証(holdout 法、k-fold 法)
3. 様々なアルゴリズム(ランダムフォレスト、勾配ブースティング、最急降下法、K近傍法 .ect)

【さいごに】AI エンジニアを目指すなら AI ジョブカレ

卒業してわかりますが、AI ジョブカレは非常に優れたプログラミングスクールです。

今まで機械学習を勉強したくていろんな方法で勉強していましたが、上手く行きませんでした。

何を学べばいいかわかりませんでしたし、高校数学どまりの僕には複雑な数式を理解することがハードルになっていました。

しかし、AI ジョブカレは実務において機械学習をどう利用すべきかについて着目しており、数学がそこまで得意ではない僕でも卒業することができました。

AI や機械学習の知識を使って、プロダクト開発に携わりたいという方にとっては機械学習を利用することに着目している AI ジョブカレはかなりオススメできます!!

今後、機械学習エンジニアとして活躍したい方は、就職支援もついている AI ジョブカレの受講検討しましょう!

AI ジョブカレには申込数に制限があるので、目指している人は早く申し込みましょう!

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cohki0305
営業から転職し、たった6ヶ月でリードエンジニアになった最速の男。 その後半年でフリーランスとして独立し時給が4倍に。今は海外ノマドやりながら、週3フルリモート労働。 自分の経験を元に、未経験からエンジニアになる方法や業界のことを発信してます。
特別なスキルがない20代でもフリーランスになれる

知ってましたか?エンジニアであれば、誰でもフリーランスになれます。

僕は実務経験1年で25歳のときに、フリーランスになりました。2ヶ月目には月収が100万円を超えていました。たった半年前、正社員をやっていたときは、20万円という薄給だったのに

実務経験1年なんて正直たいしたスキルなんてありません。でも、フリーランスになってお金を稼ぐことは出来ます。気づいてないかもしれませんが、エンジニアというのはそれぐらいお得な商売なのです。

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