「機械学習をやってみたいけど、プログラミングが難しそう…」
「機械学習を行うにはPythonの深い知識が必要なの？」
こんな疑問を抱えている人も多いのではないでしょうか？
近年、生成AIが急速に普及してきています。生成AI（ChatGPTなど）の登場によって、機械学習のハードルは一気に下がりました。実際、Pythonコードはほぼ自動で生成できる時代になっています。
ここで重要なポイントがあります。「コードが書けることよりも、中身を理解していることの方が圧倒的に重要」ということです。
この記事では、以下の内容を解説します。
- 生成AIで機械学習は可能なのか？
- Pythonの知識はどのレベルまで必要か
- 本当に重要な「統計・機械学習の理解」とは何か
生成AIで機械学習は可能か？簡単になるのか？
結論から言うと、以下のようになります
- 生成AIで機械学習は可能！
- コーディング（実装）はほぼ自動でできる
例えば、生成AIに以下のようなことは聞くだけで自動でコードを生成してくれます。
- 回帰モデルのコードを書いて
- データを前処理して
- 精度評価して
- グラフを描いて
例えば、生成ＡＩに「回帰モデルのコードを書いて」とお願いすれば下記のようなコードを書いてくれます。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)他にも、任意のエクセルファイルを添付して、「このエクセルデータの回帰分析のコード生成して」と言えば、一瞬でコードを生成してくれます。あとは、生成されたコードをPythonにコピペするだけで、回帰分析を一瞬で行うことができます。正直、このレベルのコードは、「覚える必要すらない」時代になっています。
じゃあ「Pythonのスキル」は不要？
生成AIがコードを書いてくれる今の時代、「生成AIがコードを書いてくれるんだから、Pythonの勉強は不要じゃん」と考える人が結構います。
- 最低限のPythonの理解は必須！
理由はシンプルで、下のようになります。
- コードの意味がわからないとエラー対応できない
- AIの出力が間違っていても気づけない
- カスタマイズができない
上記の理由で、最低限のPythonの知識は持っておくべきです。ただし、ガチなレベルの知識は必要ありません。基本的なPythonスキルがあれば十分に対応可能です。
必要なPythonレベル（目安）
AI時代に必要なPythonの知識レベルはどれくらいか？目安は下記です。
- 変数・リスト・辞書
- for文・if文
- 関数の基本
- ライブラリの使い方（numpy / pandas）
このレベルでOKです。ガチのエンジニアレベルの知識は不要です。このレベルを押さえておけば、生成AIを使いながら、機械学習を十分に実装できます。
一番重要なのは「機械学習の中身」＝「統計学」
機械学習を活用するにあたって、Pythonスキルより重要なことがあります。ここがこの記事で1番伝えたいことです。
- 機械学習の本質は「統計」
- 「Python」はあくまで道具
- 「中身の理解」が100倍重要！
Pythonは、モデルを実装したりデータを処理するためのツールです。基本的な事に絞って学習し、後は生成AIにお願いしてコードを書いてもらう方が効率的です。
一方、「統計学」は「機械学習の中身」に当たります。この「中身」をしっかり理解することが重要です。ここをしっかり理解していいれば応用のきく実装が可能になります。
「統計」を理解していないと起こる問題
なぜなら、機械学習の中身が理解できていないも次のような困った事態に陥るからです。
- モデル選択ができない
- 結果の意味がわからない
- 間違った結論を出す
「統計学」をしっかり学んでおけば、上記の問題は解決できます。
「統計学」の知識があれば、適切なモデルを選択できるようになり、解析結果の信頼性を評価できるようになります。優秀なデータサイエンティストは、当たり前に適切なモデル選択/信頼性を評価を行っています。
「機械学習」をしっかり活用できるようになりたい人は、「統計学」は最優先で学んでおきましょう！
独学が難しい人へ
ここまで読んで、「何からやればいいか分からない…」と感じた方も多いと思います。
特に、
- 統計が苦手
- 数学が不安
- 挫折しそう
という人は、スクールを活用するのも手です。時間効率を重視したい人は、下記の記事を参考にスクールの受講も検討してみましょう。
なぜスクールが有効なのか？
私もスクールやオンライン講座をいくつか受講していますが、独学よりも下記の点で時間効率が段違いです。
- カリキュラムが体系化されている
- 挫折しにくい
- 実務レベルまで引き上げてくれる
👉独学で遠回りするより、結果的にコスパがいいケースが多いです
まとめ
Pythonコードを生成AIが書いてくれる時代になってきています。そんな時代に重要なことは次のようになります。
- 機械学習の本質は「統計」
- 「中身の理解」が100倍重要！
「機械学習」を最短で効率的に学ぶには
- Pythonは基本に絞って、短時間で学びきる
- 統計をしっかり学ぶ→適切なモデルの選択、結果の信頼性を評価のできるようになる
上記を理解して上で、「機械学習」の勉強を進めていくことが重要です。「機械学習」の勉強の助けになれば幸いです。
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