機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法（と私の場合）
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●機械学習・ディープラーニングの実装スキル ●その他、ITスキル を、 自己学習して身につける方法について、 私自身の経験と、現在の最新の情報から紹介します。 2021年2月25日 理系ナビ DLエンジニアトレーニングプログラム
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機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法（と私の場合）
- 2. 2 本スライドの目的： ・ディープラーニングの基本的知識（日本ディープラーニング協会G検定相当） ・ディープラーニングがどのように実装されているのか、CNNやRNNの基本的知識 （日本ディープラーニング協会E資格相当） ・Pythonの基本的なプログラミングスキル（日本ディープラーニング協会E資格相当） を取得されたみなさまへ、今後の学習方法の一例を、発表者の経験を振り返りながら紹介 目次： 1. 発表者の紹介 2. 機械学習・ディープラーニングの実装を学ぶ方法 3. その他、学ぶと良いITスキル 免責事項：本スライドの内容は、発表者の所属するいかなる機関の公式見解でもなく、発表者の私見であり、本 スライドの責任は発表者に帰属します。
- 3. 発表者の紹介
- 4. 4 小川 雄太郎 出身：1986年生まれ、兵庫県西宮市出身 経歴：理論神経科学の分野で博士号を取得、ポスドク後、ISIDに入社 業務：電通国際情報サービス（ISID）AIトランスフォーメーションセン ターの製品開発グループのGrリーダーです AI製品の自社開発および、様々な業界の企業様のAI系IT案件のリード 兼職：日本ディープラーニング協会 委員（G検定等の推進など） 、 早稲田大学 非常勤講師、執筆業 出版： 詳細：https://github.com/YutaroOgawa/about_me Twitter：https://twitter.com/ISID_AI_team
- 6. 6 事業内容で電通向けは1/4です。 その他、金融、製造、ビジネスバックオフィス系（人事・会計等）事業 私は ここ クロスイノベーション本部 ・オープンイノベーションラボ ・AIトランスフォーメーションセンター ・エンタープライズxRセンター ・UXデザインセンター など
- 9. 9 私がこれまで学習してきた流れ、および21年2月時点のおすすめ手法 [1] 現在、私はアカデミック分野（脳科学）からIT業界に入り、4年目の終わりです [2] もともとAI分野がやりたいと入社したわけではなく、たまたまAIを推進する部署に 配属されました（ポスドクから新卒で入社し、1年目夏に配属されました） [3] 新卒で入社したことから分かるように、4年前の入社時のITスキルはそれほど高くは なかったです。弊社の新人標準レベル [4] 入社後にAIを推進する部署に配属が決まったので、それからAIやITを自己学習しま した。その自己学習の様子、流れを紹介します
- 10. 10 機械学習・ディープラーニング実装の学び方 のおすすめ [1] まずは何でも良いので、DLを活用したアプリやサービスっぽい、自分が楽しいもの を作ってみよう [2] 機械学習ライブラリscikit-learnを一通り勉強しよう [3] ディープラーニングライブラリ（TensorFlow2 or PyTorch）を一通り勉強しよう [4] Kaggleでの実践形式にも挑戦しよう
- 11. 11 その1：何でも良いからディープラーニングのアプリを作ってみる 「ディープラーニング・スカウター」（試作機1号）を作成（17年：1年目夏） - ドラゴンボールのキャラクターの顔を認識し、画像分類するCNNモデル - 詳細解説（http://neuro-educator.com/dbscouter/） 動画（http://neuro-educator.com/wp-content/uploads/2017/08/scouter_DB-1.mp4?_=1） - この例はデスクトップアプリにしていますが、 最初はJupyterNotebookで動作するものを 作るのが良いでしょう
- 14. 14 その2：scikit-learn（機械学習のライブラリ）を全部やってみる scikit-learnのアルゴリズム理解と実装におすすめの書籍 - Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 - AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ （私が勉強したときは1冊目を利用。後ほど、自分が考える理想の教科書として2冊目を執筆し出版）
- 16. 16 その4：外部から講演依頼や雑誌寄稿依頼が届くようになる ・2017年よりディープラーニングの本格的ブームが日本に到来 [理由1] Caffeや初期のTensorFlowのような、ディープラーニング第1陣ライブラリか ら、第2陣ライブラリへと時代が変化。ChainerやKerasが習熟し始め、PyTorchも登場 し、初心者にもディープラーニングが扱いやすい環境が整備されてきた [理由2] DeepMindのアルファ碁が17年5月、柯潔に勝利し、人類を超える。これにより、 日本社会にお茶の間レベルで「ディープラーニングという技術が凄そうだ・・・」と 分かりやすく伝わり、学びたいとの機運が高まる （の2点が大きいと思います） （17年：1年目冬） ・ドワンゴ人工知能研究所の、Neuro-Inspired COmputing To AI School (NICO2AI School)、通称「ニコニコAIスクール」の講師依頼をブログ経由でいただく （http://nico2.ai/）（https://github.com/wbap/NICO2AI_Basic_2018） 続く
- 20. 20 その6：SoftwareDesignにて連載を1年間実施 【連載】「Software Design：scikit-learn で学ぶ機械学習アルゴリズム」（18 年 5 月号 ～ 19 年 1 月号）（18年：2年目春） - （https://gihyo.jp/magazine/SD/backnumber） - 4月号の特集号の執筆から継続連載へ。当時の同僚の清水さんと2人で連載 そして、先ほどのML本の執筆・出版へと派生
- 21. 21 その7：はじめての書籍執筆・出版 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~（18年：2年目夏） - （https://www.amazon.co.jp/dp/4839965625/） - 初の書籍の執筆でした（書籍執筆は大変ですが、英語論文を複数投稿し、博士論文 書くことに比べると、その難易度は低いと私は感じています） - 本書はもう3年近く前の出版ですが、今でも深層強化学習の勉強におすすめします
- 22. 22 その9：2冊目の書籍執筆を開始 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（18年：2年目冬～19年春で執 筆、19年7月出版） - 2年目冬になり後輩ができ、ディープラーニングの様々な手法を教えたいが良い教科書 が和書、洋書ともに存在しない。BERTなどが出現し、自身が勉強したい内容も増える。 - 自分自身の勉強、そしてディープラーニングの発展手法の教科書となる本を執筆し ようと、18年12月の冬休みに決意し、執筆開始。19年GW明けに脱稿。ある程度書けた 段階で、目次と原稿をマイナビ出版様に自分で持っていき書籍化を提案して、出版 - （https://www.amazon.co.jp/dp/4839970254/）
- 23. 23 その10：PyTorchの勉強方法について ・日本ディープラーニング協会のE資格では特定のDLライブラリの実装はカバー範囲で ないため、DLライブラリを利用した実装技術を自己学習することが重要です ・現段階では、TensorFlow2とPyTorchがメジャーですが、PyTorchを私はおすすめ （和書、洋書ともに、TensorFlow2よりPyTorchの方が多い気がするため） ・勉強の仕方としては、最初は「PyTorch日本語チュートリアル」の「1. PyTorch入門」 をやってみる（https://yutaroogawa.github.io/pytorch_tutorials_jp/） 。「2. 」以降はお好みで ・その後、先ほどの書籍「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニン グ」の1～3章＋好きな章をやってみる
- 24. 24 その10：PyTorchの勉強方法について ・また、PyTorchがほぼ公式書籍として押し出している「PyTorch 実践入門」（原題： Deep Learning with PyTorch）（https://www.amazon.co.jp/dp/4839974691/）を読んでみ るのもおすすめです ・ただしこの書籍は、第1部は入門として優しいですが、第2部はかなり実践的で高度で す。第2部以降は少し修練を積まなければ、完全理解は難しいです。ですが、非常に良 い内容。少し修練を積み、再度第2部以降を読むと違った景色が見える（と思います）
- 27. 27 その13：その他書籍ももちろんおすすめです ＋ Kaggleについて ・もちろんその他の書籍もおすすめです（https://www.jdla.org/recommendedbook/） ・「Kaggleへの参加はどうですか？」と尋ねられることが多いですが、現在開催中コ ンペへの参加はおすすめしません。それよりも、過去に開催された良コンペで勉強する ことをおすすめします。そこで慣れてから、開催中のコンペに挑戦をおすすめします ・おすすめ書籍「Kaggleコンペティション チャレンジブック」 （https://www.amazon.co.jp/dp/B08R78BQ2G/） ・Kaggleの終了済みコンペで基本手法、上位者の手法を実装解説している書籍です - サンタンデール商品推薦（表形式） - TensorFlow音声認識（音データ） - プルトセグロ安全ドライバー予測（表形式） - ステートファーム・散漫なドライバー検知（画像データ） の4つ。各100ページ弱にわたり、非常に丁寧に解説されています。 かつ日本語書籍なので、コンペ内容などが理解しやすく、 Kaggleサイト（英語）単独よりも、自己学習しやすいです
- 28. その他、学ぶと良いITスキル
- 29. 29 その1：目指すべきところ ・AI系のスキルがあるだけの人は新卒、中途ともに、もうあまり必要とされなくなりつ つある（ように感じます） ※AI系のスキルがあるだけの人 = ML、DLの実装はできるが他のIT系スキルがない人 [理由1] AIブームで、各企業がとにかくAIやってみようという試行が一回りした感があ り、AIだけができる人材を急いで求める企業が減ってきている（ように感じる） [理由2] COVID-19による景気観の変化で、企業の研究費が少なくなり、成功しそうな AI系はOKだが、結果が出るか分からないAI系は挑戦しづらくなっている（気がする） ・AIも含めた先端IT技術に慣れていて、IT技術&AIを活用して問題解決ができる人材が 必要とされるようになってきている（ように感じます） [理由1] 最近の企業・社会のブームは、AIよりもDX（デジタルトランスフォーメーショ ン）。AIブームではなく、DXブーム（の気がする） [理由2] COVID-19による景気観の変化で、業務をIT化してコストを削減、顧客への価 値提供をデジタル化し、顧客体験を改善して売上の伸張を図る風潮（の気がする）
- 31. 31 IT技術の学び方 のおすすめ [1] 基本情報技術者を取得しよう [2] 静的なWebサイト（ブログ）を自分でサーバー借りて、作ってみよう [3] 動的なWebサイト（ログイン機能などがあるWebシステム）を作ってみよう [4] 自分が楽しいと思え、自分の日常生活や仕事、研究を助けるITシステムを作ってみ よう
- 32. 32 その3：どうやってITスキルを伸ばしていけばよいか？ ・「基本情報処理技術者」の資格を取得する（https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html）。 この勉強過程で、基本的なIT知識が身につきます。 これから社会人になる皆様にとって、この先のデジタル社会で活躍していくのに、基本 情報処理技術者の資格は最低限、取得しておくことをおすすめします ・「静的なサイト」≒ブログサイト、を自分で作ってみる 例：私が作ってみたサイト http://neuro-educator.com/ 【方法】 - サーバー：ロリポップ！レンタルサーバー https://lolipop.jp/ - ドメインアドレス：ムームードメイン https://muumuu-domain.com/ - コンテンツマネジメントシステム： WordPress（ワードプレス） - WordPressのテーマ： Simplicity（※少し前のものなので、今は別のものが良いかも） このあたりのキーワードで検索すれば、作り方の解説情報がたくさん見つかります
- 33. 33 その5：どうやってITスキルを伸ばしていけばよいか？ 2 ・「動的なサイト」≒ログイン機能などがありバックエンドにサーバーがあるサイト（Web システム）を自分で作ってみる 1. 大学の講義でこのような内容の講義があれば、ぜひとも積極的に受講する 2. Pythonを学んだ皆様であれば、WebシステムのフレームワークにはPythonの 「Django」がはじめは良いです。Djangoの日本語書籍も増えてきましたが、個人的 にはUdemyの動画講義、「 【3日でできる】Django 入門 ( Python 3 でウェブアプ リを作って AWS EC2 で公開！） 」がおすすめです （https://www.udemy.com/course/django-beginner/） ・その後、自分なりに何か、作ってみたいもの、やってみたいことを考えて、それを調 べながら実装する（自分の研究や仕事の自動化系が、最初は取り組みやすいかもしれま せん） 次以降、私の例
- 34. 34 その6：作成物の例 「アマゾンダッシュボタンをハックし、パパのLINEに買い物をお願い：パパダッシュ ボタンを作成（17年：1年目夏） - 最近サービスが終了しましたが、Amazonダッシュボタンを使用。 ボタンを押すと、Amazonに注文が行かず、私のLINEに買い物願いが送られる - 詳細（http://neuro-educator.com/papadash/） - 動画（https://www.youtube.com/watch?v=bivQEGzVz_g）
- 35. 35 その7：作成物の例 「Alexaから新型ゾイドをボイスコントールするシステム」を作ってみた（18年：2年 目夏） - Amazon Echoからロボットのおもちゃを自動で動かす （詳細）https://qiita.com/sugulu_Ogawa_ISID/items/a15c0478a63032fadd44 (動画) https://twitter.com/i/status/1010725492482142208
- 36. 36 その8：作成物の例 「アレクサ、今の気分におすすめの音楽をかけて♪」を作ってみた（スマートウォッチ ×Alexaスキル）（18年：2年目夏） - 心拍数をBluetoothで送れるから腕時計と、ラズパイのサーバーをつなげ、 Amazon Echoで、心拍数の早さによる興奮度に応じて、選曲させて音楽再生 (詳細)https://qiita.com/sugulu_Ogawa_ISID/items/f23a697507c9a93c81b2 (動画) https://twitter.com/i/status/1006158901102833666
- 38. 38 その9：どうやってITスキルを伸ばしていけばよいか？ 4 ITスキルを伸ばすのに参考になる、おすすめの雑誌 - WEB+DB（https://gihyo.jp/magazine/wdpress） - Software Design（https://gihyo.jp/magazine/SD） 【3、4月に出版される号は年度の始まりなので、初心者向け特集が組まれる雑誌業界の慣例】 - WEB+DB（4月24日発売vol. 122 特集1 Webの基礎技術、特集3 Python Webアプリケーション開発） - Software Design（3月18日発売4月号 第1特集 [Linux入門]新人に教えたくなるLinuxの核心） - Software Design（4月？？日発売5月号 第1特集？？、たぶん新人向けの特集があります）
- 39. 39 その10： IT技術&AIを活用して、問題解決ができる人材とは？ 私の率いるグループのメンバに、目指してもらっている人物像 ITのフルスタック能力 × AI × Biz（ビジネス）スキルで ビジネスを創造できる人材へ UVP ・機械学習 アルゴリズム ・統計解析 ・機械学習工学 ・ディープラーニング ・Webシステム構築 ・MLOps ・データ分析基盤構築 ・IoTシステム構築 ・クラウド ・仮想化 ・ドメインの専門知識 ・PM、PdM ・デザイン思考（UX/UI） ・ビジネスクリエーション （アジャイル、ジョブ理論、 リーン,etc.） IT技術 Biz AI/データサイエンス フロントエンド バックエンド コンテナ・仮想化 クラウド&インフラ AI/ML アジャイル開発（スクラム）
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