今回から、機械学習に入門してみようと思います。
Webエンジニアと機械学習
私はWebエンジニアなので、普段機械学習の知識や技術を扱うことは、今のところ直接的にも間接的にもありません。
しかしながら、AI・機械学習といった分野はITの文脈かどうかに関わらずあらゆるところで名前を見かけますし、一過性のブームというよりは、着実に浸透しいく類のものに見えます。
Web開発の企業においても、AIエンジニア・機械学習エンジニアの募集を見かけることが増えてきています。
（実際スマレジでも常時募集を行なっています。）
今後ますます機械学習開発が進めば、（また現在でもそれが進んでいる会社では、）Webエンジニアも何らかの形でAI・機械学習技術と連携した開発が増えていくんじゃないかと予想しています。 専門にするわけではないにしても、Webエンジニアが機械学習分野について多少でも理解を持っておくことは、今後のエンジニア人生において損がないんじゃないかなと考えています。
本ブログでも、機械学習を専門に学ぶのではなくて、エンジニアとしての前提知識を活かしながら、機械学習について入門していきたいと考えています。
目標
下記の書籍を通して勉強しました。
https://www.amazon.co.jp/dp/B08LYWFPQ9/ref=cm_sw_r_tw_dp_K3WEWWJQF57F6T7CQ1K7
※ リンクは第3版ですが、今回参照したのは第1版
書籍の序盤では、Perceptronという機械学習のアルゴリズムを実際に実装し、実際にデータの分類まで体験することができます。
今回は、このPerceptronの実装や動作確認を目標にして進めていこうと思います。
開発言語
機械学習において特によく利用される言語は、C/C++・Pythonの2つなのかなと思います。
C/C++は非常に高速なので、機械学習のロジック自体を実装したりされます。
Pythonは記述の手軽さのために採用されていて、C/C++で実装されたライブラリを利用した実運用のためのコードの記述に利用されます。
今回は書籍に倣ってPythonで環境を作ります。
あとがき
環境構築や実装は、次回より行なっていこうと思います。
