機械学習について質問です

Question

機械学習に詳しい方に質問です。
当方初心者になります。ご教授よろしくお願いいたします。
この分野に関して興味があり、勉強しようと考えています。

早速なのですが、現在仕事の方で新しい取り組みを行おうという動きがあります。
内容としては、過去のデータや指標、パターン、実績から次の動きの予測してアクションを起こすといったものです。

私事ですが職種としては電気関係なのですが、この取り組みをしている企業は数少なくインターネット上にも参考になる情報がほぼありません。
導入例が少ないのは、ある程度の実績がまずないと成り立たないため、導入できる企業が少ないというのがあります。
普段は装置の制御やシーケンスなどもあり、基本的にはC言語を使用しています。
私自身、大学も出ていなければ、現在まで数学的知識やプログラミングもすべて独学でやっているので現在の仕事に必要な知識しかありません。
このプロジェクトを是非やりたく手を挙げたいのですが、根本的な知識がないため戸惑っています。

話がそれてしまいました。
イメージが付きにくく、回答しにくいものですいません。
身近な例でいきますと、ものすごくFXに近いと言われます。
私自身、FXはやったことがないので詳しくはないのですが、
FXですと過去のデータから次の動きを予測、あるパターンが現れたら上昇・下降、計算で求められた指標からの予測ができるらしいです。
これに似ていて扱うものは違うのですが、やりたいこと的には非常に近いと思います。

前置きが長くなってしまいましたが、皆様に質問です。
①これらをやるにあたり、全般的な数学的知識は必要だと思いますが、なにか集中的に学んだほうが良い分野や理解する必要がある数学要素はありますでしょうか？
おすすめの参考書などもあればお教え願います。

②おすすめの言語はあるでしょうか？
当方が調べていた中で、[Python] [R言語] というものが出てきました。
また、ディープラーニング・PRMLというものも上がっていましたが、
今回のやりたいことに関係があるのでしょうか？

③おすすめの参考書やHPなどがありましたらお教えください。
1冊ですべてをというのは難しいと思いますので、段階的におすすめなどがあればお教えください。

長文になってしまい申し訳ございません。
何卒よろしくお願いいたします。

Answer 1

この機会に色々と整理をしていたのですが、下記の｣サイトとかも
良いという話なのでご参考まで

1.機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと
http://qiita.com/IshitaTakeshi/items/4607d9f729babd273960

2.Machine Learning Advent Calendar 2015
http://qiita.com/advent-calendar/2015/machinelearning

3.機械学習チュートリアル
www.slideshare.net

4.機械学習入門以前
www.slideshare.net

5.機械学習の Python との出会い
http://www.kamishima.net/mlmpyja/

6.CourseraのMachine Learningコース
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

7.Weka入門 決定木とデータセットの作り方
http://www24.atpages.jp/antibayesian/weka/

8.Python公式ドキュメント
http://www.python.jp/

http://paiza.hatenablog.com/entry/2015/12/09/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E5%88%9D%E5%BF%83%E8%80%85%E3%81%8C%E3%80%81%E7%B4%A0%E6%97%A9%E3%81%8F%E5%AD%A6%E3%81%B9%E3%82%8B%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84%E3%81%A8%E3%83%A9
（ご参照）

Comments

[nodact]

ご回答ありがとうございます。
一番最後のリンクは私のような初心者の方は見て損はないと思いました。
記事をみていて、やはりpythonが"流行っている"ようですね。
それにはそれ相応の理由があると思いますが、「難しい」ことには間違いはないのですが、「やりやすそう」というのは感じました。
当方の甘さ故の思い込みもあるかもしれんませんが。。。
じっくりと時間をかけて今後の参考にさせていただきます。

Answer 2

http://qiita.com/IshitaTakeshi/items/4607d9f729babd273960
のような「機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと」
のサイトなどはご欄になられたでしょうか？

後は
https://freelance.levtech.jp/guide/detail/41/
http://qiita.com/daxanya1/items/218f2e3b922142550ef9
などのサイトの例も参考になるかもしれません。

ご参考まで

Comments

[nodact]

ご回答ありがとうございます。
1つ目の記事に関してはcoco_bauer様にも紹介いただき拝見いたしました。
普段の仕事もそうですが、心構えというのはその後を左右すると私も考えています。
2つ目と3つ目に関しましては、とても興味をそそり見入ってしまいました。
柔らかく解説してくださっていて、機械学習と大きな分野に取り掛かりやすいイメージでした。
わからないところもありますがこんな感じというのはわかった気がします。
しかし、膨大な機械学習という分野で自分が向かうべきところはちょっと難しかったようです。
こればっかりは勉強不足ですね。。。
今後の参考にさせていただきます。

Answer 3

とりあえず、次の記事を読んでみてはどうかと思います。

機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと

そして、もうすこし具体的に何を知りたいのかがまとまったら、新たに質問するようにしては如何でしょうか。

Comments

[nodact]

ご回答ありがとうございます。
記載していただいた記事を早速拝見いたしました。
今後の考え方に取り入れたいこともありました。
「やりたいこと」はわかるのですが、「やるべきこと」
を見つけるのにはもう少々時間が必要みたいです。
やるべきことが見いだせず知りたいことがわからないみたいです。
勉強不足で大変申し訳ございません。

Answer 4

FXに近いと言われます。

FXの「システムトレード」でしょうかね。
機械学習は分類と予測ができるので、FXの予測もできます。
ただし、確実に儲かる保証はありません。

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理解する必要がある数学要素

**「微分・積分」、「確率・統計」、「線形代数」**の三本です。
あと数列の「Σ」と「Π」の記号は、何度も何度も出てきます。

たとえばニューラルネット（単純パーセプトロン）は、
「u = Σxw - v」（u:出力 x:入力 w:荷重 v:閾値）とか。

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おすすめの言語

機械学習では「Python」が一番オススメです。
その理由は、機械学習ライブラリや情報の多さ、
また、PythonはC言語に近い汎用言語で潰しが利くからです。

「R言語」の方は、統計処理がメインの言語です。

ディープラーニング

ニューラルネットワークの一種（多層NN）で、
機械学習界で流行している最先端の手法です。

数学的に原理を知るのは難しいですが、
ライブラリやクラウドからも使えます。

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おすすめの参考書

「PRML」は有名な本ですが、難しいです。
ほかにも評価の高い本は、高度ですが難しいです。

といって、一般向けのやさしい入門書だと、話は分かりやすいが、
概要の説明だけにとどまり、実装できないことが多いです。

「プログラミングは分かるが、機械学習は始めて、数式だらけでも苦しい」
という人向きに、説明、図解、数式、コードのバランスをとった本が、
『はじめての機械学習』です。

入門書なのでディープラーニングなど高度な技法は載っていませんが、
分かりやすく、かつ、実装まで面倒見ている本です。（そういう本が少ない）
Cのソースコードが載ってることも考慮して推薦しています。

Comments

[nodact]

ご回答ありがとうございます。
>機械学習は分類と予測ができるので、FXの予測もできます。
「分類、予測」これはやりたいことに近い気がしてます。

>理解する必要がある数学要素
これに関しましては、大変勉強になります。
お恥ずかしい話ですが「確率・統計」「線形代数」というものを
一度も触ったことがなく未知の世界です。勉強しようと思います。
普段仕事をしていてもそうですが、その分野向けの数学参考書があれば
どれだけ便利かと思ったことが何度もあります。
プログラマー向けのこれらを学ぶためのものもあったりするのでしょうか？
ご存じであればお教えください。

>おすすめの言語　ディープラーニング
PythonはC言語に近いのですね。これを知り手を伸ばしてみようと考える方は私だけではないと思います。
ディープラーニングとは最先端の手法なのですか。「最先端」というだけでも興味がわきます。

>おすすめの参考書
こちらに関しては早速購入してみようと思います。

長文で失礼いたしました。

[LLman]

＞「確率・統計」「線形代数」というものを一度も触ったことがなく未知の世界
確率・統計は高校数学でも出てきますし、
線形代数も高校数学の「行列・ベクトル」の延長です。

ですから、高校数学からの断絶がなく、地道な努力で攻略可能な分野です。

＞その分野向けの数学参考書
『プログラミングのための線形代数』『プログラミングのための確率統計』があります。
そのままズバリ、プログラマー向けの内容で、これらの本もオススメです。

ただもし、スムーズに学習できない場合は、高校数学からやり直したり、
さらにやさしい入門書から始めてもいいと思います。

最終的には「PRML」のような難しい本に挑む必要があるにしても、
焦ったら早くできるわけでもないので、段階的に学ぶのが一番です。

ネットだと何かと最短距離のコースだけが注目・賞賛されがちですが、
リアルだとかけ算の九九を飛ばして、いきなり微積をやらないですよね。

急がば回れで、数学の理解を地道に積み上げた方が挫折しにくいと思います。

[nodact]

ご回答ありがとうございます。
参考書等もお教えいただいて大変助かりました。
私と同じような方がいらっしゃたら是非参考にしていただきたいと思いました。