さて､ このコースではこれまで､ Pythonのキャリアについて､ Pythonを使ったバックインデベロッパー､
オートメーションのテスト､ 一般的なPython開発者､ スクリプト､ ソフトウェアエンジニア､ Pythonを使ってソフトウェアを書くことについてお話してきました｡
しかし､ 機械学習やリサーチアナリストの話題にはあまり触れていません｡
データサイエンティスト｡
データアナリスト｡
そして､ これらの分野はすべて重なり合っているのですね｡
では､ 機械学習とは何でしょうか｡
機械学習の話をするときは､ この図を頭に入れておく必要があります｡
ほら､ すべてはAから始まる｡ I. または人工知能と呼ばれるもので､ 簡単に言えば機械が発揮する人間の知能を意味する｡
An A. I. は､ まあ､ 人間のように行動する機械です｡
そして現在､ 私たちの業界ではナローAというものがあります｡ I. つまり､ 機械は特定の仕事において､ 人間と同じかそれ以上の能力を発揮することができるのです｡
例えば､ 画像から心臓病を検出したり､ 囲碁の対局やテレビゲームでも検出することができます｡
しかし､ ナローA｡ I. というのも､ 現在の機械は､ ある一つのことしかできないからです｡
人間のように､ 複数の能力を持つことはできないのです｡
それがゼネラルAというわけだ｡ I. そしてそれは､ 私たちがとてもとても遠いところにいるものなのです｡
今､ 機械学習はAIのサブセットであり､ 機械学習は､ 一連のデータのパターンを見つけることができるシステムを通じて人工知能を実現しようとするアプローチである｡
そして実際､ スタンフォード大学では､ 機械学習を「明示的にプログラムされることなく､ コンピュータに行動を起こさせる科学」と表現しています｡
つまり､ 「こうしてくれ､ ああしてくれ､ こうしてくれ」と言わなくても､ 機械がやってくれるようにすることです｡
また､ このセクションを通して､ より深く掘り下げていきますので､ ご安心ください｡
さて､ ディープラーニングという言葉も聞いたことがあると思いますが､ ディープラーニングやディープニューラルネットワークは､
機械学習を実装するための技術のひとつに過ぎません｡
とりあえず､ アルゴリズムの一種と思えばいいのです｡
しかし､ データサイエンスというものがあり､ データサイエンスと機械学習の専門家の役割はかなり重なっていることが多く､
ほとんどの職務内容では､ 何が機械学習の専門家で何がデータサイエンスの専門家なのかさえ明確に区別されていないのが実情です｡
データサイエンスの分野は､ 簡単に言うと､ データを分析し､ データを見て､ それを使って何かをする､ 通常は何らかのビジネス目標を達成することを意味します｡
だから､ 機械学習といえば､ データサイエンスと重なる部分が多いんです｡
なぜなら､ この2つのトピックは互いに関連し､
重なり合うものであり､ どちらか一方が欠けても成り立たないからです｡
そのため､ キャリアについて語るとき､ 機械学習､ データサイエンティスト､ データアナリスト､ リサーチアナリストといったものは､
すべてデータを扱うので似ていることが多いのです｡
そして､ そのデータから､ ビジネス､ 企業､ あるいは個人のために何らかのアクションを導き出したいと考えています｡
わかりました｡
今はこれで十分です｡
次の動画に移りましょう｡