最近はAIブームと言われているけど、自分もAI・機械学習エンジニアになりたい。今年こそはPythonの勉強をして、絶対AIや機械学習の勉強をしよう。いえ、独学で勉強するべきか、プログラミングスクールに通うべきか..。独学で勉強した人もいるというし、コストもかからないだろうし、なんとかなるかもしれない。独学〕でググってみよう。"この様な感じの方に向けた記事になります。現状でもし当てはまったら読んでみてください。当てはまらなかったとしても、2-3分で流し読み出来るので、是非読んでみてください。実際に機械学習エンジニアの研究者が執筆しています。スクールに通っていた時期もあり、両方のメリットを理解しています。医師歴が長いですが、メディカルAI学会の公認資格を保持しています。今後機械学習のメンターとして始動予定です。(2020年4月以降より)お前誰やねん、とならない様に自分の立場を記載しました。いう訳で、早速見ていきましょう。🔽機械学習を独学かスクールに通うか迷っている方へ結論:「独学」の姿勢は常に必要。仕事受注の際の流れは以下で(一部略)1仕事の依頼を受ける2過去の同様の解析を調べる3最新の論文を調べる4設計する5エラーが出たらググる6精度が悪ければ再度23に戻る常に独学で学ぶ姿勢が必要。2020独学か、プログラミングスクールか。どっちにするべきか迷っている方へ。結論:「独学力」は必須です。プログラミングスクールに通っていたとしても、自主学習は必須です。理由は機械学習エンジニアになっても、「常に自分で学び続けないといかないから」。機械学習を用いて解析するある仕事を受注したとします。受注した途端、急にコードをガリガリ書き出す人なんていませんよね。初めに行うことは、これまで同じような画像解析でどれほどの精度が出ているのか、またコンペで優勝した最新のモジュールなどを調べたり文献検索を行うはずです。Twitterでもつぶやきましたが、まとめるとこの様な流れです。精度が悪ければ再度23に戻る勉強せずに調べずに実装とか絶対ムリです。どんなに優秀な機械学習エンジニアでも常に「勉強」しています。機械学習だけではなく、プログラミング全般に言えるのは、常に最新の知見をアップデートし、勉強するという姿勢が重要です。「ずっと勉強し続けるとかムリ」という方へ仕事をナメてはいけません。常に学ぶ姿勢は重要でして、これは仕事全体に言える事です。手術が上手な先生は常に努力・勉強をしている。著名な機械学習エンジニアは常に新しい論文をアップデートしている。敏腕プログラマーは常に良いプログラミングを書く為に勉強し努力している。」と思った方でも大丈夫です。この記事を読んでいる時点でそれなりに学習しようとする気持ちがあっての事ですよね。そもそも機械学習エンジニアになろうという気持ちがある時点で「学ぶ」という素質があります。家族の時間を犠牲にしたり、土日休日も常に勉強するべき、とまではいいませんが、機械学習を学ぶ上で、常に学習し知識をアップデートする努力=独学力は必要です。「完全初心者が機械学習を完全に独学しようとすると挫折率が高い」という話とはいえ完全初心者が一から機械学習を独学で習得しようとしても、挫折率は高いです。僕は機械学習にしろ、プログラミングにしろ効率の良い勉強には以下の3点が重要だと考えています。良質な環境というのは良質な指導者がいるという事も含めます。僕は今までに身近な友人数名に機械学習を指導してきたことがありますが、経験上挫折しやすい人の特徴は以下です。当てはまりそうではない方は独学オッケイです。一つでも当てはまりそうな方は「効率よく習得するための必須項目」の見直しを行うべきかと。お前はどーなんだ?と聞かれそうですが、僕はわりと努力の継続は得意な方でして、また理系出身なのでこれらの特徴には当てはまりません。決定的なビハインドがありました。「年齢」と「時間」です。僕の場合は、機械学習の勉強を始めたのが30を超えており、また勤務医をしながらの独学です。圧倒的に「時間不足」で「環境」が悪かったです。挫折する可能性しか見えませんでした。その為「機械学習を効率よく学習する為の必須条件」のうち「良質な環境」を見つめ直し、まずは独学から行い、スクールでの挫折の為のセーフティーネットを敷きました。