近年よく耳にするようになった機械学習ですが、機械学習に関する知識として英語は必要なのでしょうか。
覚える必要はあるの？
このような疑問の声が聞こえてきそうですね。
一見関係なさそうに思われる英語ですが、実は英語も学んでおくべきなのです。
そこでこの記事では
- なぜ必要なのか
- 学ぶメリットとは
- どの程度の知識が必要なのか
を解説していきます。初心者にもわかりやすいように説明するので最後までお付き合いください。
そもそも機械学習とは？
機械学習とは、私たちが経験を通して学ぶ過程を機械で再現することです。英語では「Machine Learning」です。
例えば、私たちは犬を見たときに「これは猫だ」とは思わないですよね。それは私たちが何度も犬を見たり触れたりと経験しているからです。
しかし犬に関する経験が少ない子どもは、もしかしたら犬と猫を間違えてしまうかもしれません。機械は言わば子どもで、犬と猫の判別がつきません。
そこで犬に関するデータをたくさん与え、犬と猫の判別をできるようにします。この一連の流れのことを機械学習と言います。
機械学習に英語が必要な理由は？
情報収集が捗る
機械学習に関する議論は様々なところで行われていますが、ビジネス競争に参加するレベルとなれば論文や専門書を読むことになるでしょう。
それらは日本語のものだけではありません。むしろ最新のものほど英語であることが多いです。そういった場合、誰かが翻訳してくれるのを待っていたら当然遅れてしまいます。
英語の専門用語は難しいですが、それだけでも覚えておけば論文や専門書の理解が深まるでしょう。
翻訳機能には限界がある
「情報収集が捗る」にも通じるところがありますが、論文を読む、英語中心のカンファレンスに行く、海外の技術者と話すなど、英語に触れたときには分からない言い回しが出てくるでしょう。
そんなとき便利なのが翻訳機能ですが、うまく翻訳されないこともありますよね。特に会話では意味を含ませた言い方があり、その場合翻訳機能を使っても文字通りの意味しか出てこないことが多いです。
自分の価値が上がる
これは機械学習だけに限った話ではありませんが、英語力があれば英語力がない人よりも上位に立てるでしょう。
英語ができるエンジニア・プログラマーの方が将来性も感じられ、高い報酬を得られるかもしれません。また情報収集が捗ることが自分の価値にも繋がりますから、英語を学んで損はありません。
どのくらいのレベルの英語が必要？
一般的な英語力「TOEIC600点以上」と言われていますが、文法や文章構造を理解できていれば点数は関係ないでしょう。それ以上に、TOEICには出てこないであろう専門用語を勉強するのが重要かと思われます。
「Deep-Learning（ディープラーニング：深層学習）」のような言葉はまだわかりやすいですが、「Reinforcement-Learning（強化学習）」のような言葉になってくるとなかなか難しいです。
分からない言葉だらけだとモチベーションが下がってしまいますが、反対に少しでも分かればモチベーションも持続するのではないでしょうか。
英語を学ぶおすすめの方法
現在ひとつのことを勉強しようと思っても、勉強方法が多くて少し困ってしまいますよね。まず独学で勉強するのかそうでないか、勉強しに外に出るかどうかなど、選択肢があります。
結論、これは人それぞれでおすすめが変わってくるのではないでしょうか。筆者で言えば人から教わる方が勉強しやすく、また勉強の場に赴いた方がやる気が出るので講座やセミナーに通うのがいいかなと思います。
しかし筆者のような人ばかりではないですよね。独学の方がゴリゴリやっていけるよ、家の方がやりやすいよといった人もいらっしゃるでしょう。自分がどんなタイプなのか考えてそれに合った勉強法を見つけていきましょう。
以下では各カテゴリーの紹介をしていくのでぜひ参考にしてみてください。
機械学習を英語で学べる学習教材
機械学習を英語で学べる書籍
こちらは洋書になるのですが、翻訳版も出ています。
翻訳版はこちら↓
タイトルにもあるように洋書は第3版まで出ているのですが翻訳版は第2版までしか出ていないのでそこだけ注意です。
機械学習を英語で学べる講座
参照元：こちらは名前の通りGoogleが公開している機械学習のオンライン講座なのですが、なんと無料で実施することができるのです。機械学習の勉強にもなりますし同時に英語の勉強にもなるのでとってもお得な講座です。
まとめ
いかがでしたか？
機械学習を学ぶ上で、英語のスキルがあれば効率よく学習を進めることができます。
この記事を参考に、英語の知識もつけながら機械学習を学んでみましょう。
