文系大学生がアプリ開発よりも機械学習の方が自学自走しやすいと考える理由について

はじめに

最近の風潮として、アプリの開発を一人で自学自走は頑張れば可能と言う考えが蔓延っていて、機械学習はなんか難しそうみたいな考え方があるように見受けられます。確かにアプリの開発を一人で自学自走する人はとてもすごいと思いますが、自分はアプリ開発を一人でやりきるのはとても難しく、また機械学習の自学自走はそれに比べると難しくないと考えています。

自分の感覚で言うと
・アプリ開発自走→天才じゃないと無理ゲー
・機械学習自走→頑張れば可能
という感じです（これは自分の感覚なので、個人差はあると思います）。

その理由について述べていきたいと思います。

自分のそれぞれの経験について

まずその前に自分の（お前の経歴なんか興味ねえよって人はすっ飛ばして見て下さい）

アプリ開発

・実際に去年の３月にtechcampさんの方に通って勉強→３ヶ月ほどやるもそこで挫折
・今年の３月にpreogate→railsチュートリアルの流れで勉強をするも、railsチュートリアルで挫折

機械学習

・去年の末から初めて今のところ挫折なし
詳しくは以下を参照
https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/1c20595c5e6dac4530dc

こんな感じでやっています。確かに機械学習の方が本腰を入れて行なっていたという面だったり実際に一度アプリ開発でプログラミングを学んだ後だからというものもあるかもしれませんが、それを加味しても自分は機械学習の方が自学自走しやすいと考える理由をいかに述べたいと思います。

1、参照するページが多く、さらに自分がどこまで反映させたのかがわかりにくい

プログラミング初心者あるあるとして、まずは写生をしますがこの写生内容は往々にして「,」と「.」のミスなどの文字やスペルミスや、括弧やendの位置などのミスが起こりやすいです。その中でエラーメッセージを見てみると、そのメッセージが起きたサイトに言ってもエラーの根本的な原因はそのページではないなどのことが往々に発生します（例えばビューファイルのエラーなのに実際はコントローラーの中の変数の受け取りに問題があるなど）。そのためエラーの発掘が自分では困難になり、挫折しやすいです。一方機械学習の場合は最初はクラス分けを行わなければjupyter notebookなどの一つのファイルで完結します。そのため、エラーの行を見ればその行や周辺を直せば大体のエラーは解決します。

2、アプリ開発には必要な言語や概念が多すぎる

機械学習においてプログラミング面で必要なのはpythonやそれに付随する各種ライブラリ（numpy,pandas,sklearnなど）のみです。
しかし、アプリ開発を学ぼうとすると、例えばrailsだったらrailsチュートリアルを完遂して自分でポートフォリオを作ろうとすると、

・htmlcss
・ruby
・javascript
・SQL
・Git

などが必要で、データベースとの連携方法やさらにテストの実装についても理解も必要なことがあります。そのため何もやったことがない初心者が始めようとすると、「なんかごちゃごちゃしてるけど今は何をやればいいんだっけ、、、」という状態になりやすいです。

ここまで見ると機械学習の方がはるかに簡単そう、、、って思いそうなので、一応機械学習の方が難しい点も述べたいと思います。

機械学習の方が難しい点について

ある程度の数学や統計が必要である

アプリ開発にはほぼ一切数学の知識は求められません。
一方機械学習ではそうはいかず、ある程度アルゴリズムの中身を理解するとなると、大学基礎レベルの数学は必要になります。そのため数学アレルギーの人には厳しいです。

論理的な式がより求められる

機械学習ではモデルを作る前にデータの変形などをする必要があります。そのため、「この条件の時にここを変形する」などの少し論理的なコードを書く力が必要です。例えばこれは自分の昔の記事から引っ張ってきたものですが、条件を指定して削除するなどの少し複雑なものになっています。これは簡単な例ですが、論理的な式を求められることが多いです。」

Xmat = Xmat.drop(Xmat[(Xmat['TotalSF']>5) & (Xmat['SalePrice']<12.5)].index)

終わりに

これはあくまでもサンプル数１の考え方ですが、実際にこのような考え方を投稿している人がいなかったので投稿させてもらいました。何をやるかを考えている人には参考にしてもらえると嬉しいです。