始めに
まず、当方は都内でシステムエンジニアとして5年勤務しており、
ある程度はシステム開発、プログラミング経験がありますが、
機械学習についてはまったくの初心者です。
また、本記事は自分の備忘と進捗報告（誰に？）がメインになります。
不正確な点が多いことをご了承の上読んでいただけると幸いです。
aiエンジニアを目指す経緯
「aiエンジニアが今後アツい！」と風の噂で聞いた。
確かに世界的にaiを活用している動きがそこら中にあり、
実際に自分も使っている。（カメラの顔認識、Amazonのおすすめ商品、メールの迷惑フィルタ）
aiを使ったサービスって革新的なものが多くておもしろい。。。 いまやっている開発よりも面白そうだなぁ。。 よし、勉強してみよう！！
というのがきっかけで機械学習の勉強をスタート。
数学の勉強をしてみた
まず機械学習の根底は数学であることを知った。
微分と確率、大学に入って学習する線形代数が重要らしい。
当方は高校の数Ⅱ・Bで止まっているので尻込みしつつも勉強を開始。
使用した教材は以下。
Chainer Tutorial step1準備編
一通り学習してみた結果、
正直言って**「ぜんぜんおもしろくない！！」**
理由としては
- 数学の勉強をしていた。（深く掘らず機械学習としてどう用いるのか理解する程度でよかった）
- 実際に開発をしているところを見たことがない。（フレームワークの名前だけ覚えている状態）
ということで、数学の勉強は道半ばではあるが、いったん保留にして、
先に自分の手を動かしながら機械学習のモデル作成をしてみる。
titanicの生存予測モデルの学習に挑戦
なにか手を動かしつつ実装ができそうなものはないかと探してみた。
その中で、kaggleのコンペで出題された「titanicの生存予測モデル」がとても人気。
多くの人がコードを公開し精度を競っている中で、解説付き記事をアップしている人もいた。
初学者の自分にとってもタイタニック号沈没事故という馴染み深い題材のため興味を引いた。
これをやってみよう。
先駆者の残してくださっている解説付き記事は以下を参考にさせていただく。
タイタニック号の乗客の生存予測〜80%以上の予測精度を超える方法（探索的データ解析編）
実装時の記事は以下。
作成中。。。
#今後の学習について
以下候補。
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法
Qiitaで人気のあった記事。これ通りにやってみるのもありだなー。
書籍の紹介が多いから教育量が多そうだけど、これまでまともに書籍を一気通貫でやった試しがないから挫折しそう。
機械学習はこれ一本！pythonインストール～機械学習実装まで完全理解講座
「とりあえず最短距離で実装までやってみよう！」の有料記事。
いま自分が目指すノリに近い感じがする。
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当方は独学かつ初心者のため他人からのアドバイスを欲しております。
おすすめの記事、書籍等ございましたらコメントいただけると幸いです。