機械学習の基礎ガイド2026｜未経験から半年でモデルを動かす

機械学習の基礎は「3アルゴリズム+特徴量+評価」で十分

機械学習を未経験から学ぶとき、最初に深掘りすべきは「線形回帰・決定木・ロジスティック回帰」の3アルゴリズムと、特徴量設計・モデル評価の基礎です。これだけで Kaggle のテーブル系コンペや実務の予測モデル案件は十分戦えます。本記事では半年で実装レベルに到達する学習設計を体系化します。

最初に押さえる3アルゴリズム

特徴量設計の基本

モデル評価の指標

半年で実装レベルに到達したら、次はAIエンジニア完全ロードマップ2026で LLM 応用・MLOps に進むのが王道です。文系からの参入は文系からAIエンジニア完全ロードマップ2026、データ全般のキャリアはデータサイエンティスト キャリアロードマップ2026を参照してください。