Pythonのプログラミングで機械学習を勉強する方法とは【人工知能・AI】


「プログラミング言語でPythonが注目されてるけど、どうやって勉強すればいいかわからない」
「人工知能ってどんな仕組みか、自分でライブラリを使ってみたい」

この記事は、そんな方へ向けて書いています。

僕は以前外資系コンサルタントとしてデータアナリティクスのプロジェクトを経験し、現在は事業会社で働いています。

本記事ではそんな僕が、AIや機械学習について解説しつつ、実際にPythonのプログラミングで勉強する方法をご紹介します。

本記事のまとめ
  • 人工知能に機械学習モデルが用いられる意味
  • Pythonのプログラミングやライブラリが機械学習に利用される理由
  • 機械学習やPythonを勉強する具体的な方法
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人工知能は機械学習のモデルを利用した予測や判断ロジックを意味する

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そもそも人工知能とは、Pythonなどの機械学習のライブラリを利用して、何かを予測するようなモデルのことを指すことが多いです。

AIというと、どうしてもドラ○もんのような全自動のロボットをイメージしてしまいますが、実際は異なります。

 
たとえば、

「お客さんのある質問に対して、適切な回答を1対1で返す」

「過去の商品の売上を参考にして、来週の売上を予測する」

など、用途を限定して用いられることになります。

このような決まった行動をとったり、何かを予測したりするためには、モデルと呼ばれる判断ロジックが必要です。

そして、そのモデル作成のために用いられている技術が、最近よく聞く機械学習になります。

 
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機械学習とは、過去の大量のデータを分析することで、一定のルールをプログラムに勉強させることです。

そして新しいデータであっても、機械学習で作成したモデルに沿った行動取らせたり、数字を算出させることによって、返答や予測ができるようになります。

最近では売上予測や画像認識など、実際のビジネスにおいても様々な場面で用いられている技術になります。

 
機械学習が最近多く聞かれるようになったのは、ビッグデータの存在が大きいです。

例えばハードディスクを始めとした機器の値段が下がってきたり、スマホやネットなどのインフラが整ってきたことによって、大量のデータを高速に処理できるようになりました。

 
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機械学習に欠かせないプログラミング言語Python

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このような機械学習の分野において、多く用いられているプログラミング言語が“Python”になります。

もちろん日本のみならず、現在は世界中の多くの機械学習プロジェクトにおいて、Pythonが利用されています。

 
Pythonを用いるメリットとしては、機械学習に必要な数字やテキストだけでなく、画像認識や統計処理といった処理が比較的容易であることです。

さらにPythonは、他のプログラミング言語と比較してもわかりやすい部類に入り、Javaのようにコンパイルせずとも処理が動的に返ってくるので、学習が進めやすいです。

そしてオープンソースで無料で利用できるにもかかわらず、多くのライブラリパッケージと呼ばれる便利ツールが、各サービスに実装されている実績があります。

 
もちろん、機械学習の処理を行うパッケージも、常に最先端のアップデートを繰り返しています。

人工知能や機械学習を利用したい人が勉強すべきプログラミング言語は、もはやPython一択といっても過言ではありません。

 
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AIプログラミング学習で勉強すべきPythonライブラリとは

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ここからは、Pythonで機械学習を行うための具体的なライブラリをご紹介します。

例えば、多くのデータ分析で用いられるPythonの実行環境に、Jupyter Notebook(ジュピターノートブック)があります。

Jupyter Notebookでは、コメントや作成したグラフも埋め込んだ上で、まるでノートのページのように実行結果を確認したり、プログラミングのコードをシェアすることができます。

また、NumPy(ナムパイ)Pandas(パンダス)と呼ばれるライブラリを利用すると、何万行×何万列に渡るような巨大なデータの集まりについて、便利な計算をすることができます。

ほかにも、matplotlib(マットプロットリブ)と呼ばれるライブラリを利用すれば、ノート上にきれいなグラフを書くことが可能です。

普段Excelなどで表計算やグラフ作成をしている方であれば、きっとその便利さに驚くことでしょう。

このように、Pythonを用いればあらゆる処理が完結してしまいます。

 
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そして、機械学習で最も有名といっても過言ではないライブラリが、scikit-learn(サーキットラーン)になります。

scikit-learnのなかには、統計処理や機械学習などを行うための、様々な機能が内蔵されています。

Pythonで機械学習やデータ分析を勉強してれば、必ずといっていいほど触れることになるライブラリでしょう。

ほかにもグーグルが提供しているTensorFlow(テンソルフロー)など、Pythonには様々なライブラリが追加されたり、バージョンアップを繰り返しています。

 

Pythonの機械学習はわかりやすい教材を選ぶのがおすすめ

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さて、ここまで機械学習とPythonの関係をご紹介してきましたが…

やはり、カタカナや横文字単語が並んでいるため、すぐに理解することが難しいかと思われます。

そのため、実際にプログラミングをしながら、ライブラリ利用やモデルづくりを勉強していくのが一番です。

もちろん、Pythonを学べるサイトはたくさんありますが、やはり最先端の研究者も用いている言語のため、中には難しい用語や説明ばかりのものも少なくありません。

ここからは、これから機械学習やプログラミングを勉強する初心者の方に向けて、おすすめの教材をご紹介していきます。

 

世界最大級のオンライン学習サイトUdemy


機械学習やPythonについて、手始めにサクッと学習したいのであれば、Udemyで講座を探してみるのがおすすめです。

Udemyとは、全世界で展開しているオンラインの動画教材サイトです。

動画は一度購入すれば、無制限で視聴することが可能で、自分で学習を進めていくことになります。

 
さらに実際にパソコン上で必要なデータをダウンロードすることもでき、画面を見ながら手を動かすことができるため、非常に勉強しやすいです。

教材の購入費用も安く済むため、とりあえず機械学習を勉強してみたい方には、おすすめできる学習方法です。

 
僕が実際に購入してみて、おすすめできる学習教材は、

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

もしくは、

AIの基礎を学ぶなら「みんなのAI講座」! 今なら¥2400

といったところでしょうか。

 
ほかにも沢山の動画教材がありますので、ぜひ一度サイトを覗いてみてください!

その他プログラミング・機械学習におすすめの書籍

もちろん、実際のプログラミングを学ぶにあたっては、手を動かすことが一番です。

とはいえ、ライブラリの裏にある理論面を学ぼうと思ったり、動画教材よりも一歩レベルアップを試みる場合などは、やはり書籍での学習が最も良いでしょう。

まずおすすめする書籍が、機械学習のエッセンスになります。

こちらは、機械学習とそれに必要な初等数学、およびPythonのコードについて解説した入門書です。

 
次におすすめする書籍が、見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑になります。

こちらは機械学習で用いられるアルゴリズムについて、有名なものを中心に図解を多く取り入れることによって、理解をしやすくしているものです。

数学や機械学習への学習が十分でなくても、全体感をざっくり把握して勉強のロードマップを作ったり、専門用語の辞書代わりに使ったりと、何かと役に立つと思います。

 
最後にご紹介するのが、scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習です。

界隈では有名な、オライリーの書籍になります。

雑に言ってしまえば、そこから先はオライリー系の書籍を中心として、各種レビューを確認しつつ手を動かしていくのが、独学で更に先へ進むための唯一の道かもしれません。

こちらは実際の問題を中心として、コードを書きながら学ぶことを前提に作られた本となっておりますので、独学の用途としてはおすすめです。

 
本記事では、人工知能や機械学習について、Pythonのプログラミングとライブラリを利用して勉強する方法をご紹介しました。

これから機械学習ysPythonの勉強を始める方にとって、少しでも参考になりますと幸いです。

 
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