本記事では、機械学習で行うデータの前処理とPythonとの関連性について解説していきます。また、機械学習に必要な知識やスキルについても解説しています。
ぜひ参考にしてください。
そもそも機械学習とPythonの関連性とは
機械学習を語るうえで重要なことがPythonとの関連性です。機械学習を行うためには、プログラムを構成する必要があり、それを行うためにはPythonというプログラミング言語が必要不可欠になります。そこでここでは、機械学習とPythonについて解説していきます。
機械学習とは
機械学習とは、その名の通り機械自身が自動的に学習することです。機械学習は、データ分析、処理などで利用される手法であり、機械がアルゴリズムにより、構築されたルールで自動的に学習し、データ分析を行います。そのため、機械学習を応用するとデータ収集を自動的に行えるようになり、業務の効率化をはかれます。
機械学習は現在、大きく進化している領域であり、世界中で注目されています。機械学習により、機械が今までのデータをもとに予測や判断を行えるようになりつつあります。また、機械学習を行う際に必要不可欠なものが人工知能（AI）です。
現在利用されている人工知能の多くがディープラーニングという手法を行っており、分析するデータが膨大なほど、賢く精度の高い予測や判断ができる人工知能を構築できる可能性が高まります。そのため、膨大なデータが必要であり、良質なデータが多ければ、人工知能の進化する効率が上がり、高い精度のものを開発できるようになります。
機械学習はその特性上、データサイエンス等にも用いられています。機械学習を用いたデータサイエンスにより、膨大なデータを分析、処理が行えることにより、最先端の技術の開発や現在の技術の進化、発展などさまざまなメリットがあるため、現在世界中で注目を集めている分野です。
Pythonとは
Pythonは汎用性の高さから現在、多くの方が学習、利用しているプログラミング言語であり、さまざまな特徴があります。
1つ目の特徴は、構造がシンプルなことです。文法がわかりやすく、プログラミング初心者の方でも学びやすいプログラミング言語になっています。シンプルな構造で作成されているにもかかわらず、汎用性も高いためおすすめのプログラミング言語です
2つ目の特徴は、ライブラリが充実していることです。プログラミングのライブラリとは、パッケージと呼ばれるもののことであり、便利な機能を搭載しているツールのようなものです。そのため、ライブラリが充実するほどプログラミングが行いやすくなります。Pythonは充実したライブラリがあるため、プログラミングを行いやすいプログラミング言語です。
3つ目の特徴は、フレームワークが多いことです。フレームワークとは、プログラミングを効率的に行えるようにサポートしてくれるテンプレートであり、プログラミングの骨組みのようなものです。フレームワークを利用することで作業を最小に抑えられるようになります。
4つ目の特徴は、情報が多いことです。情報が多いことにより、エラーが発生した際、解決しやすく開発を行う際のどのように行うべきなのか正解がインターネット上に多くあります。そのため、Pythonは学習しやすいプログラミング言語であり、プログラミング初心者にもおすすめです。
5つ目の特徴は、コミュニティが広いことです。コミュニティが広いというのは、Pythonを世界で利用している方が多く、バグなどの不具合や意見などの問題提起がコミュニティ内で行われています。そのため、開発者による修正や進化が速く、さらに扱いやすいプログラミング言語に成長しています。
機械学習で行うデータの前処理とは
機械学習を行う際に必要になる作業で前処理があります。前処理とは、取得したデータを扱える形に成形する作業です。
例えば、取得したばかりのデータにはさまざまな情報がありますが、それでは機会が理解できません。そのため、取得したデータの特徴を数値で表した特徴量に変換することで、機会が理解できる形に成形します。この作業をデータの前処理といいます。
また、機械学習などを行う際、データの前処理に7～8割時間を使っているといわれているほど重要な工程になります。データの前処理は以下の手順で行います。
- モジュールの読み込み
- 必要なデータの読み込み
- データの理解
- データ処理
それぞれ解説していきます。
モジュールの読み込み
まずは、機械学習に必要なモジュールの読み込みを行います。モジュールとは、機能単位のことであり、他のものと組み合わせて利用する部品のようなものです。機械学習の場合のモジュールは、プログラムコードであり、さまざまなサイトで公開されています。
必要なデータの読み込み
続いて、機械学習のデータの前処理で必要なデータを読み込んでいきます。pandasを利用することで効率的に読み込みを行えます。pandasとは、Pythonのデータ解析ソフトです。
データの理解
データの読み込みが完了したら、データの理解に移ります。データの理解には、「データ数」、「平均や中央値」などの統計量を確認する必要があります。ここでは、pandasの「DataFrame」を利用することで統計量を取得し表示してくれます。
データ処理
データの理解が完了したら、データ処理を行います。pandasを利用することで「カラム間の演算」や「フィルタリング」を行うことが可能です。機械学習に必要なデータになるようにデータの可視化を行いましょう。
機械学習に必要な知識やスキル
機械学習を構築するためには専門的な知識やスキルが必要になります。そこでここでは、機械学習に必要な知識やスキルを解説していきます。必要な知識やスキルは以下の通りです。
- 統計学
- 情報工学
- 英語力
統計学
統計学では、「数学的知識」や「データ分析の手法」などの知識やスキルが必要になります。
数学的知識では、確率や統計、微分積分、アルゴリズムや解析モデルの知識が必要です。数学的知識は、機械学習を構築する際のデータの整理が行いやすくなることや仮説が立てやすくなるため、とても重要になります。
データ分析の手法では、統計処理や数理モデルの作成のスキルが必要です。データ分析の手法を知っていると扱うデータを属性によって分けることができたり、計算式を立てられるようになります。また、多くの手法を知ることでさまざまなデータに対応できるようになり、扱えるデータが増えます。
情報工学
情報工学では、「プログラミング言語」や「データベース」、「ビッグデータの処理」の知識やスキルが必要になります。
プログラミング言語では、機械学習で利用する「Python」と統計解析で利用する「R言語」の知識やスキルが必要です。特にPythonは機械学習において必要不可欠な知識であり、Pythonを扱えなければ機械学習を構築することは困難になります。R言語はデータ解析に特化しているプログラミング言語になります。
データベースでは、機械学習で利用するデータの保管、管理を行うために必要になります。データベースの知識やスキルを身に着けることで、多くのデータを正しく管理できるようになるため、機械学習を効率良く行えます。
ビッグデータの処理では、扱うことが難しいビッグデータの分析、処理するための知識やスキルが必要になります。精度の高い機械学習を構築を行う際には、ビッグデータを利用することがとても重要です。
英語力
機械学習の構築に英語力が必要な理由は、情報源のほとんどが英語であるからです。英語の情報は日本語の情報より鮮度が高いです。また、機械学習の構築を行う業務に就く場合には、英語力を身に着けておくことでキャリアアップにもつながります。
まとめ
本記事では、機械学習で行うデータの前処理とPythonとの関連性について解説しました。データの前処理は機械学習を行う上で必要不可欠であり、多くの時間を費やす作業です。機械学習に興味がある方はデータの前処理について理解したうえで学ぶようにしましょう。
