これから機械学習を始めるならばPythonを学習するのがベストな選択です。
本記事では機械学習でPythonがおすすめの理由や学習法などを解説します。
機械学習の概要
そもそも機械学習とは何なのか概要を解説します。
機械学習とは
機械学習とはコンピュータにデータをもとにした学習を反復的に行わせて特定のパターンを見つけ出すことです。学習した結果を利用すれば、データ分析によって将来の可能性を予測できます。従来は未来を予測するのに人がアルゴリズムを組んでいたのをコンピュータに任せることができるのです。
機械学習によって、大量のデータを与えるだけで自動的にデータから何らかの洞察を得られる仕組みが完成します。テクノロジーの発展により、機械学習を効率よく進めることが可能になり、信頼性や再現性のある結果を得られるようになりました。機械学習はさまざまな分野で活用されています。
機械学習が応用されている主な例は以下の通りです。
- ECサイトのレコメンド機能
- 自動運転
- 不正検知
- 病気の検出
ビッグデータを与えることができる分野で機械学習は活躍します。コンピュータの処理能力が向上して、データストレージも低コストで実現できるようになり、多くの企業が製品・サービスに機械学習を応用できるのです。
機械学習の需要は高まっており、今後はあらゆる分野の企業で積極的に活用されると予想できます。そのため、非エンジニアであっても、機械学習を学ぶことが重要になるでしょう。
機械学習を始めるのに必要なこと
実際に機械学習を始めるためには、以下の知識が必要になります。
- 機械学習の基本的な知識
- 数学・統計学の基本的な知識
- プログラミング言語の知識
まず、機械学習そのものの知識が必要です。機械学習の仕組みや考え方を理解していないと機械学習を始められません。機械学習の種類や理屈などを学びましょう。
機械学習の基礎となるのは数学や統計学です。数学の分野としては微分積分や線形代数、確率が特に重要になります。基本的には大学の基礎課程で学習する程度の知識が必要です。さらに統計学も必須であり、各概念や計算方法などを身につけましょう。
そして、実際に機械学習を実装するためにプログラミング言語の知識も求められます。機械学習ではPythonが利用されるケースが多いです。コンピュータに機械学習をさせるためにプログラミングをします。
数学や統計学、機械学習の知識は基礎的なもので十分です。最優先に学習する必要があるのはプログラミングと考えましょう。プログラミングの知識を習得するのには時間がかかります。これから機械学習を学びたいならば、プログラミング学習は避けられないのです。
機械学習におすすめの言語
機械学習で実際に利用される言語と特におすすめの言語を紹介しましょう。
機械学習で使われることが多い言語
機械学習ではさまざまなプログラミング言語が利用されています。よく利用されることが多いのは以下の言語です。
- Python
- R
- Scala
- Java
Pythonは機械学習において特によく利用されている言語です。PythonはWEBアプリや組み込みアプリなどの開発で利用されてきました。機械学習についてはライブラリやフレームワークが充実しているため、効率よく機械学習のプログラムができるのが特徴です。
RとはR言語とも呼ばれ、統計解析のために開発された言語です。データ解析・分析の分野でよく利用されています。データ解析に利用できるライブラリ・関数が豊富にあるのが特徴です。
Scalaは関数型プログラミングとオブジェクト指向の両方を利用できる言語です。Javaと互換性が高いのが特徴であり、Javaのライブラリのほとんどを利用できます。機械学習に関するライブラリもScalaには充実しているのが特徴です。
Javaはさまざまな開発で利用されてきた人気が高いプログラミング言語であり、機械学習でも使えます。機械学習に関するライブラリは多いため、効率よくプログラムできるでしょう。汎用性が高いため、Javaを習得しておけば機械学習以外の分野の開発にも携われます。
特にPythonが機械学習でおすすめの理由
Pythonが機械学習で採用される理由を以下にまとめました。
- コードがシンプルで読みやすい
- プログラミング初心者が学習しやすい
- ライブラリが豊富にある
- コミュニティや情報が充実している
Pythonは他の言語と比較してシンプルでコードの可読性が高いのが特徴です。文法の構造がシンプルであり、最低限の記述で済みます。プログラミングの時間を短縮することができ、他のエンジニアが書いたコードを読みやすく、開発をスムーズに進められます。
Pythonはプログラミング初心者向きである点もメリットです。構造がシンプルであり、文法は理解しやすくなっています。初めてプログラミングをする方も安心して学習できるのがPythonです。
Pythonは機械学習関連のライブラリが豊富にあります。ライブラリを活用することでスムーズに高度な機械学習のモデルを構築できるのです。プログラミング初心者でも、ライブラリによって機械学習を簡単に実装できます。
コミュニティや情報が充実している点もPythonが優位である理由の1つです。世界中で広く利用されており、実績があるため、すでに豊富な情報があります。日本語の情報も多く、コミュニティもたくさんあるため、わからない部分は気軽に質問できるでしょう。
機械学習のためにPythonで学ぶ知識、スキル
機械学習のためにPythonを学ぶ際にどのような知識やスキルを身につけると良いのかステップに分けて説明しましょう。
1．Pythonの基本的な文法を学ぶ
まずはPythonの基本的な文法や技術を学びましょう。Pythonの開発環境をインストールするところから始めます。次に変数や繰り返し処理、オブジェクト・クラス、関数といったPythonの基本を身につけてください。
単に言葉を覚えるだけではなく、実際に手を使い頭を働かせながら学習を進めることが大切です。そのためには、実際にPythonで簡単なプログラミングをしましょう。基礎的な知識だけでも簡単なアプリを作成することは可能です。いきなり機械学習に取り組む前に一度Pythonで簡単なアプリを作成することで理解が深まります。
2．Pythonのライブラリの使い方を学ぶ
Pythonの基本的な部分を理解してきたならば、実際にライブラリを活用しましょう。Pythonには機械学習のライブラリが充実しています。ただし、ライブラリごとに扱い方は異なるため、実際に利用して確認することが大切です。ライブラリへの理解を深めておけば、機械学習モデル構築の際に適切なライブラリを選択して扱うことができます。
Pythonの機械学習に関するライブラリで代表的なものを以下にまとめました。
- NumPy
- TensorFlow
- scikit-learn
NumPyは科学計算で用いられるライブラリです。大量のデータを高速に計算できます。画像解析など膨大なデータを処理する場面で使われることが多いです。機械学習をする上で必須となるライブラリといえます。
TensorFlowはニューラルネットワークの仕組みを整えられるライブラリです。機械学習でTensorFlowを利用する人はたくさんいます。TensorFlowによって実際に機械学習のモデルを構築できるのです。
scikit-learnは機械学習のアルゴリズムを提供できます。サンプルデータが用意されていてすぐに使えるのがメリットです。機械に学習させるためのデータをすぐに準備できます。
Pythonの学習が進んだならば、上記のライブラリの基本について学びましょう。
3．機械学習のサンプルプログラムを作成する
Pythonとライブラリの知識が身についたならば、実際に機械学習のサンプルプログラムを作成しましょう。その際には、scikit-learnのサンプルデータを利用すると便利です。学習用のデータが用意されているため、サンプルプログラムにすぐデータを与えられます。
実際にサンプルプログラムを作成する過程で上手くいかない場面が出てくるものです。その際には基本に立ち返り、どこでミスをしているのか考えましょう。試行錯誤を繰り返すことで機械学習の理解が深まります。
4．実際に機械学習のモデル構築を行い実践する
Pythonによる機械学習の基本を学んだならば、実際に本格的なモデル構築を行いましょう。そのためにはデータの準備を行い、データの前処理をして、モデル構築を行い、機械学習をさせます。機械学習の結果を検証して、構築したモデルが適しているか考えて、問題があればモデルを構築し直しましょう。以上のステップを繰り返すことで精度の高いモデルが完成します。
pythonの学習法4選
Pythonの主な学習法は以下の通りです。
- 書籍を利用する
- オンライン教材を利用する
- 動画サイトで学習する
- スクールに通う
Pythonを初歩的な部分から解説した書籍はたくさん出ています。文法の解説だけではなく練習問題が掲載されていて、書籍だけでも知識を定着させて技術を身につけられるのです。ただし、自分に合った書籍を選ばないと学習効率は悪くなります。不明な部分を質問できない点はデメリットです。
Pythonのオンライン教材はたくさんあります。動画を見ながら学習したり、実際にブラウザ上でコードを入力しながら取り組めたりする教材・サイトがあるのです。無料で利用できるものから有料のものまであります。質問に答えてくれるサービスもあるため調べてみましょう。
動画サイトにはPythonを解説した動画がたくさん投稿されています。Pythonによる機械学習の方法を解説しているものも多いです。ただし、動画は情報の信憑性に問題が含まれるケースもある点に注意しましょう。
Pythonを教えてくれるスクールはたくさんあります。スクールに通えばプロの講師からきめ細かな指導を受けられるでしょう。特にマンツーマンであれば、わからない部分はすぐ質問して解決できます。スクールでは課題提出や試験、プログラムコンクールなどが開催されることもあり、高いモチベーションを維持しながら学習できるのがメリットです。
自分に合った方法でPythonを学習しましょう。
まとめ
機械学習を初心者が学びたいならばPythonの学習を始めましょう。Pythonでライブラリを活用することで簡単に機械学習のモデル構築ができます。初歩からしっかりと学習を進めていけば、Pythonを学び切れるでしょう。
