Pythonで人工知能開発をやりたいと思っても、「人工知能って難しそう」と思う方は多いでしょう。確かに、人工知能はWebアプリやスマホアプリ開発よりも難しいイメージがありますよね。
しかし、Pythonなら人工知能開発はそこまで難しくありません。Pythonのライブラリを使いこなせば、誰でも簡単に人工知能を作ることができるのです。
本記事ではPythonでの人工知能開発方法を解説します。本記事を通じて、人工知能開発をスタートさせてくださいね。
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Pythonでどんな人工知能が作れるか
まずPythonでどんな人工知能が作れるかを解説します。次の3つに分けて説明しましょう。
- 人工知能とは
- Pythonが活躍する理由
- 人工知能の例
人工知能とは
人工知能とは、まるで人間のような知能を持ったコンピューターを指します。人工知能の特徴は、自分で学習して進化していくことです。
電卓などの機械は、決められた動作はできるものの、自分で学習し新しい動作を行うことはできません。一方で人工知能は自分で学習を行い、どんどん機能を進化させていくことが可能です。人工知能にデータを与えることにより、人工知能はデータの規則性や関連性を見出し、現在の機能に変更を加えられます。
たとえば将棋AIは将棋の過去の棋譜を読み込んで学習することで、どんどん将棋が強くなっていきます。このように、自ら学習するコンピュータを人工知能と呼ぶことが多いです。
昨今、人工知能分野は注目されています。コンピュータが自分でどんどん進化していけば、人間の仕事の一部もこなすことができ、人間の生活を大きく変える可能性があるからです。
人工知能の例
Pythonを使って人工知能を作ることで、様々な分野に応用ができます。たとえば、自然言語処理や画像処理、動画処理といった分野でもPythonが活躍しています。
Pythonで画像認識を行えば、工場での部品の異常検知などに利用できます。人間が判別するよりも高い精度で、コンピュータは異常を検知できます。
他にも、Pythonとは限りませんが、人間の体温を検出したり、手書き文字を認識して文字データに変換したり、更にはPepperのようなロボットを開発したりすることも可能です。
自然言語処理、画像処理、動画処理についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
Pythonが活躍する理由
人工知能を作る場合に使われる言語には様々なものがありますが、中でもPythonは活躍しています。なぜならPythonには優秀な機械学習ライブラリが多くあるからです。
ライブラリとは、特定の機能が予めパッケージされて纏められたもののことです。機械学習ライブラリの中には、機械学習の基本となる機能が入っています。
人工知能のロジックを1から作るのはとても難しいし時間もかかります。しかし、ライブラリを使えば開発作業を一気に短縮することができるのです。
その他、Pythonは可読性が高いのも活躍する理由に挙げられます。Pythonはコードの制約が厳しいため、誰が書いても同じようなコードになりやすく、その分他の人のコードが読みやすいのです。
Pythonで人工知能を作るために何を学ぶべきか
Pythonで人工知能を作るために何を学ぶべきか解説します。最低限学んでほしいのは次の5つです。
- 人工知能の基礎知識
- Pythonの基礎文法
- 人工知能ライブラリ
- 数学
- Kaggle
これら5つを学習することで、人工知能開発ができるようになります。1つ1つの学ぶべきことついて、詳しく解説しましょう。
人工知能の基礎知識
人工知能の基礎知識をまずは身につけましょう。自然言語処理や動画処理、ディープラーニングなど人工知能の種類や、人工知能がどのように進化してきたかについて学びます。
こういったことを学ぶには、本を購入するのがおすすめです。人工知能関連の本は多く出版されていますので、どれかひとつ読んでみてくださいね。
Pythonの基礎文法
続いて、Pythonの基礎文法を習得しましょう。入出力やループ処理、条件分岐といった基礎処理を一通り書けるようにしておきます。
加えてPythonの関数の使い方もおさえましょう。これらの基礎を身につけることで、詰まることなく人工知能開発をしていくことができます。逆に、基礎が身についていない状態でいきなり人工知能に手を出すと、分からない箇所が出る度に調べなくてはならず、開発が中々進まずストレスが溜まってしまいます。
Pythonの基礎文法は学習サイトを使って習得するのがおすすめです。たとえばProgateというサイトは、Pythonの基礎がスライドに分かりやすくまとめられています。また、練習問題も多く掲載されています。Pythonは文法自体は分かりやすいので、自分に合った学習サイトを使えば、スムーズに習得できるでしょう。
人工知能ライブラリ
Pythonの基礎を習得したら、人工知能ライブラリを勉強しましょう。Pythonには多くの人工知能ライブラリがあり、これらを使うことで人工知能開発が行えます。
代表的な人工知能ライブラリを紹介します。
- Scikit-Learn:「回帰」「分類」「クラスタリング」「次元削減」「データの前処理」「モデルの評価と選択」という6つの機能がある人工知能ライブラリ
- NumPy:人工知能で必要な数値計算を行える
- Pandas:人工知能で必要なデータ解析を行える
- matplotlib:データ分析結果を可視化できる
特に多く使うのはScikit-Learnでしょう。まずはこちらからインストールし、使ってみるのがおすすめです。Scikit-Learnの使い方をまとめた書籍も販売されています。
数学
Pythonと同時並行で学びたいのが数学です。人工知能開発を行う場合、微分積分、線形代数、統計確率といった数学の知識が必要になる場合があります。
たとえば人工知能がデータを処理するとき、誤差を少なくするには微分積分の知識が必要です。数学に関しては書籍などで地道に勉強していくことが望ましいでしょう。
ただ、数学が苦手な方は書籍で勉強するのに抵抗あるかと思います。そこでおすすめはYoutubeで数学の基礎を解説している動画を観ることです。こういったコンテンツから徐々に数学に興味を持っていくのが良いでしょう。
Kaggle
Pythonの基礎や数学を習得したら、Kaggleに登録してみるのがおすすめです。Kaggleは人工知能エンジニアやデータサイエンティストが集まるコミュニティーのことです。Kaggleに登録することで、エンジニアがどのように開発を行っているか雰囲気を掴むことができるでしょう。
また、Kaggleの良さはそれだけではありません。Kaggleではコンペを多く開催しています。企業や政府が課題を出し、最も優秀な分析モデルを発表したエンジニアが賞金をもらえるというものです。
コンペに参加し上位を目指すことで、自然と開発スキルが高まるでしょう。また、サイト内には他の人がコンペで書いたソースコードの一部が公開されています。こちらのコードを理解し、改良してコンペに提出するのも可能です。初心者は既存コードの改良から始めていくと良いでしょう。
Pythonで人工知能を作る方法
それでは、Pythonで人工知能を作る方法を解説しましょう。人工知能は次の5つの手順で作ることが可能です。
- Pythonをインストールする
- 人工知能ライブラリをインストールする
- データを集める
- どのような手法を使うか検討する
- 人工知能にデータを学習させる
1つ1つの手順について詳しく解説しましょう。
Pythonをインストールする
まずはPythonをインストールする必要があります。PythonのダウンロードはPythonの公式サイトから行うことが可能です。Pythonをダウンロードしたら、インストーラーの指示に従ってインストールしましょう。
ちなみにMacの場合は最初からPythonが入っている場合が多いので、確認しましょう。
Pythonの公式サイトはこちら
Pythonのインストール方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
人工知能ライブラリをインストールする
続いて、人工知能ライブラリをインストールしましょう。先ほど解説したScikit-Learnなどのライブラリをインストールします。
ライブラリをインストールしたら、正しく使えるか確認し、問題なければライブラリの機能を試していきましょう。
データを集める
続いて、人工知能に学習するためのデータを集めます。人工知能は入力されたデータを元に学習を行います。たとえば商品の売上分析を人工知能にやらせたいなら、これまでの売上データを集めないといけません。
ただし人工知能が学習を行うには、かなり膨大なデータが必要です。趣味で開発している方の場合、膨大なデータをどのように集めるかが悩みどころですよね。
おすすめは無料公開されたデータセットを利用することです。Googleや楽天などの企業は無料でデータセットを公開しています。たとえば楽天のサイトには楽天市場の全商品のデータやレビューデータがありますよ。
どのような手法を使うか検討する
次に、どのような手法を使うか決める必要があります。人工知能を開発する際にはいくつか手法があります。どのように人工知能に学ばせるのか決めなくてはいけませんね。
たとえば、k近傍法、クラスタリング、アンサンブル学習などの手法があります。目的に応じて最適な手法を選択しましょう。
人工知能にデータを学習させる
いよいよ、人工知能にデータを学習させます。手法を決めたら、その手法を実装しましょう。たとえば、「k近傍法」で検索すると、実装方法を解説したサイトが出てくるので、それらを参考にします。
人工知能に学習させる際は、人工知能が学びやすいようデータを整えてあげる必要があります。データの形式などが不揃いの場合、事前に整えておきましょう。
人工知能は学習を続けることで、少しずつ精度を高めていくことが可能です。学習を続けても求めていた結果が出ない場合、手法やデータを変更を試していきましょう。
人工知能の学習方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
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1．効率的な学習スタイル
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オンライン・オンデマンドの講義の視聴形態だと、学習に対するモチベーションの維持が課題となり、当初の予定よりも受講期間が伸びたり、挫折したりする恐れがあります。
Tech Teacherでは、担任教師が生徒と二人三脚で学習をするため、学習が大変なときも寄り添ったサポートを受けられます。
具体的には学習計画の管理や受講目的を明確にした上で中間目標を設定し、それに向けた学習の指導をすることでモチベーションの維持を図ります。
担当教師は授業の時間以外に、チャットサービスを利用して、自分で学習しているときに生じた疑問をすぐに質問して解決することができます。
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まとめ
本記事では、Pythonでの人工知能開発について解説しました。人工知能はどのように作ればよいのか、お分かり頂けたでしょうか。
人工知能開発というと難しい印象がありますが、Pythonなら簡単に行えます。ただし、Pythonだけでなく数学の知識も必要な点は注意しましょう。
人工知能は今度注目される技術分野でもあります。ぜひPythonで人工知能を組み込んだアプリを作ってみてくださいね。
