Pythonでのディープラーニングを学びたいと思っても、「ディープラーニングってそもそも何か分からない」という方も多いでしょう。ディープラーニングというワード自体はとても有名ですが、どういう仕組みなのか知っている人は少ないです。
本記事ではPythonでのディープラーニングについて解説します。Pythonがディープラーニングで使われる理由や、ディープラーニングを使って具体的に何ができるかなどについてまとめました。
また、ディープラーニングの準備方法も解説しています。本記事を読むことで、Pythonでディープラーニング開発を行う準備が整うでしょう。ディープラーニングに興味がある方はぜひお読みください。
Pythonでどんなディープラーニングができるか
Pythonはディープラーニング開発に多く使われる言語です。Pythonでどんなディープラーニングができるか解説します。次の3つの項目に分けて、順に説明しましょう。
- ディープラーニングとは？
- ディープラーニングにPythonが使われる理由
- Pythonを使ってできる具体的なディープラーニングの例
ディープラーニングとは？
ディープラーニングとは、人間の神経回路を真似て作った機械学習の手法の1つです。
機械学習とは人工知能の分野の1つであり、コンピュータに多くのデータを読み込ませ、規則性や関連系を学習させて人間のような判断ができるように試みることです。ディープラーニング技術を使うことで、人工知能をより精密に学習させることが可能です。
ディープラーニングは人工知能関連の中でもかなり有名な言葉です。そのため、ディープラーニング＝人工知能と紹介されることもあります。
人間の神経回路は何からの情報が外部から入ってきた場合、それを別の神経へと次々に渡していき、最終的にアウトプットを導き出すようになっています。
たとえば、「りんご」を見たとき、その情報を別の神経に渡し、過去の記憶からりんごとは何なのかを考えていき、「りんごは果物」という答えを導き出す、といった感じですね。この人間の神経回路と似たようなものを作ろうと考えたのです。
ディープラーニングの発想自体は、実は50年前以上からありました。ただ、コンピュータのスペック的に実現が難しかったのです。しかし最近になって実現可能になり、注目を集めるようになりました。
人工知能や機械学習についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
ディープラーニングにPythonが使われる理由
ディープラーニングにPythonが使われる理由は、Pythonではディープラーニングライブラリが使えるからです。具体的には、TensorFlowというライブラリがあります。TensorFlowを使うことで、複雑なディープラーニングの処理が誰でも簡単に記述できるようになります。
他にも、Pythonには機械学習や数値計算、統計解析系のライブラリが豊富にあります。これらのライブラリを使いこなすことで、ディープラーニングを効率的に作ることができるのです。
Pythonを使ってできる具体的なディープラーニングの例
ディープラーニングの代表例は画像識別です。たとえば大量の動物のデータを学習させることで、どれが猫なのか判断ができます。
他にも、画像からテキストへ変換がしたり、画像を新しく生成したりすることも可能です。また、自動運転や音声認識といった分野でもディープラーニング技術が使われています。
Pythonでディープラーニングをするために何を学ぶべきか
ディープラーニングを学ぶ前に、いくつか持っていなければいけない知識があります。Pythonでディープラーニングをするために、何を学ぶべきか解説します。学ぶべきものは大きく分けて次の4つです。
- Python
- SQL
- 数学
- 英語
これらを習得することで、ディープラーニング開発がスムーズに行えます。1つ1つの学ぶべきものについて解説します。
Python
まずはPythonのスキルが必要です。Pythonの基礎文法を一通り学習しましょう。Pythonの基礎は書籍でも学習できますし、Progateやドットインストールなどの動画サイトでも学べます。
開発を行う際は、まずは基礎を固めることが肝心です。基礎をおさえないと、ディープラーニングなど複雑な開発を行うことはできないでしょう。
また、機械学習関連のライブラリも使いこなせる必要があります。たとえばNumPyというライブラリを使うことで、ディープラーニングで必要な数値計算を行えます。ライブラリの使い方も書籍などで学習しましょう。
ある程度自分でWebアプリなどを作れるレベルに到達すれば、ディープラーニング開発も可能です。まずはPythonの基礎を勉強してみてください。
Python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！
SQL
ディープラーニングでは大量のデータを操作するため、SQLの知識も必要です。SQLを使って、データベースのデータを更新したり削除したりする方法を学びましょう。
SQLはそこまで難しくありませんが、Pythonとは全く文法が異なるので個別に学習する必要があります。SQLも動画サイトなどで学ぶことができるので、Pythonと同時並行で習得しましょう。
数学
人工知能開発を行う上でどうしても欠かせないのが数学の知識です。線形代数や微分積分、統計解析などを勉強しなくてはいけません。たとえば出力結果の誤差をなくすために、微分積分の知識を使うときがあります。
数学は高校、大学で勉強した方も忘れてしまっている場合は多いでしょう。大人向けの数学書籍も多く販売されているので、そういったもので復習を行うのが良いですね。
また、数学が苦手な方は一度Youtubeなどで数学について解説している動画を観ると良いです。こういった動画から数学に興味を持っていくのがおすすめですね。
英語
英語の知識もできればあった方が良いです。というのも、ディープラーニングについて解説されている書籍などは、英語が書かれているものが多いからです。
英語が分からなくてもディープラーニング開発は可能ですが、分かる方が便利です。
Pythonでディープラーニングを始める方法
最後にPythonでディープラーニングを始める方法をまとめました。ディープラーニングを始めるには、次の準備を行う必要があります。
- パソコンを用意
- TensorFlowを導入
- Anacondaでその他ライブラリをインストール
- Spyderを導入
開発環境の構築方法に関しては様々なものがあります。ここでは初心者におすすめのものを選びました。
1つ1つのディープラーニングを始める際の準備について、詳しく解説しましょう。
パソコンを用意
ディープラーニングを行うには、ハイスペックなパソコンが必要です。特にGPUの性能は大事です。GPUとは画像描写を行うときに必要な計算処理を行うもので、CPUとはまた別のものです。
GPUのメモリ容量6GB、8GB程度を目安にしましょう。CPUの方は、できればIntel Core i5以上の性能が望ましいです。また、ディープラーニングを行うとかなりのメモリを使います。メモリ容量は64GBは必要でしょう。
パソコン選びにお悩みの場合はディープラーニング専用パソコンも売っていますので、それを購入するのもおすすめです。
TensorFlowを導入
TensorFlowとはディープラーニング専用のライブラリのことです。ディープラーニングを行うなら、まずはこちらをインストールし、使い方をおさえておくことが大切ですね。
機械学習ライブラリにはscikit-learnなどもありますが、ディープラーニングを重点的にやるならTensorFlowが一番です。
Anacondaでその他ライブラリをインストール
TensorFlow以外の機械学習や統計解析ライブラリもインストールしましょう。とはいえ、初心者の方はどのライブラリをインストールすべきか判断に悩むかと思います。
そこでおすすめはAnacondaを使うことです。AnacondaはPythonのディストリビューションで、ライブラリがまとめて入っています。具体的には次のライブラリをインストールできます。
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- Jupyter
これらのライブラリはディープラーニング開発の際でもお世話になるでしょう。インストールしたら実際に使ってみて、どういった機能があるのか確かめてみるのが良いです。
Spyderを導入
SpyderはPythonのエディタのことです。SpyderはAnacondaをインストールする際に一緒にインストールされるものです。
Spyderは比較的機能が絞られていますが、必要な機能は一通り揃っています。プラグインを導入せずに使える点が魅力的ですね。どなたにでも使いやすいエディタかと思います。
まとめ
本記事ではPythonでのディープラーニングについて解説しました。ディープラーニング開発を行うには、まず何からすべきかお分かり頂けたかと思います。
ディープラーニングは人工知能分野の中でも注目されている手法です。今後ディープラーニング技術が鍵を握る可能性は高いでしょう。
ディープラーニングに興味がある方は、まずはPythonの基礎を学習してみてくださいね。
