Python

Pythonで機械学習に挑戦しよう!必要なスキルを解説!

Pythonで機械学習にチャレンジしたいが、機械学習とはそもそも何なのか分からないという方も多いかと思います。たとえば、機械学習と人工知能の違いについてきちんと理解している人は少ないでしょう。

本記事ではPythonでの機械学習について解説します。機械学習とは何か、代表的な学習方法を詳しく紹介します。

加えて、Pythonで機械学習を行う準備に関しても紹介します。本記事を読むことでPythonでの機械学習をスタートさせられるでしょう。機械学習に興味がある方は、ぜひ本記事を参考にしてくださいね。

Pythonでどんな機械学習ができるか

Pythonでどんな機械学習ができるか解説します。次の項目に従って解説しましょう。

  • 機械学習とは?
  • 機械学習の代表的な学習方法
  • 機械学習にPythonが使われる理由
  • Pythonを使ってできる具体的な機械学習の例

本項目を読むことで、機械学習とはそもそも何なのかを理解することができます。機械学習についての基礎をおさえたい方はぜひお読みください。

機械学習とは?

機械学習とは人工知能の技術の1つです。人工知能に大量のデータを与え、自主的に人工知能に学習させることを言います。人工知能と機械学習はイコールではなく、あくまで機械学習は人工知能の一分野となります。

また、機械学習を実現する手法にディープラーニングやニュートラルネットワークなどがあります。

人工知能は、データを反復して学習することで人間に近い判断力を持つことができます。ときには人間以上の能力を身につけることができ、人間の変わりに仕事を行う人工知能も現在実用化されています。

このように、機械学習は人工知能が発展するための基本技術なのです。

人工知能やディープラーニング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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機械学習の代表的な学習方法

一口に機械学習といっても、いくつか種類があります。ここでは代表的な3つの学習方法を紹介しましょう。

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習

教師あり学習

教師あり学習は、正解を予めて教えた後に学習させる手法です。正しい答えをあらかじめ入力した後に大量のデータを入力し、正解に近いかどうかでコンピュータに判断させます。

たとえば猫の写真を見分けさせたい場合、まず本物の猫の写真を教えます。コンピュータは猫の写真の特徴を分析します。そしてコンピュータに様々な写真を入力すると、コンピュータは猫の分析結果と違うものを見分けていきます。

教師あり学習は機械学習の基本と言えるもので、既に様々な所で実用化されています。たとえばスパムメールを自動で見分けるツールは教師あり学習を利用しています。

教師あり学習についてはこちらの記事で詳しく解説しています!

Pythonの教師あり学習を初心者にも分かりやすく丁寧に解説!Pythonで教師あり学習をしてみたい人必見!本記事を読めば、誰でもPythonでの教師あり学習について理解できます。「そもそも教師あり学習とは何か」から「Pythonで教師あり学習を始める準備」まで順を追って紹介!...

教師なし学習

教師なし学習は、正解を教えずに学習させる手法です。正解を教えない状態で大量のデータを入力します。コンピュータは自分でデータの特徴やパターンを分析し、グループ分けを行います。

教師なし学習についてはこちらの記事で詳しく解説しています!

Pythonの教師なし学習を初心者にも分かりやすく丁寧に解説!Pythonで教師なし学習をしてみたい人必見!本記事を読めば、誰でもPythonでの教師なし学習について理解できます。「そもそも教師なし学習とは何か」から「Pythonで教師なし学習を始める準備」まで順を追って紹介!...

強化学習

強化学習は、試行錯誤を重ねることによって正解に近づけていく手法のことです。出力結果に点数を付け、点数を高くするために何度も学習を繰り返す、というやり方です。点数を付けることで、それを基準に進化していくことが可能です。

たとえば迷路を解く人工知能を作る場合に強化学習が活用されます。コンピュータは何回も迷路にチャレンジし、何秒でゴールできたか記録をつけていきます。やがて最短経路が分かっていきます。

強化学習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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機械学習にはこのような学習方法があります。それぞれ向き不向きがありますので、自分で開発したい人工知能にどれが適しているかを分析することが肝心でしょう。

機械学習にPythonが使われる理由

機械学習にPythonが使われる理由は、Pythonには機械学習ライブラリが豊富にあるからです。

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おり、ライブラリを活用することで効率的に開発ができます。

また、Pythonは学習コストが少ないのもメリットです。Pythonは文法が平易ですし、覚えることも少ないです。C言語のポインタのような難しい概念もありません。

Pythonはこういった特徴を持っているため、機械学習に多く使われるのです。

Pythonを使ってできる具体的な機械学習の例

Pythonを使ってできる機械学習の例を紹介します。

最も身近なものとしては、ECサイトなどにあるレコメンド機能が挙げられます。たとえばAmazonの「あなたへのおすすめ」は購入履歴や閲覧履歴を元に表示されています。こういったレコメンド機能は、機械学習を行うことで精度を上げているのです。

他には自動運転でも機械学習が使われています。強化学習を使い、周囲の物や車と衝突せずに最適化された行動が取れるようにしています。

Pythonで機械学習をするために何を学ぶべきか

Pythonで機械学習を行うために学ぶべきものを紹介します。最低限学ばなくてはいけないものは次の2つです。

  • Pythonのスキル
  • 数学

機械学習をするために学ぶべきものについて、1つずつみていきましょう。

Pythonのスキル

まず必要なものはPythonの基礎スキルです。Pythonの基礎文法について、1から習得する必要があるでしょう。プログラミングの基礎を固めないことには、アプリを作ることができません。

また、機械学習ライブラリも習得する必要があるでしょう。代表的な機械学習ライブラリは次の4つです。

  • Scikit-Learn
  • NumPy
  • Pandas
  • matplotlib

ライブラリを使えば、複雑な処理も簡単に記述できます。機械学習を行うならライブラリの使い方は覚えましょう。

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!

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数学

機械学習を行う場合数学の知識も必要です。線形代数や微分積分、統計解析などの大学数学は学んでおくべきでしょう。

機械学習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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Pythonによる機械学習を学ぶのにおすすめの本

機械学習を学ぶうえでおすすめの入門本を紹介します。

スッキリわかるPythonによる機械学習入門

スッキリわかるPythonによる機械学習入門引用:スッキリわかるPythonによる機械学習入門

この本は「少しずつ・繰り返し・ていねい」がコンセプトの本です。初心者にも分かりやすく解説されており、途中で挫折しないように工夫されています

また、エラーの解決方法まで収録されているのも魅力的です。よく出るエラーはこちらを読めば解決できます。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonで学ぶ機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎引用:Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonでの機械学習を本格的に学びたいなら、こちらがおすすめです。この本は機械学習の全般をカバーしており、名著といえるべきものでしょう。「ITエンジニア本大賞2017」のベスト10にもランクインしています。

ただ、初心者には少しハードルが高いかもしれません。ある程度機械学習を学んだ中級者向けです。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

人工知能プログラミングのための数学がわかる本引用:人工知能プログラミングのための数学がわかる本

機械学習に必要な数学を学べる一冊です。機械学習の本には数式が多く出てきますが、この本を読むことでそれらの数式の意味を理解することができます。

また、本書の後半ではPythonのサンプルコードも掲載しており、実際に動かしながら学ぶことで理解度を上げられます。学生時代に数学を勉強したものの、忘れてしまった方におすすめの一冊です。

Pythonで機械学習を始める方法

最後にPythonで機械学習を始める具体的方法を解説します。機械学習を始めるには、いくつか準備が必要です。必要な準備は次の4つです。

  • パソコンを購入する
  • Dockerを準備する
  • 機械学習ライブラリを導入する
  • データセットをダウンロードする

PCの購入などお金がかかるものもありますので、必要な準備をしっかり認識しましょう。

パソコンを購入する

まずは十分なスペックのパソコンを購入ましょう。パソコンを購入する際に確認すべき箇所は、CPU、メモリ、ディスク容量です。CPUはCore-i5以上、メモリは8GB以上、ディスク容量は512GB以上が望ましいでしょう。

ただし、かなり大量のデータを使う場合はもっと高スペックなパソコンの方が良いです。また、本格的に機械学習をやるならパソコンを自作する方が良いでしょう。CPUやメモリを個別に揃えられるからです。

Dockerを準備する

次にやることはDockerを準備することです。Dockerとは仮想環境を構築できるソフトウェアであり、人工知能開発を行う上で多く利用されています。

仮想環境を作ることで開発環境を独立させることが可能です。仮想環境内で作業を行っても、それ以外には影響を及ぼすことがありません。また、Dockerを使えばフレームワークや必要やツールを一括で用意しやすいです。

機械学習ライブラリを導入する

機械学習ライブラリも用意する必要があります。Scikit-Learnなどをインストールしましょう。Pythonライブラリはpipコマンドを使って基本的にはインストールします。

ライブラリをインストールしたら、使い方を学んでいきましょう。Chainerというサイトには、各ライブラリの基本的な使い方の解説文が掲載されています。こういったサイトを使って学ぶのがおすすめです。

データセットをダウンロードする

人工知能に読み込ませる用のデータも用意しなくてはいけません。個人で開発する場合、大量のデータを自分で用意するのは難しいので、企業で公開しているデータセットを活用しましょう。

たとえば楽天は楽天市場の商品データを公開しています。これらをダウンロードして使いましょう。

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引用元:Tech Teacher

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まとめ

本記事ではPythonでの機械学習について解説しました。機械学習とは何かや、機械学習に必要な準備がお分かり頂けたかと思います。

Pythonは機械学習を行う上で最適な言語です。ぜひPythonを使って機械学習を行ってみてくださいね。