「教師あり学習や機械学習に興味はあるけど、そもそもどういうもの？」
「Pythonで教師あり学習をしてみたいけど、まず何を準備するべき？」
「Pythonで教師あり学習を始めたいけど、どう進めていけばいい？」
本記事ではこれらの疑問に答えながら、Pythonでの教師あり学習について誰でも理解できるように丁寧に解説します！
「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、順を追って紹介します。
教師あり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の教師あり学習とは
まずはPythonでどんな教師あり学習ができるかについて、次の項目に従って解説します。
- そもそも教師あり学習とは？
- 教師あり学習にPythonがおすすめの理由
- Pythonの教師あり学習の具体例
- 教師あり学習の代表的な手法
本項目を読むことで、教師あり学習とはそもそも何なのかを理解することができます。
教師あり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！
そもそも教師あり学習とは？
教師あり学習とは、機械学習の手法のひとつです。
機械学習とは、AI・人工知能にかかわる技術のひとつで、複数のデータから規則性などを見つけ、それに基づいて予測や判断をする技術です。
機械学習は、そのデータの与えられ方によって「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに大きく分類されます。
そのうちの教師あり学習は、コンピュータにデータを与えてそのデータの規則性を学習させるという方法です。
例えば、画像認識の教師あり学習では、まず「猫の画像」というデータと「これは猫だ」という正解とをセットで大量にコンピュータに与えます。コンピュータは、与えられた画像の特徴と正解との関連性を学習します。そうすることで、「これは○○だ」という正解が分かってない「○○の画像」というデータを与えられても、それが猫かどうかを判断できるようになるのです。
また、教師あり学習はニューラルネットワークやディープラーニングの基礎となるものでもあります。
人工知能や機械学習、教師なし学習や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！
教師あり学習にPythonがおすすめの理由
Pythonは教師あり学習に限らず機械学習分野において広く人気のあるプログラミング言語で、AI・人工知能の技術分野にある多くの企業が採用しています。
Pythonがこれほどの人気となっている理由は主に２つです。
理由１．機械学習に役立つライブラリやフレームワークが豊富
1つ目の理由は、機械学習に役立つライブラリやフレームワークが豊富なことです。
ライブラリとは、開発によく使われるコードの集まりで、フレームワークとは、開発によく使われるテンプレートのようなものです。
Pythonでは機械学習に役立つライブラリやフレームワークが多く存在しており、これらを活用することで、プログラミングの負担を減らして効率的に開発を進めることができます。
理由２．コードがシンプルで分かりやすい
２つ目の理由は、コードがシンプルで分かりやすいことです。
Pythonは少ないコードの記述量でプログラミングができるのが特徴で、この理由からプログラミング初心者にも人気があります。
また、誰が書いても似たようなコードになりやすいのもPythonの特徴で、他人が書いたコードを理解したりしやすいため、効率的に開発を進めることができます。
Pythonの教師あり学習の具体例
Pythonの教師あり学習が活用される具体的な例としては、画像認識やメールの分類、売上予測などがあげられます。
具体例１．画像認識
「人間の顔写真」と「これは子供だ」「これは男性だ」などの正解をセットで学習することで、画像が何を示しているかを判別できるようになります。
具体例２．メールの分類
Gmailなどの迷惑メールフィルタにも教師あり学習が使われます。「迷惑メールの文章」と「迷惑メールである確率」などをセットで学習することで、迷惑メールである可能性が高いメールを判別できるようになります。
具体例３．売上予測
お店の「日々の売り上げ」と「その日の来客数や天気など」のデータとをセットで学習することで、店の売上を規則性に基づいて予測できるようになります。
教師あり学習の代表的な手法
教師あり学習の代表的な手法として、「回帰」と「分類」があります。
教師あり学習の手法１．回帰
回帰とは、データの規則性に基づいて予測を行う手法です。
先ほど紹介した具体例のうち、売上予測がこれにあたります。
具体的には、例えば過去の売上と来客数のデータについて規則性を学習させることで、今後どれくらいの来客があればどれくらいの売上になるかを予測させる、という手法です。
教師あり学習の手法２．分類
分類とは、データの種類を判別する手法です。
先ほど紹介した具体例のうち、画像認識やメールの分類がこれにあたります。
具体的には、例えば既存の顔写真のデータとその年齢や性別をあわせて学習させることで、新しく与えられた顔写真のデータについて年齢や性別を判別させる、という手法です。
このように、回帰が来客数に対応する売上額といった連続的な値を扱う手法であるのに対して、分類は「男性」か「女性」のどちらかといった断続的な値を扱う手法です。
Pythonで教師あり学習をするために何を学ぶべきか
次に、Pythonで教師あり学習をするために学ぶべきものを紹介します。
身につけておきたいものは主に次の２つです。
- Pythonのスキル
- 数学・統計学の知識
では、教師あり学習をするために学ぶべきものについて、ひとつずつ説明します。
Pythonのスキル
まず必要なのはPythonの基礎的なスキルです。
条件分岐やループ処理といったPythonの基礎文法をひとつひとつ習得し、プログラミングの基礎を固めることが大切です。
独学でPythonの学習を始めるなら、まずはオンラインの講座や入門書、Youtubeの解説動画などを活用しながら勉強を進めるのがおすすめです。
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！
数学・統計学の知識
また、数学・統計学の知識も重要です。
教師あり学習に限らず機械学習全般において、深く理解して開発をするためには数学の知識が必要となります。高校数学のみならず、線形代数や微分積分などの大学数学や、データ分析などの統計学の知識も関わってきます。
数学が苦手な人や、数学を学んだものの忘れてしまった人、機械学習に関わる数学・統計学を学んだことがない人は、参考書などを選ぶ際、丁寧に解説されているものを選ぶことをおすすめします。
Pythonの教師あり学習におすすめの書籍
教師あり学習を学ぶうえでおすすめの書籍を紹介します。
Python3 入門ノート
こちらは、これからPythonを学び始める初心者におすすめの参考書です。
Python3を実行する環境を整えるところから始まり、Pythonの基本構文をひとつひとつ丁寧に解説し、最後には実際にPythonを使った機械学習に取り組める内容になっています。
教師あり学習に取り組む前にまずはPythonのスキルを身につけたい人におすすめです。
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書
引用：Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書
こちらは、教師あり学習について学びたい初心者におすすめの参考書です。
Pythonの学習環境の準備から始まり、Pythonの基本と機械学習にかかわる数学の基本が分かりやすく丁寧に解説されています。また、教師あり学習についてもサンプルとともに解説されており、初心者でも理解しやすいように工夫されています。
Pythonを使った機械学習を初めて学ぶ初心者におすすめの入門書です。
OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング
引用：OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング
こちらは、Pythonでの機械学習に初めて取り組む初心者におすすめの参考書です。
具体的にコードを書きながら解説されていて分かりやすいのが特徴です。実際にOpenCVというライブラリを使ってPythonでの機械学習に挑戦することができます。
Pythonのスキルを強化しながら機械学習の知識も深まるおすすめの入門書です。
Pythonで教師あり学習に必要な準備
最後に、Pythonで教師あり学習を始める具体的な方法を解説します。
必要な準備は次の３つです。
- Python3をインストールする
- Pythonの環境構築をする
- 教師あり学習のためのライブラリをインストールする
それでは、必要な準備をひとつひとつ確認していきましょう！
準備１．Python3をインストールする
まずは、Pythonを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が入っていることが多いので、その場合は再度インストールする必要はありません。
PythonにはPython2とPython3の2つがありますが、Python２はすでにサポートが終了しているため、これから学習を始める場合は今後も幅広く使われていくPython3がおすすめです。
Pythonは公式サイトからダウンロードすることができます。
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！
https://www.tech-teacher.jp/blog/python-install
準備２．Pythonの環境構築をする
つぎに、Pythonの環境構築をしましょう。
プログラミング言語だけでも開発はできるのですが、統合開発環境を整えることで、よりスムーズに開発を進めることができるようになります。
統合開発環境にはいくつか種類があり、PycharmやAnacondaなどが有名です。自分にとってやりやすいものを選びましょう。
準備３．ライブラリをインストールする
最後に、教師あり学習のためのライブラリをインストールしましょう。
ライブラリとは、開発によく使われるコードを誰でも簡単に利用できるようにまとめたものです。ライブラリを活用することで、より簡単にプログラムを組めるようになります。
教師あり学習にに使われるライブラリには、NumpyやScipy、scikit-learnなどがあります。
NumpyとScipyはどちらも数値計算のためのライブラリで、機械学習をする前にまずはデータをコンピュータが学習しやすいように整える前処理の段階で活躍します。
教師あり学習で高精度な人工知能を開発するためには、データの形式を統一したりデータの誤りをなくしたりすることが重要です。
scikit-learnは機械学習のためのライブラリで、機械学習をするにあたって必要なツールがほとんど揃っています。また、先ほど紹介したNumpyやScipyとの相性がいいため、これらを組み合わせて活用することで機械学習をスムーズに進めることができます。
まとめ
本記事ではPythonでの教師あり学習について解説しました。
教師あり学習とは何かや、教師あり学習を始めるにあたって必要なことがお分かりいただけたのではないでしょうか。
本記事で学んだことを参考に、ぜひ教師あり学習をスタートさせてみてくださいね！
