Python

最終更新日: 2022.11.18 (公開: 2022.11.18)

Pythonが機能学習で人気がある理由は?機械学習の内容も解説

Pythonが機能学習で人気がある理由は?機械学習の内容も解説

「機械学習という言葉は聞いたことがあるものの、どの程度のことができるのかがわからない」という方もいらっしゃるかと思います。本記事では、機械学習の定義や順序、よく使用されているライブラリのほか、特に人気の言語である「Python」の魅力についても解説します。

機械学習について触れる機会が多くなり、「実際に何ができるのかよくわからない」方もいらっしゃるかと思います。そこで、機械学習の定義や機械学習の順序のほかに、実装でPythonが使用されている理由について解説します

機械学習について深く知ることができれば、選べる仕事の選択肢が広がります。さらに、現場で頻繁に用いられるライブラリも紹介しているので、Pythonを使用した実装を考えている方は、ぜひ参考にしてください。

機械学習の定義について知る

機械学習の定義について知る

まずは、機械学習の定義について理解しておく必要があります。ここでは機械学習ではどのようなことができるのか、データ分析のための学習方法には何があるのかを解説します。

機械学習、AI、ディープラーニングの違いは?

「機械学習」、「AI」、「ディープラーニング」といった言葉は、全てAIの中に含まれるキーワードですが、同じものを指しているわけではありません

なぜ言葉を使い分けているのか、それぞれどういった特徴があるのかなどを詳しく解説していきます。それぞれの言葉の違いを知ることで、より機械学習について理解を深められるようになります。

機械学習

「機械学習」とは、人間が指示しなくてもコンピュータが勝手に学習することを指します。具体的には、機械が大量に集まったデータからパターンやルールを発見し自動で入力してくれるので、人間が細かくパターンやルールを入力する手間がなくなります。

機械学習という概念自体は1950年代からあったものの、近年ビッグデータが活用されるようになったことに加えて、コンピュータの処理能力が向上しているため、機械学習ので実現できることの幅が広がり、業務としての機械学習のニーズが高まっています。

AI

「AI」とは、いわゆる人工知能のことです。人間と同じようにさまざまな現象に対して考えてアクションを起こすことが可能な総合型AIです。

総合型AIは汎用型とも呼ばれていて、一般的な「ロボット」も、汎用型AIに含まれます。

一方で2022年現在で実用化されているAIは、いくつもの物事に対して考えて対応することはできませんが、特定の問題であれば人間よりもずっと早く高精度で解くことができるものが増加傾向にあります。

ディープラーニング

「ディープラーニング」とは、AIが自動で学習する手法のことです。人間の神経組織を模倣した学習方法「ニューラルネットワーク」を駆使して、複雑な神経回路をうまく数式に当てはながら学習します。

機械でありながら、人間のように学習することができるため、AIの活用の幅が広がり、近年では将棋や囲碁の対戦ソフトや自動車の自動運転などに使われています。

機械学習の種類

機械学習は、処理する内容によって学習の方法が異なります。学習方法は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」があり、それぞれに特徴があるので、活用する場合はぜひ知っておきましょう。

教師あり学習

「教師あり学習」とは、コンピュータに先に正解を与えることで、なぜそのデータを活用するとその答えに行きつくのか、といった「経緯」を学習させます。正解と不正解が明確になっているデータであれば、問題解決に役立ちます。

具体的には、翻訳やメールをフォルダ別に分類するといった作業が挙げられます。データの分類や結果の予測をすることが可能なので、すでに日常生活のさまざまな分野で問題を解決するために活用されています。

教師なし学習

「教師なし学習」は、正解を与えることなくAIに学習させるものです。これにより、データを識別する方法をAI自らが考案し、似たようなデータを自動的にクラスタリング(類似度によるグループ分け)します。

特徴は、人間では見逃しがちなデータの類似性や相違性を見つけることができ、人間では思いもつかない関連性を発見することが可能なところです。主に膨大な量のデータ解析や、画像認識や探索的なデータ分析などに利用されています。

強化学習

機械学習には、「強化学習」という学習法もあります。学習データや正解を与えずに、機械が、「与えられたタスクを実行するためにどうすれば良いのか」ということを考え、答えに至る最適な行動を行います

そして機械が良い行動を行えば、評価して報酬を与えます。逆に良くない行動を行えば罰を与えることで、機械自身がより良い行動を行えるように学習内容を改善する方法です。

機械学習ではどんなことができるか

機械学習ではどんなことができるか

機械学習でできることはたくさんあり、実務ですでに活用されている機械学習もあります。機械学習が得意とする分野はどのようなものがあるのか、詳しく解説します。

画像解析

機械学習でできることのひとつが画像解析です。「画像解析」は、対象となる画像や映像をコンピュータに取り込んで特徴について細かく分析し、機械が「それが一体何なのか」を判別します。

例えば、スマートフォンの指紋認証システムや、デジタルカメラやスマートフォンに搭載されている顔認証システムなどが、実用化された画像解析の具体例にあたります。

最新技術では、モザイクのかかった顔写真から元の顔を復元する方法もあります。画像解析の技術は日々進化し、顔認証システムを備える自動販売機も登場しました。

テキストマイニング

「テキストマイニング」とは自然言語解析のことであり、文章を対象としたデータの解析技術を指します。大量のデータを分析したのちに規則性のあるデータを取り出す技術を、文章を対象にして行います。

たとえば、膨大なアンケートやSNSの中から、有用な単語や文章を手作業で見つけることは困難です。

しかしコンピュータのテキストマイニングを利用すれば、自然言語処理によって文章を単語に分解し、そこから出現頻度や出現傾向、出てくるタイミングなどを分析することによって、容易に有用なデータを取り出すことができます。

音声認識

「音声認識」も機械学習でできることのひとつです。スマートフォンやiPhoneに備わっている音声認識システムは、自然言語を理解して発声する仕組みにより実用化されました。

スマートフォンやiPhoneに質問を投げかけるとコンピュータから音声で答えが返ってくる原理として、搭載されているAIが膨大な量の音声データで学習することによって、人間との会話ができるようにプログラミングされているからです。これらのAIは、使っているうちにどんどん学習していくため、より使用者に使いやすくなじんでいくのが特徴です。

株価の予測

株価の予測にも、機械学習が使われています。機械学習は、株価予測のような一定のパターンを持つものがどのように変化していくのかを予測する作業に、より効果を発揮しやすくなります

株価チャートの変動は、機械学習が有用な分野です。株に関する膨大なデータを取り込み、予測モデルを学習させることによって株の予測ができます。

加えて、投資家の投資手段が有効かどうか検証する方法と、機械学習を合わせることによって、検証の手間を省くことができます。AIツールは株に関する専門的な知識や経験がなくても、精度の高い予測が行えるのが特徴です。

データの可視化と分析

機械学習では、データの可視化と分析が容易です。人間が膨大なデータの分析をするだけでも、多くの時間が必要です。さらにデータを可視化するための単純なグラフや図形の作成だけでも、多くのデータの中から必要なデータを取り出す手間もかかってしまいます。

しかし、コンピュータに取り込むことで、データの収集・操作・整理の手間がなくなり、負担軽減につながります。

データの前処理

AIを活用した機械学習を行うときには、データの前処理が重要です。「前処理」とは、AIにデータを学習させる前にデータを整えておく作業のことです。

AIにデータを学習させるためには、データの集計やフォーマットの統一など、集計や加工が必要になります。ある程度整えてから補完しないと、機械学習開始時にエラーが発生したり、不十分な結果しか得られなかったりする場合があります。

モデルの構築

機械学習を行うためには、モデルの構築も大切です。「モデル」は、入力したデータを分析して出力結果を導き出すためのもので、目的に合わせて選ぶ必要があります。

例えば音声データを文字起こしする際に必要なモデルは、自然言語処理です。入力したデータは、モデルを通して解析、出力されます。

Pythonが機械学習分野で人気な理由

Pythonが機械学習分野で人気な理由

プログラミング言語の中でも、「Python」が機械学習において人気なのはなぜでしょうか。どういった点が人気なのかを詳しく解説するので、機械学習にPythonを使ってみたいけど迷っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

文法がシンプルで書きやすいこと

Pythonが機械学習で人気の理由のひとつに、文法がシンプルで書きやすいという理由があります。そもそもPythonは、数あるプログラミング言語の中でも初心者が学びやすい言語のひとつで、ほかの言語に比べても比較的習得が容易です。

Pythonは、自然言語に重きを置いているプログラミング言語であり、構文も単純化されているので、初心者やプログラミングになじみのない方、「難解なプログラミングは扱えない」という方でも扱いやすい言語です。

加えてPythonは読みやすく書きやすく、ほかの人との共同開発や共有もできます。

ライブラリやフレームワークが多くある

Pythonのもっとも大きな魅力は、ライブラリやフレームワークが豊富である点です。ライブラリやフレームワークとは、再利用可能な関数やシステムの枠組みで、Pythonの場合は大きなライブラリやフレームワークに関するサポートコミュニティがあるため、かなり充実しています。

ライブラリやフレームワークが豊富であることは、使えるリソースが多いということを意味しており、開発効率の向上や労力の節約につながりやすくなります。また、言語の利便性が高いので、汎用性にも優れています。

加えてPythonには、機械学習に使える関数をまとめたライブラリが充実しています。そのため、初心者でも機械学習のコードが書きやすく、ほかの言語を使うより容易に機械学習が実行できます。

ドキュメントが豊富で学習がしやすい

Pythonは、ドキュメントが豊富で学習しやすいのも人気の理由のひとつです。一部のプログラミング言語は、日本語の教材がないために独学では学習環境を整えることが難しいものもあります。その点、Pythonであればドキュメントや、日本語の参考書や解説書が豊富です。

ビデオチュートリアルやガイドもあり、初心者でも学びやすい環境です。さらにPythonは指導者も多く学習教材も豊富にあるため、安心して学ぶことが可能です。

大企業での導入実績が多くある

Pythonは初心者向けのプログラミング言語というだけでなく、さまざまな分野で幅広く活用できる使い勝手の良いプログラミング言語です。

Pythonを使うことで機械学習だけでなく、Webアプリケーションの開発なども行えるため、大企業での導入実績もあります。有名なところでは、「YouTube」やSNSの「Instagram」などにPythonが使われています。

Pythonの得意分野と機能

Pythonの得意分野と機能

Pythonはほかのプログラミング言語に比べて、汎用性が高いのが特徴です。ここでは、Pythonの得意分野と機能について詳しく解説していきます。

AI開発、機械学習

PythonでAIの開発や機械学習ができます。Pythonは文法がシンプルでコードを書きやすく、AI開発に適したライブラリが充実しています。

そのため、複雑なAIの開発も機械学習も、科学計算用ライブラリである「NumPy(ナンパイ)」や機械学習用ライブラリの「Scikit-Learn(サイキット・ラーン)」を活用することで、作業の効率向上が図れます。

画像処理、自然言語処理

Pythonを使った機械学習であれば、画像処理や自然言語処理作業も簡単です。画像テキストだけでなく音声を使ったあらゆる情報処理や分析を行うことが可能です。人間がふだん使う言葉をコンピュータに理解できる言語に翻訳するときに、自然言語処理が用いられていますが、Pythonを用いると容易です。

また、Pythonでの機械学習を行うことで、画像に写っているのはクマなのかパンダなのかを認識できるほど高度な画像処理が実現できます。将来、監視カメラの映像解析や病気の発見などに役立つのではないかと注目が集まっています。

Webサイト、Webアプリ開発

PythonにはWebサイト、Webアプリ開発に使える「Django」、「Pyramid」、「Flask」などのフレームワークが多くあるため、Webサイトやアプリの開発にも活用できます。

Pythonのフレームワークを活用することで、データベースアクセス、コンテンツ管理、データ認証といった機能が実現できます。Pythonフレームワークに付属しているライブラリやモジュールがあれば、作業効率の向上が期待できます。

ゲーム開発

Pythonは本来Web開発向けのプログラミング言語ですが、ゲーム開発もできます。ゲーム向きではない言語ですが、WebサイトではPythonでゲーム開発が出来るライブラリなどが発布されています。

実際に簡単なアクションやパズルゲームの制作が行われた例もあり、クオリティの高いゲーム制作を行うことも可能です。興味がある方は、Pythonのゲームライブラリを活用しながら、作成してみてください。

SEO対策

PythonはSEO対策の分野にも活用されています。自社サイトを検索の上位にあげるためにSEOを活用している、という企業も増加傾向にあります。

SEO対策を行うにあたり、HTMLやCSSを利用することが多いですが、Pythonの技術と併用することによって、それぞれのページの変更や実装が可能です。具体的には、サイト上の必要な情報を抽出する「スクレイピング」のプログラムに、Pythonが活用されています。

金融

Pythonは、金融業界でも重宝されています。機械学習をすることによって株価や資産価格、仮想通貨の動向を予測できます。金融業界のさまざまな動きを予測するのに、Pythonは適したツールです。

近年トレーディングの世界では、すでに複雑な数式を用いてトレーディングそのものをAIに任せるシステムが開発されています。

ブロックチェーン開発

Pythonは、ブロックチェーンの開発にも活用されています。ブロックチェーン技術に必須である「ハッシュ関数」が、Python主要ライブラリである「hashib」に備えられており、数値計算ライブラリも豊富にあるので、導入がしやすいです。

主にブロックチェーンの基幹技術に使われていて、データが不正にアクセスされることや不正に改ざんされることを防いでくれます。加えて、ブロックチェーンが使われているのは仮想通貨だけではなく、医療などの個人情報の流出が懸念される現場でも利用されています。

Web上の情報収集

Pythonの得意分野が、さまざまな情報の収集や操作・整理であることからPythonは、Web上で情報収集をしたいときにもおすすめです。Web上で情報収集をする場合に必要な「見出し」や「画像の情報」、「複数のサイトからの価格データ」など、さまざまあります。

そういった情報を手作業で集めるとなるとかなりの労力と時間がかかります。Pythonを活用することで自動で欲しい情報を取得でき、加工・新たな情報の生成が可能になります。

代表的なライブラリについて

代表的なライブラリについて

Pythonで使用されているライブラリは数多くありますが、特にPythonで使われている代表的なライブラリについて、詳しく解説します。

自然言語処理

自然言語処理で利用する代表的なライブラリには、「Mecab」、「Janome」「GINZA」などがあります。「Mecab」は、複数のプログラミング言語に対応しているため、Python以外にもプログラミング言語を扱える方にはおすすめです。

辞書の追加が容易なのも、魅力的なポイントです。自然言語処理での単語理解を行ううえで、辞書登録を頻繁に行う必要があります。このため、辞書追加の時間を短縮できるライブラリを選ぶことが重要です。

「Janome」は、辞書が内蔵されていて辞書登録がスムーズに行える点が特徴です。「GINZA」というライブラリは、国内企業であるリクルートと国語研究所が共同で開発したライブラリで、オープンソースが日本語の自然言語処理となっており、日本語でも使いやすい環境が整っています。

画像認識

画像認識で利用する代表的なライブラリは、OpenCV・pillow・scikit-imageなどがあります。OpenCVは、複数のOSやプログラミング言語に対応しているため、おすすめです。

「pillow」は、Python Imaging Libraryをもとにした画像認識ライブラリで、画像の拡大・縮小、トリミングなどの基本的な機能を簡単に行うことができます。「scikit-image」は、Python専用のライブラリであり、簡単なコードで画像処理を行えるため、高度な処理を行わない画像認識に向いています。

音声認識

音声認識に利用する代表的なライブラリは、speech recognition・pyaudio・Juliusなどです。「speech recognition」は、さまざまな音声認識エンジンをサポートすることが可能です。複数のエンジンやAPIで音声入力システムとの連携が取れるため、既存のシステムを活用しながら音声認識ができます。

「PyAudio」は、オーディオの再生と録音のためのオープンソースであるPortAudioを、Pythonで使用できるようにするためのライブラリです。C言語であるPortAudioをPythonの環境で利用したい場合は、「PyAudio」がおすすめです

Pythonが機械学習でできることは多くある

Pythonが機械学習でできることは多くある

現在スマートフォンやパソコン、Webシステムなど、いたるところでAIや機械学習が活用されています。また、機械学習でできる画像の解析やテキストマイニング、音声認識などの豊富な機能はどれもPythonが使われているのです

さらに、AI開発やブロックチェーン技術など、将来さらに活躍が見込める分野でもPythonは活用されているため、今後も人気の高いプログラミング言語となる可能性があります。

どのプログラミング言語を学ぶか迷っている方にとって、AI開発以外にも応用の利くPythonはおすすめの言語ですのでぜひ勉強してみてください。

コードカキタイがオススメする記事!

  1. 子供におすすめのプログラミングスクール10選!学習メリットや教室選びのコツも紹介

    2022.01.06

    子供におすすめのプログラミングスクール10選!学習メリットや教室選びのコツも紹介

    #プログラミングスクール

  2. 【完全版】大学生におすすめのプログラミングスクール13選!選ぶコツも詳しく解説

    2022.01.06

    【完全版】大学生におすすめのプログラミングスクール13選!選ぶコツも詳しく解説

    #プログラミングスクール

  3. 【未経験でも転職可】30代におすすめプログラミングスクール8選!

    2022.01.06

    【未経験でも転職可】30代におすすめプログラミングスクール8選!

    #プログラミングスクール

  4. 初心者必見!独学のJava学習方法とおすすめ本、アプリを詳しく解説

    2022.01.06

    初心者必見!独学のJava学習方法とおすすめ本、アプリを詳しく解説

    #JAVA

  5. 忙しい社会人におすすめプログラミングスクール15選!失敗しない選び方も詳しく解説

    2022.01.06

    忙しい社会人におすすめプログラミングスクール15選!失敗しない選び方も詳しく解説

    #プログラミングスクール

  1. 【無料あり】大阪のおすすめプログラミングスクール14選!スクール選びのコツも紹介

    2022.01.06

    【無料あり】大阪のおすすめプログラミングスクール14選!スクール選びのコツも紹介

    #プログラミングスクール

  2. 【目的別】東京のおすすめプログラミングスクール20選!スクール選びのコツも徹底解説

    2022.01.06

    【目的別】東京のおすすめプログラミングスクール20選!スクール選びのコツも徹底解説

    #プログラミングスクール

  3. 【無料あり】福岡のおすすめプログラミングスクール13選!選び方も詳しく解説

    2022.01.06

    【無料あり】福岡のおすすめプログラミングスクール13選!選び方も詳しく解説

    #プログラミングスクール

  4. 【徹底比較】名古屋のおすすめプログラミングスクール13選!選び方も詳しく解説

    2022.01.06

    【徹底比較】名古屋のおすすめプログラミングスクール13選!選び方も詳しく解説

    #プログラミングスクール

  5. 【徹底比較】おすすめのプログラミングスクール18選!失敗しない選び方も徹底解説

    2022.01.06

    【徹底比較】おすすめのプログラミングスクール18選!失敗しない選び方も徹底解説

    #プログラミングスクール