Pythonで機械学習するために必要なこととは?

最近はAIの分野で人気が高まってきており、それに伴って需要が加速していくと言われています。

しかし、AIと一言で言ってもその範囲は幅広く、ビックデータや統計分析などを行うために機械学習や深層学習の知識が必要となります。

Pythonで機械学習を勉強して、いずれはAIを扱うエンジニアになりたいと思っている人も今後増えてくると思われますが、機械学習を勉強したくても何から初めてよいかわからない人も多いのではないでしょうか?

ここではそんな機械学習を始めたい人に向けて、Pythonで機械学習をするために必要なことをまとめました。

ぜひ参考にしてください。

機械学習でPythonが選ばれる理由とは

機械学習と言えば、扱う言語はPythonを思い浮かべる人は多いのではないでしょうか?

しかし、そもそも機械学習でなぜPythonが使われるのか?初心者にはその理由がいまいちピンとこないと思います。

ここでは、なぜ機械学習でPythonが選ばれているか?理由を見ていきましょう。

シンプルでわかりやすく初心者でもはじめやすい

Pythonは文法がシンプルでわかりやすく、初心者でも比較的覚えやすい言語と言われています。

JavaやCなど他の言語を扱っていた人がPythonをさわってみた場合、言語のシンプルさに驚かれると思います。

Pythonは最小限の記述で保守性も高いため、コーディングに余分な手間をかけずに済みます。

そのため、わかりやすく記述できるPythonは、コーディングに手間をかけたくない機械学習エンジニアが好んで使っています。

なお、機械学習はPythonの他に「R」「C/C++」「Java」などの言語も使用されます。

機械学習向きのライブラリやフレームワークが多い

Pythonには「NumPy」「SciPy」といった効率的に計算を行うライブラリがたくさんあるのも魅力の1つです。

これらのライブラリは機械学習で使われる配列の行列計算や科学計算に優れていて、複雑な計算も簡単に行うことができます。

また、人工知能や機械学習の分野で使用するTensorFlowやChainerといったフレームワークの登場により、機械学習で使用する言語はよりPython一択となってきました。

信頼性の高さ

Pythonは登場したのが1991年と比較的古い言語ですが、前述した保守性の高さや優れたライブラリが数多く存在することから、サービスの開発や機械学習以外にも教育の分野でも大きな支持を得ています。

さまざまな大企業でもPythonで開発が行われていて「YouTube」「DropBox」「Instagram」など数多くの有名なサービスでも使われています。

Pythonで機械学習するために必要なこと

機械学習を始めるには、前提条件としてPythonの基礎知識が必要なほか、開発環境やパッケージツール、ライブラリなどが必要になります。

ここでは、機械学習を始めるにあたり、必要なことをまとめて紹介します。

scikit-learn


http://scikit-learn.org/stable/index.html

scikit-learn(サイキットラーン)は機械学習で使用するオープンソースのライブラリで機械学習エンジニアやデータサイエンスとの間で多く指示されています。

scikit-learnは手動でインストールすることも可能ですが、後述する開発環境Anacondaを使用する方法が一般的です。

Anaconda


https://www.anaconda.com/

Anaconda(アナコンダ)は大規模データ処理や予測計算、科学計算向けのディストリビューションです。

さまざまな計算用のライブラリが含まれており、手動で1つずつインストールする手間が省けますので、ぜひ導入しておきましょう。

WindowsやMac、Linuxなどの各種OSに対応しており、インストールも手間ではありません。

AnacondaはPythonの公式ページでもダウンロードの手順が紹介されています。
https://www.anaconda.com/download/

h3 Jupyter Notebook


http://jupyter.org/

Jupyter Notebook(ジュパイター・ノートブック)は、作成したプログラムを実行しながらプログラミングが可能で、データを分析しながら進めていくのに非常に便利なツールです。

OSを選ばずブラウザ上で実行することができて、わかりやすいUIで機械学習エンジニアにも広く使われています。

Jupyter NotebookはPythonの学習用にも最適なツールですので、ぜひ導入しておきましょう。

機械学習向けのライブラリ

前述したNumPyとSciPyは機械学習をする上で欠かせないライブラリです。

NumPyはPythonで科学技術計算を行うのに最も基本的なツールで、SciPyは科学技術計算を行うために数多くの関数が用意されています。

他にもグラブやデータを描画して可視化するためのmatplotlibやデータの変換や解析を行うPandasなども機械学習を行ううえで欠かせないツールになります。

まとめ

ここでは、これからPythonで機械学習を始めたい人に向けて、機械学習の分野でPythonが選ばれる理由や機械学習を始めるために必要なことを紹介しました。

機械学習はさまざまな前提知識があり、なりたいと思ってもすぐになれるものではありません。

しかし、確実にやるべきことを1つずつマスターしていけば、機械学習エンジニアになれる日もそう遠くはないでしょう。

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