Pythonから機械学習に入門！概要や勉強法・活用できるライブラリも紹介

Pythonは、機械学習の開発で多く取り入れられているプログラミング言語です。

そのため、機械学習の技術を身に付ける際には、Pythonから入門するとよいでしょう。

この記事では、Pythonや機械学習の概要をはじめ、スキルや知識を習得するための勉強法についてまとめています。

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1500字以内。記事にないことは書かない。

Pythonの機械学習について

最初に、Pythonの機械学習について、下記2つの項目に分けて説明します。

• Pythonとは

• 機械学習とは

Pythonとは

Pythonとは、Webアプリケーションから機械学習・深層学習など、多様なシステムが作れるプログラミング言語のひとつです。

たとえば、下記のようなシステムの作成に利用されています。

• Webサイト作成

• ブロックチェーン開発

• データ解析

• ゲーム制作

プログラミング言語のなかでも、コードがシンプルで汎用性の高い特徴があります。

機械学習とは

機械学習はデータを分析する方法で、人工知能を実現するための技術領域のひとつです。

与えられたデータを元に、機械が自動で学習してルールやパターンを発見します。

機械がデータ分析を続けていくと、学習を重ねた特定のタスクに対して高精度で処理できるようになります。

機械学習の手法は大きく分けて3つに分類されるため、それぞれの特徴は下記の表を参考にしてください。

AI・ディープラーニングとの違い

機械学習と一緒に触れられるのがAIとディープラーニングで、勘違いされやすい言葉でもあります。

まずは、それぞれの意味を理解しておきましょう。

• AI：Artificial Intelligence（人工知能）の略称

• 機械学習：人工知能を実現するためのデータ分析方法

• ディープラーニング：機械が自動的にデータから特徴を抽出する技術

三者は、AI実現のための手段が機械学習であり、機械学習の手法のひとつにディープラーニングがあるという関係です。

ディープラーニングは大量のデータを提供するほど精度が上がり、従来の機械学習では対応できなかった複雑な処理も可能にしています。

ディープラーニングの登場により、AIのレベルを大きく引き上げたといわれています。

Pythonが機械学習になぜ選ばれるのか

続いて、Pythonが機械学習で利用される理由を解説します。

• 多くの企業・サービスで導入実績がある

• 少ないコード量で理解しやすい

• 機械学習に適したライブラリが豊富

• 学習のためのドキュメントが豊富

多くの企業・サービスで導入実績がある

Pythonが多くの企業・サービスで導入されているのが、機械学習に選ばれる大きな要因のひとつです。

大手IT企業のGoogleでは、Pythonをオフィシャル言語のように使用しているほか、Webアプリケーションにも導入されています。

ほかにも、下記に挙げたような多数の企業で採用されています。

• YouTube

• Instagram

• Dropbox

• Evernote

多くの有名企業で導入されている実績から、Pythonは信頼性が高い言語といえるでしょう。

少ないコード量で理解しやすい

Pythonの特徴である、少ないコード量とシンプル性も選ばれやすい理由のひとつです。

コード量が少ないため、大量のデータを扱う機械学習に向いているといえるでしょう。

また、シンプルなコードは誰が作業しても同じように仕上がるため、引き継ぎの際も大変スムーズです。

作業が効率的に進められ工数が削減できますから、開発現場において取り入れやすいプログラミング言語といえます。

機械学習に適したライブラリが豊富

Pythonは機械学習に適したライブラリが豊富にあります。

ライブラリは効率的な開発に重要な要素となりますから、Pythonが機械学習に選ばれやすいといえるでしょう。

Pythonで機械学習に用いられるライブラリは、主に下記のようなものがあります。

• Numpy：数学の行列を扱える数値計算ライブラリ

• pandas：表形式のデータを関数で処理できるライブラリ

• matplotlib：グラフを描写するためのライブラリ

ライブラリによって特徴が違いますから、学習させたい内容に合わせて選択します。

学習のためのドキュメントが豊富

Pythonはメジャーなプログラミング言語であり、学習のためのドキュメントが豊富にあるため、知識がつけやすく開発に取り入れやすいといえます。

Pythonで機械学習をするときに参考となるドキュメントは、主に下記の通りです。

• Python公式ドキュメント

• 本

• Webサイト

Pythonが機械学習において長年使用されてきた結果、ドキュメントが潤沢になってきたといえるでしょう。

Pythonの機械学習でできること

Pythonを利用した機械学習でできる主な機能を紹介します。

• データ分類・解析

• データ圧縮・可視化

• データのグループ化

• 音声認識

• ニーズの予測

データ分類・解析

Pythonの機械学習は、「クラス分類」と呼ばれる手法で、集めたデータがどのカテゴリーに該当するか分類できます。

具体的には、気候データを分類した天気予測や、受信メールが迷惑メールやスパムメールではないかを判断するシーンなどに用いられている手法です。

また、機械学習を利用して、画像になにが含まれているのかの判断や、モザイクが入ったデータから元の画像を再現するなどの解析もできます。

データ圧縮・可視化

不要なデータを削除できる圧縮や可視化で、機械学習の精度を向上する「次元削減」という機能もあります。

「次元削減」とは、高次元データの重要な情報は残したまま低次元データに変換する手法です。

たとえば、画像や音声などの高次元データの特徴を、人が理解できる次元数まで落として可視化できるようになります。

主に、膨大なデータを処理する技術に用いられ、情報をわかりやすく可視化できる特徴があります。

データのグループ化

データを一定の規則によってグループ化できる「クラスタリング」という機能です。

クラスタリングには、2つの種類があります。

• 階層クラスタリング：データを類似性の高い順にまとめる

• 非階層クラスタリング：異なる性質のデータから類似性の高いものを抽出する

たとえば、ECサイトで類似性の高い顧客がある商品を複数回購入した場合に、同じグループに属する他者に同商品をレコメンドするというシーンに利用されています。

音声認識

iPhoneのSiri、EchoのAlexaなど、音声を認識し使用者にとって最適なシステムが構築されるのも機械学習の機能です。

音声データの学習を続けながら、人と会話しているかのようなシステムができるように訓練されています。

ニーズの予測

取得データを解析して、顧客のニーズを予測するのも機械学習ができる手法です。

たとえば、ECサイトで関連商品を予測しておすすめする「クロスセル」、グレードアップした品物を勧めて購入単価を上げる「アップセル」などもできます。

基本的な機械学習の流れ

次は、機械学習の基本的な流れについて見ていきます。

• データ収集

• 手法の選択

• データの前処理

• モデルのトレーニング

• モデル評価

データ収集

最初に学習するためのデータを準備します。

十分な機械学習をするには、膨大で良質なデータ収集が必要です。

社内に格納している大量のデータや、形式が整えられたデータセットがあれば活用しましょう。

データが少ないと高精度は期待できませんから、注意してください。

手法の選択

必要なデータが集まったら、機械学習の手法を選択します。

• 教師あり学習：回帰・分類

• 教師なし学習：クラスタリング・次元削減

• 強化学習：Q-Learning・SARSA・モンテカルロ法

目的に合わせて、下記の適切な手法を選びましょう。

データの前処理

続けて、用意したデータの前処理をします。

収集したデータには欠損や欠落、不正なものが含まれている可能性があるため、データクレンジング処理をしましょう。

たとえば、名前がローマ字と日本語表記で混ざっていれば統合するのもデータクレンジングのひとつです。

前処理でデータに一貫性をつけると、データの品質・精度が高くなります。

モデルのトレーニング

トレーニングデータを用いて、機械学習モデルを構築する訓練をします。

下記のPDCA（計画・実行・評価・改善）を繰り返します。

1. モデル作成（計画・実行）

2. 検証（評価）

3. 改善（改善）

4. モデル再構築（計画・実行）

開発に余裕があれば、学習データを増やしたり単純なモデルを使用したりなどの試行錯誤を加えてトレーニングするのも効果的です。

モデル評価

トレーニングが終了したら、最終的な精度を評価・検証します。

なかには精度が高すぎる過学習になるケースもあります。

過学習には主に下記の理由が考えられるため、原因を確認して解決方法を探りましょう。

• 学習データの不足

• モデルが複雑

• データに偏りがある

過学習になると、取り込んだデータに最適化された状態になり、汎用性がありません。

今後イレギュラーなデータが入ってきた際に対応できないという事態になりかねないため、解消する必要があります。

Pythonで機械学習入門｜必要な3ステップ

Pythonで機械学習をするためには、スキルや知識を身に付ける必要があります。

下記の3ステップで勉強を進めてみましょう。

• スキルを身に付ける

• 機械学習ライブラリに詳しくなる

• サンプルプログラムを作成する

スキルを身に付ける

機械学習に利用する言語であるPythonのスキルは必要不可欠です。

主に、下記4つの方法でスキルを習得しましょう。

• プログラミングスクール

• 学習サイト

• 教材・講座

• 書籍

動画やスライドでわかりやすく解説している学習サイトや、知識を体系的に学べる書籍など、勉強法により特徴が違いますから、あなたに合う方法を見つけてください。

機械学習ライブラリに詳しくなる

続いて、機械学習ライブラリを学びます。

Pythonには機械学習のライブラリが豊富にあり、それぞれ名称や目的が違います。

機械学習を取り入れるタイミングで都度ライブラリを探していたら、開発に時間が掛かりますから、事前に知識を身に付けておきましょう。

Pythonの機械学習で活用できるライブラリ

Pythonの機械学習で活用できる代表的なライブラリを5つ表にまとめました。

ライブラリの知識を身に付ける際に、優先して覚えておくとよいでしょう。

サンプルプログラムを作成する

知識やスキルが身についたら、実際にサンプルプログラムを作成してみましょう。

実技は、知識やスキルをより深く理解するために有効な手段です。

機械学習ライブラリである「Scikit-learn」の学習用データを使うと、スムーズにサンプルプログラムを作れますから、実践してみてください。

機械学習に使うPythonの勉強法

機械学習に使うPythonの勉強法は、主に下記の4つのなかから選ぶとよいでしょう。

• プログラミングスクール

• 学習サイト

• 教材・講座

• 本

プログラミングスクール

プログラミングスクールは、講師に質問できる環境が整っていますから、わからない点はすぐに解消できます。

オンラインで受けられるスクールが多くあるため、忙しい人でも続けやすく本格的なスキルが身につきます。

下記の記事では、ほかにも多くのオンラインスクールを紹介していますから、併せて参考にしてください。

学習サイト

学習サイトのなかには無料でレッスンを公開しているところもありますから、気軽に始めやすい勉強法です。

おすすめの学習サイトを下記にまとめましたから、ぜひ参考にしてください。

教材・講座

無料で公開されている教材や講座にも、Pythonの基礎力が身に付くコンテンツはたくさんあります。

おすすめの教材・講座は下記の表にまとめました。

本

本はPythonを体系的に学べる勉強法です。

自分のペースでしっかり知識を身に付けたい人におすすめの勉強法といえるでしょう。

おすすめの本は、下記の表を参考にしてください。

まとめ

機械学習の開発ではPythonが多く選ばれている実績から、勉強できるコンテンツも豊富に用意されています。

学習サイトや教材・講座のなかには、無料で始められるものもありますから、気軽に利用して自分に合う勉強法を探すとよいでしょう。

記事を参考に、スキルや知識を身に付けたら、サンプルプログラムの作成に挑戦して実力をつけていってください。