AI(人工知能)の作り方を5ステップに分けて解説【Pythonならプログラミング初心者でもAIを作れる】

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  • AI(人工知能)って今話題になっているけど、どうやってつくられるの?
  • AI(人工知能)を自らの手でつくってみたい!
  • プログラミング初心者だけど、AI(人工知能)をつくることはできるのかな?

 

この記事にたどり着いたあなたは、AIに興味があって実際にどう作られているのか知りたい、もしくは自らの手でAIをつくってみたいと思っているのではないでしょうか。

また、プログラミング初心者だけど、AIをつくれるのかと不安な方もいるかもしれません。

結論から言うと、AI(機械学習)は、簡単なものであれば、初心者でも作れる環境があります。

Check!
  • PyQ   >> Pythonと機械学習が学べるオンライン学習サイト
  • Aidemy >> Python、機械学習、深層学習が学べるプログラミングスクール

この記事では、AIの作り方を5つのステップに分けて解説し、初心者がAIを作る前に必要な4つのことについても解説をします。

この記事を最後まで読めば、AIを実際に作るまでのイメージを掴むことができるでしょう。

 

1.AIの作り方【5ステップ】

 

テレビや新聞で「AI、AI」と話題になっていますが、読者の方が思っているものとちょっと違うかもしれません。

プログラミング博士

AIを作る前にAIの実態を知っておくことは重要じゃ。

作りたいと考えていたAIは、現代の技術では実現できなかったというのでは元も子もないからな。

AIは何ができるの?

AIを作ってみたい人

AIを作る際に核となる技術は、機械学習と呼ばれる技術です。

機械学習という技術の中に、今話になっている深層学習(ディープラーニング)、強化学習と呼ばれる技術が含まれます。

機械学習を用いて、ある特定の作業を人間のようにこなせるAIを作ります。

 

ドラえもんや鉄腕アトムのような、何でもできるAIは今現在つくることはできません。もし、何でもできるAIを作りたいと思っていた人は残念ながら現代の技術では作ることができません。

しかし、なにかしらの数値を予測する、画像を認識する、音声を認識する、囲碁などのゲームに勝つなどといった何かに特化したAIは、現代の技術で作ることが可能です。

 

そういった何かに特化したAIを作るまでには、大きく分けて5つのステップが必要です。

 

  1. データ収集
  2. データ前処理
  3. モデル構築
  4. モデルテスト
  5. 導入

 

1-1.データ収集

 

AIが何かの作業ができるようにするには、人間と同じように学習をしなければなりません。

そして、学習のためにはデータが必要です。また、膨大な数である必要があります。

テレビや新聞でAIと一緒にビッグデータという言葉を聞くのも、AIを学習させるために膨大な数のデータが必要だからなのです。

 

AIを作るとなっても、そもそもデータがあまり収集できないというのであれば、AIの精度は上がりません

AIを作る前にデータを収集できるかという点を検討しなければなりません。

実際に膨大な数といってもどれくらいなの?

AIを作ってみたい人

プログラミング博士

ケースバイケースで、数百から数千ほどでもいいこともあるし、数万、数十万、もっと必要なこともあるぞ

 

練習として、AIを作りたいという人にとっては、データを集めるのは一苦労です。

そんな時にデータセットと呼ばれるものがオススメです

まずは、データセットを使って、AIを作りましょう。データセットは、無料の以下の2つがオススメです。

  1. 手書き数字、住宅価格などのライブラリKeras、scikit-learnのデータセット
  2. タイタニックなどのKaggleのデータセット

 

1-2.データ前処理

 

集めたデータに対して、前処理が必要です。

機械に与えてあげるデータの質が悪いと、膨大な数のデータを集めることができたとしても、AIの精度は高くなりません。

そのため、AIを作る上でとても重要な作業といえます。

次のステップのモデル構築がAIを作る上で一番大事と思っている人もいるようですが、データの前処理はモデル構築と同じくらいの重要とよく言われます。

実際、AIを作るとなった時、モデル構築と同じ時間くらいをデータの前処理に費やします。

 

1-3.モデル構築

 

AIを作る上で、核となってくるのがAIモデルの構築です。

AIモデルとは、データを入力をすると、どういう結果を出すかを決めるものです。

例えば、猫の画像を入力したら、「猫です」という結果を出すようにAIモデルを作ります。

AIモデルは、主にPythonのライブラリを使って、構築します。

 

AmazonやMicrosoftがAPIと呼ばれるものが提供されていますが、APIを使うことはオススメできません。

お金がかかり個人向けではないのに加え、AIを作れるのではなく、AIの使い方がわかるだけになるからです。

 

1-4.モデルテスト

 

AIモデルを構築すれば、テストしなければなりません。

テストがうまくいけば、次のステップに移ることができますが、大抵うまくいきません。

ここていうテストがうまくいくというのは、AIモデルがどれくらいの精度が必要かによります。

 

テストに失敗すれば、パラメータを調整したり、モデル自体を変更することもあります。

テストに成功するまで、ステップ3と4を繰り返します。

 

1-5.導入

 

一般の人に使ってもらいたいというときに、AIを何かしらの形にしなければなりません。

AIを形にする方法として、Webアプリケーション、スマホアプリ、Line botなどがあります。

その中でもWebアプリケーションがオススメです

 

WebアプリケーションとしてAIを形にするのをオススメする理由は主に2つあります。

  1. PythonにあるWebアプリケーション開発のライブラリを利用して作れる
  2. Webアプリケーション開発の経験をつめる

PyQでは、月額2,980円からPythonによるWebアプリケーションを学ぶことができます。

 

ここまでくれば、AIは完成です。AIといっても、たった5ステップで意外と簡単に作れるのかと思ったのではないでしょうか。

 

2.AIを作る前に必要な準備4つ

 

これまでAIの作り方について紹介してきました。しかし、いきなりAI作りを始められるわけではありません。

各ステップをしっかり行っていくためにいくつかの準備が必要です。

AIを作る前に必要な準備として大きく4つがあります。

  1. 環境構築
  2. Pythonの習得
  3. Pythonのライブラリを使えるようになる
  4. AIを作るために必要な数学

 

2-1.環境構築

 

まず、AI作りを始める前に、AIを学ぶ環境、作る環境を構築しなければなりません

プログラミング博士

野球を始めるにしても、ボールやグローブがないとできないことと同じじゃ。

プログラミング環境の構築をしたことがある人はわかると思いますが、意外と面倒で、難しいものです。

環境構築が分からない、難しいという理由で、プログラミングをせっかく学ぼうとしていても、学び始める前に挫折したという人は多いのではないでしょうか。

 

手軽に構築できるAIプログラミングの実行環境として、Jupyter Notebookがオススメです。

Jupyter Notebookがオススメな理由は3つあります。

  1. デファクトスタンダードであること
  2. Jupyter Notebookを使った教材が多い
  3. 使い勝手がいい

Jupyter Notebookはデファクトスタンダードな環境であるため、教材もJupyter Notebookを使ったものが多いのが現状です。

また、使い勝手がいいのも特徴です。細かい動作確認を手軽に行いながらプログラムを組んでいけますし、Notebookといっているだけあって、文章とプログラムを一緒に保存でき、学生時代のノートのようにわかりやすくまとめることができます。

勉強環境としても、開発環境としても、どちらでもオススメできます。

 

Jupyter NotebookはAnacondaをインストールすることでPython、Numpy・MatplotlibなどのPythonの標準的なライブラリと共にインストールでき、構築が手軽に行うことができます。

注意
ただし、OpenCV、TensorFlowなどはAnacondaのインストールの際に標準ではインストールされない可能性があるため、必要になったら追加でインストールする必要があります。

 

これらの環境構築でさえも面倒くさい、やりたくない、難しいという人には、以下の2つがオススメです。

  1. Google Colaboratory
  2. PyQ、Aidemyなどのオンライン学習サイト

Google Colaboratoryは、Googleアカウントさせ持っていれば、使うことができます。

Jupyter Notebookと使用感はほぼ同じなので、将来的にJupyter Notebookを使うようになっても安心です。

 

もうひとつの方法として、AIプログラミングを学ぶまでは、PyQ、Aidemyのオンライン学習サイトを使うことです。

PyQとAidemyは、環境構築が必要ないことを1つの特徴としています。

AIプログラミングを学んでから、環境構築に挑むという流れは、挫折しやすい初心者にとっては非常にオススメできます。

 

2-2.Pythonの習得

 

AIを作るときに習得しなけれなばならないプログラミング言語がPythonです。

絶対、Pythonじゃないといけないの?

AIを作ってみたい人

プログラミング博士

厳密にはPythonじゃなくてもAIはつくれるが、ライブラリという便利なものがPythonにはあるから、プログラミング初心者は特にPythonを学ぶべきじゃ。

 

AIを作るプログラミング言語としてはPythonが主流です。

プログラミング博士

日本で生活するために日本語を習得するように、まずAIを作るためにPythonを習得しましょう。

まずは、Pythonの簡単な文法から始めていくとよいでしょう。

 

2-3.Pythonのライブラリを使えるようになる

 

Pythonには、AIを作るうえで非常に便利な道具箱であるライブラリが数多く準備されています。

Pythonのライブラリを使うことで、プログラミング初心者でもAIを手軽に作れるのです。

手軽に、効率よくAIを作りたいと考えているなら、ライブラリを使えるようになるのは必要不可欠といえるでしょう。

Pythonの基本的な文法を習得したあとは、ライブラリを使えるようになりましょう。

 

2-4.AIを作るために必要な数学

 

AIを作る上で、最低限の数学の知識はやっぱり必要です。

ですが、だからといって、「まずは数学から勉強しよう」というのは危険です。

 

プログラミング、AI作りが初心者であったり、文系の人が、数学から勉強を始めてしまうと、挫折する確率は高いといえるでしょう。

理由として、AIを作るための必要な数学として、以下の3つの大学数学が挙げられるからです。

  1. 線形代数
  2. 微分積分
  3. 確率統計

 

まずは手を動かしてプログラミングの勉強から始めましょう。

数学と聞いただけで嫌という人が、わざわざ数学から勉強を始める必要はありません。最初のある程度までは、数学が分からなくても、ライブラリを使えば、AI・機械学習を勉強できます。

さらに詳しくAI、機械学習について勉強している時に、必要になったら調べるというスタンスが良いといえるでしょう。

 

3.まとめ|初心者でもAIは作れる!5ステップで完成

 

これまで、AIの作り方、AIを作る前の準備について解説してきました。

AIを作るまでのイメージを掴むことができたのではないでしょうか。

 

AIの作り方5ステップ
  1. データ収集
  2. データ前処理
  3. モデル構築
  4. モデルテスト
  5. 導入

 

AIを作る前に必要な準備4つ
  1. 環境構築
  2. Pythonの習得
  3. Pythonのライブラリを使えるようになる
  4. AIを作るために必要な数学

 

初心者、文系の人でも、AIを作れる時代になっています。

PythonによるAIプログラミングを学びましょう。

AIを専門としているAidemy Premium PlanやTechAcademyといったプログラミングスクール、PyQやAidemy 通常プランなどのオンライン学習サイトなど、AIプログラミングを学べる環境が整っています。

素晴らしい学習環境を適切に利用し、効率よく最短でAIプログラミングスキルを習得しましょう。