機械学習・AIのためのPython入門!3つのステップに分けて徹底解説【おすすめのサイト・勉強法も紹介】

python 機械学習 ai 入門 おすすめ サイト

 

  • pythonによる機械学習・AI開発を始めたいけど何からすればいいの?
  • おすすめの学習サイト、プログラミングスクールを教えてほしい

 

この記事を読んでいるあなたは、機械学習に興味があり、Pythonっていうプログラミング言語がよく使われてるって聞いたけど、実際に何からすればいいか分からない、学習方法を知りたいのではないでしょうか

この記事では、機械学習、プログラミングって難しい、難しそうという人にでもわかりやすく解説します。

結論から言うと、機械学習・AI開発に興味がある人は、Pythonの文法から、まず勉強するべきです。Pythonはプログラミング言語の中でも比較的読み書きがしやすく、簡単な言語です。Pythonの文法からコツコツと勉強を進めれば、決して難しいものではありません。

機械学習・AIのためのPython入門として、3ステップに分けて解説します。最後まで読めば、機械学習・AI開発をPythonで行うまでのイメージが掴めるでしょう。

 

1.機械学習・AI開発にPythonが使われる理由・オススメの理由

 

機械学習・AI開発をしようと思ったら、Pythonという言葉を耳にすることが多いのは、開発するプログラミング言語として、Pythonがよく使われるからです。

実際に約23,000人のデータサイエンティストの調査で、83%がPythonをよく使っていて、最初に学ぶべき言語として、75%がPythonと答えています

programming languages used

programming languages recommended

出典:「Programming Languages Most Used And Recommended By Data Scientists

 

これは、機械学習・AI開発を簡単に行えるライブラリと呼ばれるものが多く準備されていることが、大きな理由として挙げられます。

ライブラリは、機械学習・AI開発を行う道具のようなものです。ライブラリを使うことで、通常より短いコード量にもなり、プログラミング初心者、Python入門者でも、比較的簡単に機械学習・AI開発を行うことができます。

 

機械学習・AI開発を行うプログラミング言語として、Pythonが絶対というわけではありません。RやJavaといったプログラミング言語でも、機械学習・AI開発は行うことができますが、Pythonがオススメです。

理由として、以下の4つが挙げられます。

  1. Pythonが他のプログラミング言語に比べて簡単
  2. Pythonを身に付けておけば、あらゆることができる
  3. 実際に企業でよく使われている
  4. 勉強しやすい

Pythonは、プログラミング言語の中でも比較的読み書きがしやすく、簡単な言語です。プログラミング初心者にはオススメできる大きな理由の1つでしょう。

また、Pythonは、機械学習・AI開発のためだけに使われるわけではありません。他にも、いろいろと使える場面が多いです。代表的なところでいうと、Webスクレイピング、Webアプリ開発になります。

どちらも機械学習・AI開発にも関係してくることがあります。Webスクレイピングは、Web上からデータ・情報をとってくる技術です。機械学習・AI開発の最初の段階、データ収集で利用する場合があります。Webアプリ開発に関しても、機械学習・AI開発を用いたサービスを公開するためにWebアプリケーションとして実装することがあります。

python サーバサイド webフレームワーク 【入門】PythonのサーバーサイドWebフレームワークを解説【今、PythonによるWebアプリ開発が熱い】

 

そして、多くの企業で、機械学習・AI開発にPythonが使われています。これからどんどん企業で機械学習・AIを活用していくことが予想されます。企業でも貴重なスキルとなるでしょうし、AIエンジニアになりたい場合も、なりやすいと言えます。

最後に、勉強しやすい環境だということです。Pythonによる機械学習・AI開発に関する学習サイト、プログラミングスクールも多いですし、ネット上にも問題の解決策や記事も多く存在します。他のプログラミング言語だと、マイナーで勉強しづらいです。

これら4つの理由から、機械学習・AI開発のプログラミング言語として、Pythonがオススメできるのです。

 

2.機械学習・AIができること

 

機械学習ができることを紹介します。機械学習・AI開発を行っていく上で、どんなことができるのか、まずしっかりと把握しておきましょう。

機械学習は、基本的に以下の2つに分けられます。

  1. 予測
  2. 分類

「予測」というのは、過去のデータから未来を予測します。例として、株価予測が挙げられます。株価予測は、過去の株価から未来の株価を予測します。

「分類」というのは、あるデータがどのグループに分けられるかを行います。例えば、スパムメール分類が挙げられます。スパムメール分類は、メールをスパムメールであるか、スパムメールでないかを分類します。

 

現在、機械学習・AIの活用として、代表的なものとして以下の4つが挙げられます。

  1. 画像認識
  2. 音声認識
  3. 自然言語処理
  4. 時系列処理

画像データを扱うのであれば画像認識と呼ばれます。自動運転に使われる技術も画像認識となります。

音声データを扱うのであれば音声認識と呼ばれます。言葉、文章データを扱うのであれば自然言語処理と呼ばれます。Amazon Echo、Google Homeは、音声認識の技術を用いて、私たちがしゃべる言葉を文章データにします。そして、自然言語処理の技術を用いて、その文章がどういう意味かを判断します。

時系列データを扱うのであれば時系列処理と呼ばれます。時系列データというのは、時間が関係するデータです。例えば、株価などです。株価は、時々刻々と変化するため、時系列データとなります。そのため、株価予測は時系列処理となります。

以上のことが、主に機械学習・AIができることです。AIは、このように特化したものがほとんどで、なんでも人間のようにできるというものではないことを覚えておきましょう。

 

3.機械学習・AI開発のためのPython入門3ステップ

 

Pythonによる機械学習・AI開発をするためには、大きく分けて、以下の3つのステップを踏む必要があります。

  1. Pythonの基礎的な文法の理解
  2. Pythonの基礎的なライブラリの理解
  3. Pythonの機械学習・AIライブラリの理解

 

3-1.ステップ① Pythonの基礎的な文法の理解

 

プログラミングとは、そもそも、機械に命令をして、所望の処理を機械に行わせるものです。その時の命令が、正しい言葉、文法でなければ、機械は正しく命令を読み取ってくれません。

日本語や英語に文法があるように、プログラミング言語にも文法があります。日本語や英語などはある程度文法に間違いがあっても大丈夫ですが、プログラミングは、少しの間違いも許されません。

難しそうと思うかもしれませんが、プログラミングとはどういうものなのかを理解し、出力、変数、if文、関数といった基礎的な文法について少しずつ学んでいきましょう。

文法は、プログラミングしていく上で基本となります。他のプログラミング言語でも、少しの違いはあるものの、基礎的なところは似ています。ここで、しっかりとPythonの文法を身に付けておけば、他のプログラミング言語を習得する際、スムーズに進めることにも繋がります。

 

3-2.ステップ② Pythonの基礎的なライブラリの理解

 

基礎的な文法を理解した後は、基礎的なライブラリについて理解しましょう。Numpy、matplotlib、Pandasについて理解することをオススメします。

Numpyは計算を効率的に行ってくれます。また、データをNumpyを使って扱うことが多くあります。例えば、画像データもNumpyを使います。Pandasもデータを扱う、整える際に必要となります。

機械学習・AI開発では、データを常に扱うことになりますが、Numpy、Pandasは必須と言えるでしょう。

matplotlibは、データをグラフなどにして、一目で見てもわかるようにしてくれます。例えば、機械に学習をさせていく上で、認識率・正解率がよくなっているかをグラフにすることで一目で見てもわかりやすくなります。

 

3-3.ステップ③Pythonの機械学習・AIライブラリの理解

 

最後に、機械学習・AIライブラリの理解です。ついに、Pythonで機械学習・AI開発ができるようになります。

よく使われるライブラリとして、scikit-learnとKeras/TensorFlowを紹介します。

scikit-learnは機械学習を行うことができ、回帰、SVM、ランダムフォレストなどのモデルといわれるものを簡単に扱うことができます。Keras/TensorFlowは機械学習の中でも深層学習に使うことが多く、モデルを簡潔に記述することができます。

以下の記事で、ライブラリに関して、詳しく解説しているので、ぜひご覧ください。

機械学習 AI Python ライブラリ 機械学習・AI開発のために最初に身に付けるべきPythonライブラリ6選【使い方とともに分かりやすく解説】

 

3-4.Pythonの開発環境を準備しよう

 

学習サイトを利用することで、開発環境を整えないでいい場合があるので、必ず必要なステップではありませんが、学習サイトを使わない、自分で開発環境を整えたいという人は、まず最初に開発環境を整えましょう

開発環境として、Jupyter Notebookをオススメします。Anacondaをインストールすれば、Python、Jupyter Notebookもインストールされ、簡単に開発環境を構築できます。

Anacondaのホームページ の右上のDownloadボタンからダウンロードしましょう。Pythonは、3.X versionを選びましょう。

 

4.おすすめの学習サイト・プログラミングスクール

 

大前提として、どんどん手を動かして、コードを書いていくことで、理解していきましょう。文法やライブラリについても、暗記する必要はありません。再度使うときにGoogleなどで調べ直せばいいだけです。大まかな流れやこんなことができる程度の理解で、サクサク進めていきましょう。

4-1.学習サイトで勉強してみよう

 

本を買って勉強するという方法もありますが、先ほど説明したステップごとに本を買っていると意外と値段も高いです。

今は、オンライン学習サイトがあり、手頃な値段で勉強できます。本に比べて、わかりやすく挫折することなく進めやすいです。

以下の2つがオススメです。

PyQであれば、月額3,040円~で、Pythonについて様々なことを学べます。Pythonの文法、機械学習、Webアプリケーション開発、Webスクレイピングなどです。

教材も質が高いもので、PyQをやりこめば、Pythonによる機械学習の基礎を行うことができるようになります。

pyq 評判 PyQ(パイキュー)の評判は?メリット・デメリット・料金体系・受講方法についても徹底解説!

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ただ、深層学習についての扱いはないので、プラスして、Aidemyで深層学習について学ぶといいでしょう

どちらも環境構築の必要もなく、わかりやすい教材で、挫折することなく進めていくことができるでしょう。

 

4-2.AIエンジニアを目指すなら、プログラミングスクールへ

 

ただ、学習サイトでは限界があります。基礎だけであれば、PyQなどの学習サイトで十分ですが、発展的に勉強したい、AIエンジニア・データサイエンティストになりたい、どうしても実装したAIがあるという人には、プログラミングスクールをオススメします

プログラミングスクールの中でも、AIを専門としているAidemy Premium Plan がオススメです。オンラインのプログラミングスクールのため、全国どこからでも受講可能です。

オーダーメイドカリキュラムも可能で、担当の講師のもとで学習することができ、就職・転職のサポートもついています。

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5.まとめ|機械学習・AI開発のためのPython入門は3ステップ

 

機械学習・AIは、過去のデータから未来を予測したり、データを認識したり、分類したりすることができます。

そして、現在、機械学習・AI開発には、プログラミング言語Pythonが非常に使われています。機械学習・AI開発をしたいと思ったら、まずPythonを理解するべきです。

機械学習・AIのためのPython入門3ステップ
  1. Pythonの基礎的な文法の理解
  2. Pythonの基礎的なライブラリの理解
  3. Pythonの機械学習・AIライブラリの理解

この3つのステップを踏むことで、Pythonによる機械学習・AI開発を行うことができるようになります

基礎を身に付けたいという人には、PyQ などの学習サイトAIエンジニア・データサイエンティストになりたい、実装したいAIがある人などは、プログラミングスクールで学びましょう。プログラミングスクールの中でも、AIを専門としているAidemy Premium Plan がオススメです。