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【利用例とともに分かりやすく解説】

機械学習 AI Python ライブラリ

 

  • Pythonのライブラリを利用すれば、プログラミング初心者でも機械学習・AI開発できるって聞いたけど、実際どうなの?
  • どのpythonライブラリを身につければ、AI(人工知能)を作れるようになるの?

 

この記事にたどり着いたあなたは、機械学習・AI開発をしてみたいのではないでしょうか。そして、機械学習・AI開発するためには必要なPythonのライブラリを知りたいのではないでしょうか。

また、機械学習・AI開発をしてみたいけど、プログラミング初心者だから不安という人もいるでしょう。

結論から言うと、プログラミング初心者でもPythonのライブラリを使用できるようになれば、簡単な機械学習・AI開発であればできるようになります。

 

しかし、Pythonのライブラリを利用した機械学習・AI開発を行うにあたって、必要なライブラリの詳細について、しっかりと把握しておかないと危険です。

何のために身に付けるのか、どうやって身に付けるのかを知っておかないと、最短ルートで習得できない、学習のモチベーションが下がるといったことから、のちのち挫折につながる可能性が高くなるためです。

この記事では、機械学習・AI開発に最低限必要なPythonライブラリについて紹介し、そのライブラリの詳細、利用例についてもお話します。

 

機械学習・AI開発の流れは、以下の記事で解説しています。ぜひ参照ください。

 

記事を最後まで読めば、機械学習・AI開発に最低限必要なライブラリの学習から利用、そして機械学習・AI開発までのイメージを持つことができるでしょう。

 

1.機械学習・AI開発に最低限必要なPythonライブラリ一覧

ライブラリって何ですか?

そもそもライブラリとは、何なのか、分からない人のために少し解説します。

ライブラリとは、便利でよく使うプログラムという道具がたくさんつまった箱、つまり便利な道具箱のイメージです。

メリットとして、一からプログラムを書かなくてよいため、簡単に速くプログラムを書くことができます。また、処理時間が速くなるといったこともあります。

そのため、プログラミング初心者であれば、ライブラリを使わない手はないのです。

 

ずばり、機械学習・AI開発に最低限必要にPythonライブラリは以下の6つです。

  1. NumPy
  2. Matplotlib
  3. Pandas
  4. OpenCV
  5. scikit-learn
  6. Keras / TensorFlow

それぞれの詳細、利点、利用法、学ぶべき理由についてお話します。

 

1-1.NumPy

 

数値計算・行列計算を効率的に行うためのライブラリです。「ナムパイ」と呼びます。

NumPyは、Pythonの基礎的な文法を学んだあと、よく最初に学ぶライブラリです。

よく最初に学ばれると理由として、Pythonは機械学習・AI開発に使われることが多いのですが、またその機械学習・AI開発をしようとしたら、まず出てくるのが、ベクトル、行列だからです。

基本的には、データはベクトルや行列(正確にはテンソル)として扱われます。例えば、グレー画像なんかも行列として表されます。このあと紹介する機械学習・AI開発を実際に行うライブラリscikit-learn、Kerasも、ベクトル・行列といった形で入力・出力がされます。

そのため、NumPyは機械学習・AI開発をしようと思うと、必ず学ばなければなりません。

ベクトル・行列って何ですか?

ベクトル・行列とは線形代数といわれる分野のもので、数字を箱に敷き詰めて、その箱ごと計算すれば簡単、わかりやすいといったイメージです。プログラミングを少し勉強したことがある人にとっては、多次元配列と考えてもらって差支えありません。

NumPyを使う利点として、主に以下の2つが挙げられます。

  1. 計算速度が速い
  2. ベクトル・行列の演算のプログラムが簡単に書ける

機械学習・AI開発では、ベクトル、行列の演算を何回も何回も計算することになります。しかし、Pythonの弱点として、計算速度が遅いことが挙げられます。

ですが、NumPyを使えば、計算速度が速くなります。計算速度が速くなるといった意味でもNumPyを使うべき、学ぶべきだと言えます。

また、ベクトル・行列の演算は、やや複雑なプログラムになるのですが、NumPyであれば、簡単に書くことができます

 

1-2.Matplotlib

 

データを可視化するためのライブラリです。「マットプロットリブ」と読みます。

MatplotlibもNumPyと並ぶほど、機械学習・AI開発をしようとすると、基礎、基本となってくるライブラリです。

データ、つまり数字が並んでいるだけでは、どういう特徴があるかわかりません。

データをグラフ化することで、データの規則性・法則性がわかることもあります。

また、画像データを数字の羅列ではなく、普段見る「画像」として出力することもできます。

 

機械学習・AI開発を行っていく上で、他にもたくさん考えられますが、主に以下3つのシーンの判断材料として、Matplotlibが使用されることが多いです。

  1. どのモデルを使うと、予測・分類といった精度が上がるか
  2. たくさんのデータがある中で、どのデータを扱うか
  3. 学習がうまく進んでいるか

機械学習・AI開発は、予測・分類の精度が高くなるようなモデルを選ばなくてはなりません。

最初、どのモデルにしようか見当をつける際にMatplotlibを使うことがあります。

データを可視化して、こんな規則性・法則性があるのではないかと見当をつけ、その規則性・法則性に合うモデルをまず選びます。

また、性別や年齢といったたくさんのデータ群がある中で、どのデータが予測・分類の精度をあげるのかをMatplotlibによってデータを可視化することで判断することがあります。

学習がうまく進んでいるか判断するために、数字からだけではわかりにくいので、グラフ化して、パッと見やすくしておくということもあります。

 

1-3.Pandas

 

データを効率的に処理するためのライブラリです。「パンダス」と読みます。

NumPyに似ていますが、ちょっと違います。それは、扱えるデータが多い点です。CSV、Excelの表データなども扱えるようになります。Excelのデータをプログラムで効率的に分析・編集していくイメージです。

Pandasはデータを効率的に処理できるため、データの前処理を行う際によく使われます。機械学習・AI開発を行っていく上で、データの前処理は、大変大事な工程です。そのため、Pandasは機械学習・AI開発を行いたいと考えている人には必須の知識といえるでしょう。

データの前処理はなんで必要なんですか?

機械に与えるデータがたくさんあっても、そのデータが質が悪かったら、学習の精度を高められないため、データを補足・修正します。

Pandasを使ったデータの前処理の例として、以下の2つがあります。

  1. 欠損値の処理
  2. 文字と数字の対応

データは、なんらかの原因で欠損していることがあります。この欠損を補完するという処理は、前処理を代表する処理の1つです。

また、例えば、男性、女性といった文字を、0、1という数字に対応させる処理も、機械にデータを処理させる点で必要になってきます。

 

機械学習・AI開発でよくある流れとしては、PandasでCSVファイル、Excelファイルからデータを取ってきて、前処理を行う。そして、NumPyの行列の形に変換して、scikit-learn、Kerasに学習させます。

また、Pandasは平均、分散、相関といった統計処理も得意としており、Matplotlibと組み合わせることで、データの規則性・法則性を見つけることができることもあります。

 

1-4.OpenCV

 

主に画像処理を効率的に行うためのライブラリです。「オープンシーヴイ」と読みます。

OpenCVもデータの前処理で使うことが多いです。Pandasは、表データの前処理に使われることが多いのに対し、OpenCVは、画像データの前処理に使われることが多いです。

OpenCVを使ったデータの前処理の例として、以下の3つがあります。

  1. サイズ調整
  2. 物体検出
  3. データの水増し

機械学習・AI開発のために、画像データをたくさん集めてきても、どれも思い通りの画像データであることはなかなかありません。サイズがバラバラ、余計なものが写っているなどです。

物体検出で画像認識したいものだけを取り出す、そしてサイズ調整を行い、機械が扱いやすい、質の良い画像データになります。この前処理をすることで、機械学習・AIの精度は高まっていきます。

また、画像データの前処理として、データの水増しを行うことがあります。データの水増しは、たくさんのデータが集められないときに有効です。

ある写真を回転させたり、反転させたりすることで、1枚の画像を5枚、10枚と増やしていくことができます。

 

1-5.scikit-learn

 

機械学習を行うライブラリです。「サイキットラーン」と読みます。ただ、今話題の機械学習の中の1つである深層学習は、次に紹介するKerasというライブラリがよく使われます。

scikit-learnには、回帰、SVM、k近傍法、ランダムフォレストといったたくさんのモデルが用意されています。

これらのモデルを使うことで、プログラミング初心者でも簡単に、予測・分類などを行えるため、機械学習・AI開発の基本として、まずscikit-learnを学ぶことが多いです。

また、scikit-learnには、住宅価格予測やワインの分類などのためのデータセットが用意されていることから、プログラミング初心者でも手を付けやすいといえるでしょう。

 

機械学習・AI開発の大まかな流れは、まず今まで説明してきた4つのライブラリを使いながら、データの前処理を行います。

その後、scikit-learnを使って、モデルを選択肢し、パラメータと呼ばれるものを学習する。そして、予測・分類精度の良いモデルとパラメータを得るまで、試行錯誤を繰り返します。

様々なモデル・パラメータを試しても、予測・分類精度が上がらないというときは、データの前処理まで戻ってやり直すこともあります。

 

scikit-learnは、簡単に扱うことができることから、実際にどんな処理がされているのか、どんなモデルであるのかということをわからなくても扱えてしまいます。

中身がどうなっているかわからない、ブラックボックスのままにならないように、学習するをすることが次のステップです。

 

1-6.Keras / TensorFlow

 

主に深層学習(ディープラーニング)のためのライブラリです。「ケラス 」「 テンサーフロー」と呼びます。深層学習は、今現在、機械学習の中でも大きく注目されているAI技術です。

KerasとTensorFlowの関係ですが、KerasはTensorFlowを使いやすい形にしたものになります。つまり、Kerasがプログラミング初心者向きの深層学習ライブラリということです。深層学習をしたいと思ったら、まずKerasを学ぶべきでしょう。

深層学習は、画像、音声、自然言語、あらゆるデータに対して、適応させやすく、高い精度のAI開発が可能です。

深層学習のモデルは、深層というだけあって、層が深い、つまり層を重ねていくのですが、その記述が容易です。モデルを生成できれば、あとは、scikit-learnと同じように、前処理したデータを生成したモデルに入力し、パラメータを学習します。そして、AIの精度が高いモデル・パラメータを得られるまで試行錯誤を繰り返します。

 

Kerasのデータセットに、MNISTという手書き数字の画像データセットがあります。多くの人が、このデータセットを使って、まず最初に深層学習を学びます。

Aidemyの「ディープラーニング基礎」というコースでは、すでに手書き数字の判別プログラムが組まれていて、そのプログラムを実行することができます。プログラミング初心者が、深層学習のプログラムのイメージ、学習が行われる流れについてのイメージを掴むためにはオススメです。

 

2.他のライブラリと比較

 

機械学習・深層学習のライブラリに関して、Chainer、PyTorchなどを聞いた人もいるかと思います。

Chainer、Pytorchなどのライブラリはどうなの?

プログラミング初心者であれば、Keras / TensorFlowがオススメです。理由として、2つが挙げられます。 

  1. コードが書きやすい
  2. 学習環境が充実している

特にKerasは深層学習ライブラリの中では、プログラムを短く、簡単に書くことができるため、プログラミング初心者でも安心です。

また、プログラミングスクール、学習サイトのほとんどは、Keras / TensorFlowが利用されていますし、技術系の記事、本もたくさんあるため、学習のハードルが低いのも、Keras / TensorFlowをプログラミング初心者にオススメできる理由の1つです。

難しいものに手を出して、挫折するくらいなら、簡単なものからやって、そこからどんどん難しいものに挑戦していくべきでしょう。

 

3.Webアプリケーションに落とし込みたいなら、さらにFlask・Django

自分が作ったAIをみんなが使えるような形あるものにしたい!

AIを作ったなら、ぜひみんなに使ってほしいものです。その際、AIを何らかの形あるものにしなければなりません。AIをWebアプリケーションとして落とし込みたいという人も多いのではないでしょうか。

AIのWebアプリケーション開発には、これまで説明してきたライブラリに加えて、FlaskまたはDjangoといったWebアプリケーション開発フレームワークを扱えるようになる必要があります。

フレームワークって何?ライブラリとは何が違うのですか?

ライブラリは道具箱のようなものなので、その中から便利な道具(プログラム)を選んで使います。それに対し、フレームワークは、枠組みと思ったらよく、枠にあてはめていくイメージです。

まずは、Flaskを学んでみることがオススメです。Flaskはプログラミング初心者でも扱うことは簡単です。Flaskを使用していく上で、Webアプリケーションがどういったものかを学ぶと良いでしょう。

そして、自分なりにWebアプリケーションをもっと手の込んだものにしたいと思い、Flaskでは対応が難しくなってきたときに、Djangoの勉強を始めると良いでしょう。

 

Pythonには、Flask・Django以外にもWebアプリケーション開発のためのフレームワークは存在しますが、scikit-learn・Keras同様、学習サイトや技術本などの学習環境が良いため、初心者にオススメです。

特に、PyQ(パイキュー)では、月額2,980円~で、開発環境の構築なしにAIのWebアプリケーション開発を学ぶことができます。

また、これまでPythonによる機械学習・AI開発について解説してきたため、PythonのWebアプリケーション開発フレームワークであるFlask・Djangoを紹介しました。

しかし、Webアプリケーション開発ができるのは、プログラミング言語はPythonだけではありません。Ruby・PHPによるWebアプリケーション開発も有名です。

 

5. まとめ|機械学習・AI開発に最低限必要なライブラリは6つ!

 

これまで、機械学習・AI開発に最低限必要なPythonライブラリを6つ、Webアプリケーション開発に必要なPythonフレームワークについて説明してきました。

機械学習・AI開発に最低限必要なPythonライブラリ6選
  1. NumPy
  2. Matplotlib
  3. Pandas
  4. OpenCV
  5. scikit-learn
  6. Keras / TensorFlow
Webアプリケーション開発に必要なPythonフレームワーク2選
  1. Flask
  2. Django

早速、勉強を始めましょうと言いたいところですが、勉強を始める前に、環境構築を行わなければなりません。

開発環境として、以下の2つがオススメです。

  1. Anaconda&Jupyter Notebook
  2. Google Colaboratory

Anacondaは、プログラミング初心者に優しいプログラミングキットのようなもので、あらかじめいろんなものが用意されています。Python自体もそうですし、NumPy、Matplotlib、Pandasといったライブラリもすぐに使えます。

また、Jupyter Notebookはデファクトスタンダードで、使い勝手もよく、教材もよくJupyter Notebookで提供されることも多いため、オススメです。Jupyter NotebookはAnacondaと一緒にインストールされます。

Anacondaをインストールするのでさえ、面倒という人には、Google Colabratoryがオススメです。Googleアカウントさえ持っていれば、環境構築なしにすぐに勉強を始めることができます。

 

環境構築不要の学習サイトPyQ(パイキュー)、Aidemy(アイデミー)で学ぶこともオススメです。環境構築が不要ということだけではなく、どうやって勉強すればいいかわからないという人にも分かりやすく、勉強を進めていくことができるでしょう。

 

Aidemy Premium Plan、TECH::CAMP、TechAcademy、TechBoostなどのプログラミングスクールであれば、環境構築で挫折することなく、その後の機械学習・AI開発の勉強もサポートもしてもらえます。

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自分にあった勉強法を見つけ、機械学習・AI開発を自分のスキルとして身に付けましょう。