機械学習にPythonが必要な理由と使われる5つの理由を紹介

機械学習に使用するプログラミング言語といえば、多くの方が思い浮かべるのはPythonだと思います。

しかし、

実際にPythonがなんで必要なんだろう。
機械学習のどんな部分に使われてるの?

このような疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。人工知能=Pythonという認識はあれど、どのようにPythonが関係しているのかご存知ない方が多いのも事実。

そこでこの記事では、Pythonが機械学習に必要な理由について詳しくご紹介いたします。これから人工知能や機械学習に触れてみたいと考えている方にとって必読の内容となっているので、ぜひ参考にしてください。

そもそも機械学習とは?

機械学習とPythonの関係性に触れる前に、まず機械学習についておさらいしておきましょう。

機械学習をWikipediaで調べてみると、

機械学習は、明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するアルゴリズムおよび統計モデルの科学研究である。

引用元:https://ja.wikipedia.org/wiki/機械学習

とのこと。正直良く分かりませんよね。

簡単にいえば、機械自身が学習して最適なプログラムを組むことを”機械学習”といいます。

例えば、画像の被写体が猫か犬か判断する場合、通常のプログラムだと人が猫と犬の特徴を全てインプットさせた上で、細かいルール付をしなければ、画像から猫と犬を判断することが出来ません。しかし、機械学習は膨大なデータの中から機械自身が法則性を見つけて猫か犬かを推測します。

このように、膨大なデータから最適な答えを導き出すために機械学習が用いられるのです。

なぜ機械学習にはPythonが必要なのか?

では、どのように機械学習とPythonが関係するのかについて見ていきましょう。

先程述べたとおり、機械学習は機械自身が法則性を探し出して最適なプログラムを組みます。その際、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」など様々な計算処理が内部では行われているのです。

そして、様々な計算処理を簡単に実装できるのが「Python」なのです。特にPythonのライブラリ「TensorFlow」を使うことで、より沢山の計算処理を実装することができるようになります。

このように機械学習の核となる計算処理をPythonが担う場合が多いので、機械学習=Pythonという声が多いのでしょう。

なぜ機械学習にPythonが人気で使われるのか?

機械学習にPythonが必要な理由をご紹介しましたが、実際のところ、Python以外にもR言語などを用いれば計算処理を実装することは可能です。

では、なぜ機械学習=Pythonと言われるほど、人工知能分野においてPythonが絶大な人気を誇るのでしょうか。

その理由は、

  • 言語としての信頼性
  • シンプルなシンタックス
  • Pythonは初学者向きの言語
  • 機械学習のライブラリが充実

以上の4つです。具体的にそれぞれご紹介いたします。

理由その① 言語としての信頼性

まず第一にPythonに対する信頼性が挙げられるでしょう。

PythonはYouTubeやInstagramなどさまざまな有名サービスの開発にも使われており、その信頼性はとても高いといえます。

また、人工知能の代表格ともいえる「Pepper君」もPythonで作られています。このように実績が豊富な言語は、新しい言語よりも信頼性が高いことは頷けますよね。

理由その② 文法が短い

Pythonの特徴として、他言語に比べて文法が短いという点があります。

機械学習エンジニアやデータサイエンティストの業務は、プログラミングよりもデータセットの前処理やアルゴリズムの構築・調整などが主となります。そのため、複雑な文法の言語を使うと、コーディングに時間がかかったり、他のエンジニアが書いたコードを読むときに解読できないといった弊害が起こりえます。

そういった手間を省く意味でもPythonが人気な要因といえるでしょう。

理由その③ Pythonは初学者向きの言語

機械学習を学ぶ人の多くは、エンジニアとして活躍してきたというよりも、「数学」や「統計学」を専門に学んできた方々です。

そのため、プログラミングに関しては始めて触れるという方も多いと思います。そういった方々でも、Pythonは文法がシンプルかつ読みやすいため、プログラミング初心者が始めて触れる場合でも比較的簡単に習得することが出来ます。

学習コストがあまりかからないという点もPythonが人気な理由といえるでしょう。

理由その④ 機械学習のライブラリが充実

4つ目の理由は、機械学習に関するライブラリやフレームワークが充実しているということです。

例えば、Googleが開発したオープンソースライブラリとして話題の「TensorFlow」や、簡単にニューラルネットワークを構築できる「Keras」、膨大なデータを高速に処理できる「Pandas」や、アルゴリズムの処理に適した「Numpy」など

人工知能開発に欠かせないライブラリやフレームワークのほとんどがPythonをもとに動くため、こういった機能が充実していることがPythonが人気の最大の理由といえるでしょう。

Python以外の言語では機械学習はできないの?

では、機械学習はPython以外の言語ではできないのでしょうか。

ここまでの内容を見るとPython以外は初学者には難しく、扱いづらいと感じてしまうかもしれませんが、その他の言語でも機械学習に多く用いられているものはいくつか存在します。

場合によっては、これらの言語を使用した方が、パフォーマンスが良くなることもあるので、どんなプログラムを組みたいかに応じて扱う言語を決めるといいでしょう。

簡潔に言えば、Python以外で機械学習に用いられる言語の中では、「R言語」と「Octave」が比較的人気といえるでしょう。

R言語(アール)

R言語は統計や解析向けに利用される言語で、統計を専門で扱う方の場合は、PythonよりもR言語を使って機械学習のモデル構築を行うことが多いです。

基礎的な統計モデルを動かす場合、Pythonよりも少ないコードで実行することが可能で、大学や研究機関でもよく活用されています。

統計側を専門に扱いたい方はPythonよりもR言語を選んだほうがいいでしょう。

Octave

Octabeは数値解析を目的としたプログラミング言語で、「MATLAB」との互換性が高いことでも有名です。

MATLABとはアメリカで開発している数値解析ソフトウェアで、あらゆる業界で100万人以上のユーザーが使用しています。

日本ではOctaveの認知度は低いですが、無料で使用できるのである程度のスキルが身についている方はぜひお試しください。

未経験者が機械学習に必要なPythonを学ぶ方法

未経験からPythonを学ぶ方法は簡潔にまとめると「独学」「スクール」の2択です。一概にスクールに通えばいいという訳でもないので、あなたにあった方法を選ぶといいでしょう。

独学でPythonを学ぶ

独学でPythonを学習する場合は、

  • 学習サイト
  • 専門書籍
  • 講座

以上の3つを組み合わせて、学ぶ必要があります。しかし、ただやみくもに学習を進めても効率よくスキルを身につけることはできません。

最適な教材を選ぶことこそが、独学を成功させる鍵となるでしょう。そこでPython未経験者向けのおすすめコンテンツをご紹介いたします。

Python学習サイト

Progate

引用元:https://prog-8.com/

プログラミングをいままで全く触れたことのない方におすすめの学習サイトです。

「初心者でも挫折せずに学べるサービス」をコンセプトにわかりやすいスライドを用いて、Pythonだけでなく様々な言語を学ぶことが出来ます。PCとネットワーク環境さえあれば、すぐに学習を始められるのも魅力のひとつですね。

Aidemy

引用元:https://aidemy.net/

Pythonの基礎からディープラーニングや自然言語処理などAIに関するスキルまでを、実際にコードを書きながら学習することができます。

機械学習の項目では、実装方法が記載されたテキストが用意されているので、数学的な知識がない方でも演習できます。

Progateでプログラミングの基本に触れてからAidemyを活用するとより効率的に学習を進めることができるのでおすすめです。

Python学習書籍

スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング (ふりがなプログラミングシリーズ)

引用元:https://book.impress.co.jp/books/1117101140

初心者でもスラスラ読めるPython初学者必読の学習本です。数学の知識なども必要としないため、Pythonに始めて触れる方はまずこの書籍からはいってみましょう。

ただ本当に初学者向けの内容となっているので、この書籍を読み終えても応用的な知識を身に付けることはできません。多少Pythonに触れたことのある方は、こちらの書籍は必要ない可能性もあるので注意しましょう。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

引用元:https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117980/

これから機械学習プログラミングを始める方におすすめの書籍です。

scikit-learnを使って話が進んでいきますが、数学の知識がなくても読むことができます。ただ、Pythonの文法やNumpyなど機械学習のライブラリに関する知識も必要とするため、いきなりこちらの書籍で学習するのではなく、学習サイトで基礎を学んでから活用しましょう。

Python講座

Stady-AI

引用元:https://study-ai.com/seminar/

機械学習やPythonだけでなく、ディープラーニングや人工知能に必要な数学知識まで幅広く講座を開催しています。

また、日本初のAI資格対策講座を行っており、少人数で実務的なスキルを習得できるため、初学者だけでなく上級者にもおすすめの講座となっています。

Udemy みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

引用元:https://www.udemy.com/course/learning-ai/

初心者向けに機械学習と人工知能について学べるUdemyの学習講座です。Pythonを使って、文字認識や株価分析などを開発することができます。

Pythonの基礎知識が必要となるので、学習サイトや書籍である程度の基礎を押さえた上で、受講することで最大限に講座を活用できるでしょう。

スクールでPythonを学ぶ

全くの未経験からPythonを習得してエンジニアへ転職したい方は、AIに特化したプログラミングスクールを受講しましょう。

特にAIに特化したスクールは監修者に人工知能業界の著名人がついていることも多く、より実践的なスキルを習得することができます。

コストは掛かりますが、最短距離でスキル習得から転職までを実現したい方は、プログラミングスクールへ通った方がいいでしょう。

こちらの記事でPythonを学べるおすすめのプログラミングスクールを紹介しているため、ぜひ参考にしてください。

まとめ

いかがでしたか?

機械学習とPythonはとても深い関係にあります。Pythonを学ぶことで機械学習に関する知識を深めることが出来ますよ。

あなたもPythonを学んで、機械学習の第一歩を踏み出してみましょう。

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