機械学習に入門するには、Pythonを覚えないといけないの？
そもそも機械学習とPythonは関係あるの？
Pythonは、AI（人工知能）や機械学習の分野で人気のプログラミング言語です。AI（人工知能）や、機械学習で必要になるライブラリやフレームワークが豊富に提供されています。そのため、採用する企業が増えています。
そこで今回は、機械学習の概要から実現できること、Pythonで入門するための方法を4ステップで紹介していきます。
また、次の記事ではそもそもPythonとはどんなプログラミング言語なのか、その特徴やできることを将来性・学習方法も交えて解説しているのでよければ参考にしてください。
→ Pythonとは？特徴やできること・人気の理由を初心者向けに解説
この記事の監修者
株式会社SAMURAI
SAMURAI ENGINEER Blog編集部
日本初の現役エンジニア講師によるマンツーマン専門プログラミングスクールを運営。卒業生は累計28,000名以上。挫折しないプログラミングスクールNo.1にも選ばれています。2013年創業以来の運営で得た知見をもとに、プログラミング学習・スクールの選び方・エンジニアのキャリアについて専門的な立場から解説します。
この記事の目次
機械学習とPythonとは？
機械学習とPythonの関係性がよくわからない方もいますよね。機械学習とPythonは、「AI（人工知能）を開発するために、手段としてプログラム言語のPythonを利用する」という関係性です。
機械学習とPythonについて、次より解説していきます。
Pythonとは？
Pythonは、Webアプリケーションから機械学習まで、多様なシステムを作れるように開発されたプログラミング言語です。
Pythonには機械学習で必要な計算をするライブラリが豊富なため、機械学習の分野でよく利用されるようになりました。
文法やコードがシンプルで、汎用性の高さがPythonの大きな特徴です。そのため機械学習やAI（人工知能）を開発する企業だけではなく、スタートアップ企業など幅広い企業で採用されています。
機械学習とは？
機械学習とは、大量のデータを反復的に分析してそこに潜むパターンを見つけ出すことを指します。
つまり人間が自然に行っている「学習能力と同様の機能」を、コンピューターで実現しようとしているもの。コンピューターで分析した結果を新たなデータに当てはめ、パターンにしたがって将来を予測できます。
また、機械学習と一緒にAI（人工知能）や、深層学習（ディープラーニング）という言葉を聞くことがあるでしょう。
AI（人工知能）は、機械に人間と同じような知能を実装させようという試み全体を指します。その中に機械学習も含まれます。
深層学習（ディープラーニング）も機械学習の一種ですが、大量のデータをもとに、人間の手を借りずそのデータの特徴を見つけ出すという技術です。
AIや深層学習については、次の人工知能（AI）の概要や種類を解説した記事も参考にしてください。
こちらの記事では、ディープラーニングの基礎知識から資格まで紹介しています。
Pythonが機械学習の分野で人気が高い4つの理由
現在、機械学習の人気が高まっています。機械学習のプログラムを書くときによく使われる言語が、Pythonです。機械学習にはR言語やC言語といった他の言語を使えますが、現在はPythonが最も広く利用されています。
その背景には、Pythonが持つ次のメリットがあります。
- 文法がシンプル
- ライブラリが充実している
- コミュニティが活発
- 企業の採用実績が多い
ちなみに、機械学習ではPythonの次にR言語が利用されています。R言語に興味がある人は、こちらの記事に目を通してみてください。
文法がシンプル
Pythonは、プログラミング初心者が最初に学習する言語のひとつで、シンプルでわかりやすい言語です。
他の言語に比べて習得が容易で、他人書いたコードも見やすいです。そのため共同開発やオープンソースなど、コードの再利用がしやすい言語でもあります。
そのため効率的に開発しやすく、開発速度を上げたい企業やエンジニアに重宝されています。
ライブラリが充実している
Python最大の魅力は、ライブラリやフレームワークが充実していることです。
ライブラリやフレームワークとは、再利用可能な関数やシステムの枠組みの集まりで、開発効率を上げるために使われます。ライブラリやフレームワークが多いほど、使えるリソースがたくさんあるということになり、言語の利便性や汎用性の高さにつながります。
特にPythonでは、機械学習で必要な関数をまとめたライブラリが豊富です。
ライブラリを活用することで複雑な関数を自分で実装する必要がありません。そのため、初心者でも機械学習のコードを書けます。
コミュニティが活発
Pythonのコミュニティは、活動がとても活発です。
コミュニティが積極的にライブラリやフレームワークを作ったり、それらの利用例のコードをシェアしたりと、盛んに活動しています。このようなコミュニティがあることも、Pythonの人気を後押しする要因です。
Pythonの公式ページでは、日本のコミュニティについて紹介しています。
企業の採用実績が多い
Pythonは機械学習のみならず、Webアプリケーション開発にも使われ、広く利用されている言語です。
例えば
- YouTube
- Dropbox
- Evernoteと
といったサービスの一部機能では、Pythonを使って開発されています。
その扱いやすさから大企業だけではなく、ベンチャー企業でも広く採用されています。そのため、機械学習で利用される他の言語に比べて需要が高くなっています。
初心者には機械学習のPythonプログラミングは難しい？
「初心者には機械学習のPythonプログラミングが難しいかも」と不安に思う方もいるでしょう。しかし、しっかり手順を踏んで学習すれば、初心者でも機械学習をPythonでプログラミングできるようになります。
初心者でもプログラミングできるようになる理由には、次の2つがあります。
- Pythonは初心者でも習得しやすいこと
- 初心者向けの機械学習の書籍やサービスが豊富にあること
初心者がPythonの機械学習に入門するための手順は、後ほど解説します。
Pythonの習得が初心者に難しくない理由を知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
機械学習に入門するロードマップを知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
機械学習でできること
機械学習を利用したら、実際にどんなことができるのでしょうか。
ここでは、機械学習でできることを3つ紹介します。
- 株価の予測
- 画像認識・分析
- テキストマイニング
それぞれ詳しく解説していきます。
Pythonでできることを知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
株価の予測
機械学習を利用すると、株価の予測ができます。
- 順調に株価が上がっている銘柄ならば今日も株価が上がる
- サインカーブを描いている銘柄なら同じパターンを繰り返す
といった人間がチャートを確認して理解できることなら、比較的簡単に機械学習で学ばせられます。
実際トレーディングの世界では、複雑な数式を用いてAI（人工知能）にトレーディングさせるシステムトレーディングも一般的になりつつあります。機械学習をトレーディングに活用するトレンドは、今後も人気となりそうです。
画像認識・分析
機械に「犬」「人間」「猫」などの違いを認識させたりするのも、Pythonを使った機械学習で行えます。
画像解析には4つの領域があり、それぞれ次のような分類になっています。
| 項目 | 概要 |
| 物体検出 | どこにどのような物体が写っているか検出する |
| 領域の検出 | 同じモノを表す領域の範囲を検出する |
| 物体分類 | どのような物体が写っているかを分類する |
| シーン認識 | どのような背景の画像であるかを分類する |
こうした技術の利用で、カメラの「顔検出」機能やiPhoneに搭載されているFace ID（顔を使ってロックを解除する機能）などが実現しています。
また、自動運転においても領域検出の技術が使われているので、将来的にも有望な研究分野ともいわれています。
テキストマイニング
テキストマイニングとは、大量の文字データの中から言語解析や統計解析などを使って必要なデータを取り出すことです。
大量のアンケートや、SNS（Twitterなど）を分析するのに使われています。顧客の不満や要望をすくい上げたり、密かにブームになっているワードなどを探すために用いられたりするのが一般的です。
他にもスパムメールの判別や、スクレイピングと呼ばれる技術でWeb上のデータを自動収集・加工した情報を分析するときに利用されています。
Pythonで機械学習に入門するための4ステップ
Pythonで機械学習を始めるには、次の4つのステップを順番に進めていくことが必要です。
- ステップ1：プログラミングできる環境を準備する
- ステップ2：勉強方法を知る
- ステップ3：機械学習ライブラリの理解を深める
- ステップ4：サンプルプログラムで理解を深める
それぞれのステップについて詳しく解説していきます。
ステップ1：Pythonで機械学習のプログラミングをするための準備
まずは、Pythonで機械学習のプログラミングできる環境を準備します。
Python本体と機械学習に必要なライブラリは、別々に用意されています。そのため、適宜必要なライブラリをインストールする必要があります。
しかし、1つひとつインストールするのは面倒です。
そこで、Anacondaという「Pythonと機械学習や科学計算でよく使うライブラリ」をまとめたディストリビューションがおすすめです。ディストリビューションとは、開発に必要なツールがまとめられたものをいいます。
Anacondaをインストールするだけで、Pythonで機械学習を行うために必要な環境を構築できるのです。
Anacondaのインストール方法を知りたい方は、こちらの記事を参考にしてみてください。
ステップ2：Pythonで機械学習に入門するための勉強法を知る
環境が構築できたら、次にPythonの勉強方法について知りましょう。機械学習を開発するためには、Pythonのスキルが不可欠です。
Pythonの勉強法には、次の2つの方法があります。
- 「学習サイト」で気軽に学ぶ
- 「書籍」でじっくり学ぶ
1つずつ詳しく解説していきます。
「学習サイト」で気軽に学ぶ
動画やスライドなどで学びたいという人には、学習サイトがおすすめです。ここでは、機械学習が学べる特におすすめの初心者向けサイトを2つ紹介します。
学習サイトを詳しく知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
Aidemy
AidemyはAIに特化したプログラミング学習サイトです。ブラウザ上で直接コードを書いていけるので、面倒な環境設定がいりません。
図解やイラスト、動画などを使ったわかりやすい解説と体系的なカリキュラムが人気で、現在10万人以上のユーザーがいます。レッスンの一部は無料で公開されているので、お金をかけずに学習できるのもポイント。
Udemy
Udemyは、オンラインコースのマーケットプレース。低価格で専門家が教える授業動画を閲覧でき、機械学習関連の授業だけでも、909件以上のコースが揃っています。（2021年8月現在）
Udemyのよいところは、
- データ分析
- 画像分析
- scikit-learn
- ニューラルネットワーク
など、興味がある特定の分野にフォーカスした学習が行えるところです。
入門編が充実しているので、初心者でも動画をみながら一緒にコーディングできます。
「書籍」でじっくり学ぶ
書籍はレベル別に体系的に学べるため、じっくり学習したい方におすすめです。わからない箇所は付箋で印をつけておくと、後で読み返しやすいでしょう。
Pythonを使った機械学習書籍の選び方や、おすすめのタイトルは後ほど紹介します。
ステップ3：Pythonの機械学習ライブラリの理解を深める
Pythonの知識がある程度身に付いたら、機械学習ライブラリを学びましょう。Pythonで作られているライブラリでもそれぞれ呼び出し方や動作が違います。
初心者がライブラリの使い方を調べながらプログラミングをすると、時間がかかります。そのため、スムーズにプログラミングを始めるには、事前に機械学習でよく利用されるライブラリの理解を深めておくことが重要です。
よく機械学習で利用されるライブラリの中から3つ紹介します。機械学習のライブラリをもっと知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
科学計算用のライブラリ「NumPy」
NumPyは、大量の数値をより高速で効率よく計算できるライブラリです。数値の計算以外にも大量データを扱うことに長けているため、画像解析などの処理データを操作するときに利用されます。
NumPyを詳しく知りたい方は、こちらの記事をご参考にしてください。
機械学習分野で利用者が多いライブラリ「TensorFlow」
TensorFlowは、機械が論理的思考や学習をできるニューラルネットワークという仕組みを作れるライブラリです。メリットは、複雑な配列情報を扱えることや分散処理ができることが挙げられます。
TensorFlowについて詳しく知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
機械学習のサンプルデータが豊富なライブラリ「scikit-learn」
scikit-learnとは、機械学習全般のアルゴリズムを提供するライブラリです。メリットとしては、機械学習分野で幅広いライブラリとサンプルデータを提供していることがあります。
機械学習で一番苦労するのは、機械に学習させるデータの準備です。scikit-learnを利用すると、サンプルデータですぐにライブラリを試せます。
scikit-learnを使ったデータ予測に興味がある方は、こちらの記事をご参考にしてください。
ステップ4：サンプルプログラムを作成して機械学習の理解を深める
Pythonやライブラリの知識を身に付けたら、実際にサンプルプログラムを作って機械学習の理解を深めましょう。
機械学習のスキルを身に付けるには、自分で機械学習アルゴリズムを開発してみることが大切です。とはいえ、どのようなサンプルプログラムを作ればよいのか、わからない方も多いでしょう。
そこで、おすすめなのが機械学習ライブラリ「Scikit-learn」の学習用データです。機械学習ライブラリが提供するデータを利用することで、スムーズにサンプルプログラムが作れます。
「Scikit-learn」でサンプルプログラムを作ってみたい方は、こちらの記事を参考にしてみてください。
機械学習のためのPythonを学べる書籍4選
機械学習のための、Pythonが学べる書籍を4つ厳選して紹介します。
| タイトル | 価格 | 出版年 |
| Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版 (AI & TECHNOLOGY) | 2,948円 | 2019年 |
| 実践力を身につける Pythonの教科書 | 2,838円 | 2016年 |
| 機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) | 3,080円 | 2018年 |
| 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで | 6,407円 | 2019年 |
書籍を選ぶときの注意事項
書籍を紹介する前に、機械学習の書籍を選ぶときの注意点が5つあります。
- 数学の事前知識は必要な内容なのか（初心者レベルか、中・上級者レベルか）
- サンプルデータがきちんと用意されているか
- 手を動かしながら学べるか
- 学習だけの内容ではなく自分が興味を持てるか
- 学習を継続できるボリュームか
本を購入した後の学習は、1日に1章分ずつ終わらせていくような勉強ではなく、まずは一冊全部理解できなくても一度さらっと読むことが大切です。
1日に1章分ずつやっていくことは、思ったよりハードルが高いもの。なぜなら毎日コンスタントに同じだけ勉強して、同じように継続していかなければならず、波がない勉強には早い段階で飽きがきてしまうからです。
そうならないためには、いかに1冊終わらせて2周目、3週目と繰り返してその本をマスターできるかがカギになってきます。終わらせた本が増えていくと自信にもなりますし、レベルアップが実感できるところもあるので、メリットは大きいでしょう。
機械学習のおすすめ本を詳しく知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版 (AI & TECHNOLOGY)
機械学習の基礎をPythonでプログラミングしてみたい方におすすめの1冊です。講師あり・なしの機械学習やニューラルネットワークなど基礎を幅広く解説しています。
最低限必要なPythonの基礎などをおさらい後、機械学習のPythonプログラミングを解説する構成です。そのため、Pythonの基礎知識があることが前提です。
SAMURAI ENGINEER編集部コメント
Pythonの入門書を読んだ後に「実践してみたい」という方におすすめしたい1冊です。また、機械学習で利用する数学をわかりやすく端的に解説しているため、数学が苦手な人でも読みやすいといえます。
実践力を身につける Pythonの教科書
Pythonの基礎から実践までを丁寧に解説した教科書です。解説が丁寧なだけではなく実際にプログラムを書いて動す構成になっているので、Pythonを手で覚えながら学習が進められます。
また、Pythonでできることを網羅的に学べる点がメリットです。
SAMURAI ENGINEER編集部コメント
Python初心者にはじめの1冊として読んでほしい本です。Pythonについて幅広く解説しているため、機械学習の紹介箇所は多くありません。しかし、Pythonでできることを基礎から実践まで一通り学べる点がメリットです。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
「初心者でもPythonで機械学習のアルゴリズムを実装できること」をコンセプトにしています。
アルゴリズムとは、計算の手順をいいます。機械学習で必要な計算手順を数学の考え方を学びながら、アルゴリズムを理解できるような構成になっています。
SAMURAIエンジニア編集部コメント
Pythonや数学の基礎を丁寧に解説しているので、Python初心者や数学が苦手な方も読み進めやすいでしょう。また、基礎だけではなく、応用的な内容にもしっかり触れられているので、初心者だけではなく中級者にもおすすめです。
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで
Pythonの基礎はばっちり身に付けた方に、おすすめしたい強化学習の入門書です。
強化学習とは機械学習の1つです。コンピューターに何度も同じ条件で学習させて、評価の高い行動を判断できるようにする方法をいいます。
本書では強化学習の初心者向けに基礎から実践まで、Pythonのサンプルコードを交えながら解説しています。
SAMURAI ENGINEER編集部コメント
Pythonのコードが読めることが前提となっていますが、機械学習初心者が強化学習を学ぶには最高の1冊です。またゲームで利用されている強化学習を多く紹介しています。ゲームの強化学習に興味がある人にもおすすめです。
Pythonと機械学習の勉強に行き詰まったときの対処法
Python学習に限らず、プログラミングの勉強を続けていると必ずモチベーションの低下や、エラーの壁にぶつかってしまいます。
そうした時には、いつでも質問できる環境を整えたり同じようにプログラミングを学習している人とつながったりすることで、スランプを抜け出せます。
QAサイトを使う
もしも自分で解決できないエラーが発生してしまったら、QAサイトを活用しましょう。
オンライン上には、エンジニアに特化したQAサイトがいくつかありますが、そのなかでも特におすすめなのが「Teratail（テラテイル）」です。
このようにキーワードを検索するだけで、4万件以上の関連Q&Aをチェックできます。あなたが直面しているエラーに悩んでいる人は他にもいるはずです。ここで検索するだけで解決方法を見つけられるでしょう。
検索しても答えが見つからない場合は、質問を投稿することもできます。エンジニアも多く活用しているサイトなので、経験豊富なエンジニアがあなたの悩みにも答えてくれるはずです。
メンターを見つける
Pythonの学習の進め方で相談したことが出てきたら、メンターを見つけることもよいでしょう。
ここ数年で「coconala（ココナラ）」や「MENTA（メンタ）」など、プロフェッショナルと学びたい人を結ぶ有料サービスが増えてきています。
「Python」でキーワード検索すると、Pythonに詳しい人をすぐに探すことが可能です。簡単な質問であれば1,000円から受け付けているメンターもいるので、素早く疑問を解消したい方におすすめです。
コミュニティに参加する
Python学習で行き詰まってしまったら、コミュニティや勉強会に参加するのもおすすめ。こういったコミュニティや勉強会にはエンジニアやプログラミング学習者が集っているので、自分と同じ悩みを抱えた方やメンターを探すこともできます。
オンライン上のコミュニティとして特に定評があるのは、TECH LOGICS（テックロジックス）とPGColony（ピージーコロニー）です。
コミュニティへの参加や勉強会・セミナーに興味のある人は、こちらの記事に目を通してみてください。
Pythonと機械学習を効率よく学びたいならスクールがおすすめ
■調査概要
掲載元：PR TIMES
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
サンプル数：n=298
調査対象：10代〜80代の男女
書籍や学習サイトなどを利用して、独学で学ぶことも可能です。しかし、弊社で行った10代から80代の男女を対象にしたアンケートでは、8割の人が独学による学習に挫折していることがわかりました。
そこで、活用したいのが「プログラミングスクール」です。
プログラミングスクールなら悩みを即座に解決して、効率的に機械学習を学べます。オンラインで受講できるスクールも多くありますので、時間がない社会人の方にもおすすめです。
SAMURAI ENGINEERでは、現役エンジニアがマンツーマンであなたの機械学習を徹底的にサポートいたします。機械学習の基礎から応用的なスキルまでを身に付けて、あなたオリジナルのアプリを開発してみませんか。
弊社の無料カウンセリングでは、Pythonを効率よく学習する方法や学習後のキャリアのご提案、「なぜPythonを学ぶと市場価値が上がるのか？」などのお話をさせて頂きます。一度無料カウンセリングをご予約いただき、あなたの感じている悩みや疑問など当社コンサルタントに相談してみてください。
まとめ
今回は初心者向けのPythonを使った機械学習ガイドとして、機械学習の概要やおすすめの勉強法を紹介してきました。
数ある教材の中から、自分のレベルや目的に合ったものを選ぶのは至難の技です。勉強法を間違えると、遠回りになってしまったり挫折してしまったりする原因にもなります。
ぜひ本記事を「機械学習を学んで、より良い未来を拓きたいあなたの手助け」にしてください。
次の4ステップです。
・ステップ1：プログラミングできる環境を準備する
・ステップ2：勉強方法を知る
・ステップ3：機械学習ライブラリの理解を深める
・ステップ4：サンプルプログラムで理解を深める
・QAサイトを使う
・メンターを見つける
・コミュニティに参加する
