機械学習やDeep LearningなどのAI（人工知能）分野のプログラミングで、現在最もよく使われる言語がPython（パイソン）。Pythonで実装された様々なAI関係のライブラリを使うことで、手軽にAIに触れることができます。
この記事を読んで、Pythonを通してAIに触れるための第一歩を踏み出しましょう！この記事では
PythonとAIの関係って？
という基本的なことから
- Python製の便利なAIライブラリ
- Pythonの勉強方法
などの発展的な内容についても紹介していきます！
- Pythonは機械学習や深層学習などAI分野で使用される言語
- Pythonを用いた機械学習にはライブラリ「scikit-learn」がおすすめ
- 深層学習の開発にはライブラリ「TensorFlow」がおすすめ
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Pythonとは
Pythonとは、1991年に登場した汎用プログラミング言語で、AI分野だけでなく様々な領域で活用されている非常に人気のある言語です。主に海外（欧米）で人気の言語でしたが、日本でもAIブームで人気が出ています。
Pythonという言語の強みは、なんと言ってもシンプルな文法と豊富なライブラリです。シンプルな文法により、Pythonの学習は比較的簡単です。意外と歴史の古い言語であり、海外の大学でもよく教えられているんですよ！
Pythonという使いやすい言語から、職人技によって高速化・最適化されたライブラリを呼び出すことで、見通しがよく分かりやすいプログラムを書くことができます。
なお、そもそもPythonとはどんなプログラミング言語なのか、その特徴をおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。
→ Pythonとは？特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説
PythonとAIの関係
PythonはAI分野（特に機械学習やDeep Learningと言われるもの）で最もシェアを獲得しています！AIを作るのにオススメの言語については、以下の記事で紹介しています。
さて、Pythonには、Numpy（ナムパイ）という数値計算を行うための拡張モジュールがあります。これを使うことで、書きやすい代わりに遅い言語であるPythonでも、機械学習のような膨大な計算が必要なプログラムを書くことができるようになるんです！
Numpy以外にもPythonの使いやすさそのままに、高速に動作するコードを書く方法はたくさんあります。
| Cython(サイソン) | Pythonとほぼ同じコードを書くだけでC言語に変換してくれる |
| Numba(ナンバ) | JITコンパイルという方法でPythonを高速に動作させる |
| Boost.Python | Pythonから使えるC++のコードが書ける |
| rust-cpython | 新進気鋭の人気言語RustでPython拡張を書くツール |
このようなツールを使うことで、Pythonを使った科学計算プログラムは作られています。科学・研究分野でPythonがよく使われるのは、スクリプト言語の手軽さと、これらのようなパワフルなツールのお陰です。
このようなツールが手軽に使えるのは、他のスクリプト言語に対してのPythonの優位点の1つ。更に、ユーザーのたくさんいるPythonでは、最新のAI研究の成果がすぐに実装されて公開されます。
これらをうまく使うことで、手軽にAI技術に触れることができます。最新技術の再現のしやすさ、研究者のシェアなどの点も、PythonがAI分野で不動の地位を気づいている要因でしょう。最新技術を使った仕事が求められるデータサイエンティスト・AIエンジニアにとっても、Pythonは今や必須スキルです。
AI開発などPythonの幅広い活用事例
PythonはAI開発はもちろん、Webアプリケーション、ビッグデータの分析・解析など様々な分野で活用されており、もはや万能のプログラミング言語とも思えるくらいです。こちらでは、Pythonの活用事例について簡潔に解説していますので、参考にしてください。
航空券の検索システムやUberでも活用
格安航空券の比較・検索サイト「Skyscanner」の検索システムや「Uber」のWebサイト・自動車配車サービスにもPythonは使用されています。また「NTTデータ」でも衛星の高解像度画像を利用し、車が運転できる高精度地図の自動作成に他企業と協力のもと、Pythonを活用して研究中です。
YouTube、Instagramも実はPython
日頃、何気なく見ているYouTubeやInstagramなどでもPythonは使用されています。そもそもPythonはWebアプリケーション開発に利用できるフレームワークが充実しており、Webアプリケーション開発においては、機能追加・変更などにも柔軟。品質の高いスピーディーな開発が可能になっているので、Pythonの得意分野といっても良いでしょう。
Pythonはデータ分析や解析も得意
Pythonは企業が収集・管理しているビッグデータなどの分析や解析まで得意としており、データ分析の分野では市場価値も高まっています。楽天、マクロミル、ぐるなびと、いずれも大手の企業が物流戦略やマーケティングおいて、Pythonによるデータ分析・解析を効率的に行っています。
また近年では、企業の膨大なデータ分析を担当し、ビジネスに活かす「データサイエンティスト」にもPythonは効率性の高いプログラミング言語として注目され、今後も利用者は増えていくと予測されています。
Python製の便利なAIライブラリ
この章では、Pythonの便利なAI（機械学習・深層学習）のライブラリを紹介します。
データサイエンス向けのPython開発環境：Jupyter Notebook
最初に紹介するのは、データサイエンス向けのPython開発環境であるJupyter Notebook（ジュピターノートブック）です。以前はIPython Notebook（アイパイソンノートブック）という名前で開発されていたもので、Pythonだけでなく、RubyやR、Juliaなどの言語にも対応しています。
この開発環境を使う一番の利点は、コードとドキュメントを一箇所に残しておけるということ。
- どのような設定で実験を行ったのかのメモ
- 実験結果のログやグラフをノートに貼り付け
- 実験結果からどんな考察をしたかのメモ
などを、コードと一緒に残しておけます。これからPythonを使ったAI開発に入門するのでしたら、是非ともJupyter Notebookを最初にインストールして使ってみてください！
機械学習手法のデパート：scikit-learn
Pythonで機械学習と言ったら、まずエンジニアが思いつくのはscikit-learn（サイキットラーン）です。このライブラリには様々な機械学習手法が実装されています。
まずはscikit-learnのチートシートを見てみましょう。これを見ることで、自分がやりたい事に適したアルゴリズムを見つけることができます。
ここにある以外にも、本当にたくさんの機械学習手法が実装されています。Deep Learningなどのアルゴリズムは実装されていませんが、それ以外であればscikit-learnの恩恵を受ける機会は多いです。また、scikit-learnのAPIシステムはPythonで機械学習モデルを実装するときのお手本としても使われています。
つまりこのライブラリに実装されていないモデルでも、scikit-learnのAPIに沿って実装されて公開されていることがあります。詳しくは、こちらのページを見てみてください。
CythonやNumpyによって実装されているので、scikit-learnに入っているアルゴリズムはどれも即戦力です。データサイエンティストになりたい、機械学習エンジニアになりたいという人たちはまず、「Scikit-Learn」を使ってみてください！
Google謹製の深層学習ライブラリ：Tensorflow
AIといえば、今ブームになっているDeep Learning（深層学習）ですね。Pythonでももちろん、Deep Learningを試すことができます。まず紹介するのは、Googleが作った深層学習ライブラリ、Tensorflow（テンソルフロー）です。
Tensorflowは、GPUなどを載せたアクセラレータボードで計算の高速化ができるライブラリです。複数のGPUを使ったり、複数のPCを使ったりといったこともできます。
ただし、Tensorflow自体はとても細かい部分をコーディングする事ができる反面、これをそのまま使ってDeep Learningを実装するのは少し大変です。なので、Tensorflowの上位ラッパー（Kerasなど）を使って、より簡単にDeep Learningを実装するのがオススメです！
なんと言ってもGoogle製ですから、Deep Learningフレームワークとしてのシェアは非常に大きいです。実運用するシステムにDeep Learningを組み込む、といった時はTensorflowがオススメですよ。Tensorflowについては、サムライでも記事を公開しています。是非こちらも読んでみてくださいね。
国産で深層学習が書きやすい：Chainer
Chainer（チェイナー）は日本の会社が開発を主導するDeep Learning ライブラリです。
このライブラリの特徴は、なんと言っても書きやすさ・開発のしやすさです。本当に深いところまでPythonで綺麗に実装されているので、デバッグが容易です。
とにかく書きやすい設計になっていて、Numpyとほぼ同じ使い勝手でGPUが使えるCupy（クーパイ）も提供されています。このCupyを裏で使うことでChainerはGPUによる計算の高速化を行います。Cupy単体で使っても非常に便利なツールで、手軽にGPUを試すならCupyが最強かもしれません。
Chainerについては、サムライでも記事を公開しています。是非こちらも読んでみてくださいね。
ChainerライクなFacebook製深層学習ライブラリ：PyTorch
PyTorch（パイトーチ）は、皆さんご存知のFacebook社が開発に力を入れているDeep Learningライブラリです。このライブラリの設計はChainerそっくりで、Chainerに慣れた人ならすぐに使いこなすことができるでしょう。
PyTorchはChainer譲りの使いやすさで、世界中の研究者に愛されています。最新のDeep Learningアルゴリズムが発表されると、すぐにTensorflowと並んで実装が公開されるのがPyTorchです。
元々は、LuaJITという言語で実装されていたTorchというDeep Learningフレームワークがありました。PyTorchはそれからのスピンオフのような存在です。Torchに比べて使いやすく、人気言語であるPythonから使えるという手軽さで、一躍大人気になりました。今一番アツいDeep Learningフレームワークだと言っても過言ではありません！
【AI用途向け】Python学習におすすめの本を紹介
この章では、PythonによるAI開発のための勉強用資料を紹介します。手軽に機械学習・Deep Learningを試したり、Deep Learningを基礎から自分で実装したりと、様々な用途に対応するPythonライブラリがあります。
これらを使いこなすためには、まずはPythonの勉強を始める必要があります。その中でも特に、AI用途向けのPython学習にオススメの本をピックアップしました。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
機械学習やDeep Learningの学習本というと、難しい数学や専門知識をある程度分かっている人向けに書かれていることが多いです。この本は数ある学習本の中で、本当の初心者が読んでも力になる本です。
Deep Learningでよく使われる行列の計算から、Pythonでのプログラムの書き方まで、本当に丁寧に解説されています。この本で学べる内容は、
- Pythonの基礎文法
- ニューラルネットを実装するために必要な数学
- ニューラルネットの基礎
- 最新のDeep Learning最適化手法
- 画像処理向けのDeep Learning手法
となっており、本を最初から読み進め、解説と一緒に手を動かせば、最後にはDeep Learningのモデルを自分で実装できる様になっているはずです。私もこの本を読みましたが、解説が他の入門書と比べても本当に丁寧で、レベル設定が絶妙です。自信をもってオススメできる素晴らしい本なので、是非とも最初の一歩をこの本で初めてみてください！
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
お察しの通り、「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の第二弾です。「ゼロから作るDeep Learning」では画像処理に焦点をあてて解説していましたが、この本では「自然言語処理」に着目して解説しています。
発売は2018年6月ですが、公開レビューが行われており、私もそこで読ませていただきました。第一弾と同じ様に、この本も「本当の初心者が読んでも力になる」傑作です。自然言語処理は画像処理と並びAIの華ですが、その理論を自力で勉強するのは難しいです。
この本では、例えば「単語の意味のようなものをコンピューターに学習させる『word2vec』」など、最近の自然言語処理分野で広く使われている手法が丁寧に解説されています！前作の復習に使える章もあります。「ゼロから作るDeep Learning」を読破したら、是非とも「ゼロから作るDeep Learning ❷」に進んでPythonとAIの世界を更に深く勉強してみてください！
AIエンジニアになる為のPython学習【基本5Step】
初心者のうちは、AIやPythonの学習についてどこから手をつけたらいいのか分からないという方もいらっしゃるのではないでしょうか？こちらでは基本的な学習の手順を段階的に解説しますので、AIエンジニアへの一歩として参考にしてくださいね。
【Step1】PythonでAI開発をする目的を明確にする
まずは、AIエンジニアを目指す目的を明確にしましょう。「AI分野で何を実現したいのか？」将来的なイメージを明確にできていないと学習の途中で挫折する可能性が高くなります。目的をハッキリさせることで、努力の方向性もブレなくなり、成長スピードや学習の継続性も高めてくれることでしょう。
あなたの目的意識のありようで、AIエンジニアとしての将来が決まるといっても過言でありません。ここは焦らずに「なぜAIを学びたいと思ったのか？」という自分への問いかけをしてみてください。
【Step2】機械学習のために必要な数学の知識
AIを理解するためには必須の機械学習ですが、これについてはある程度数学の知識も必要になります。こう言うと「え、数学までガッチリ学ばないといけないの？」と文系の方はとくに気持ちが引いたのではないでしょうか？
たしかに苦手な人には、AIで必要な数学なんてもはや何かの暗号にしか見えません。とはいえ、そこまで高度に数学を理解していないとダメというわけでもないので「必要最低限」という意識で取り組んでみてください。機械学習で最低限必要とされる数学の知識を下記に記載しますね。
- 微分
- 線形代数
- 行列
- ベクトル
- 基礎統計
- 単回帰分析
- 重回帰分析
このほかにも統計の知識として、標準偏差、分散、確率分布などがあります。このあたりの数学を学んでおけば、AIのアルゴリズムに対する理解も深まり、プログラミングでも役に立ちます。完璧主義にはならずに、大体のイメージを掴むような感じで要領よく学んでいってください。
【Step3】Pythonの基礎・プログラミングを学習
Pythonの基礎といっても、プログラミングはとにかく手を動かして実践してみることが非常に重要です。また全く未経験の方だとプログラムを実行するための環境構築も大切ですね。そこでまずは、Googleが無償で提供している「Google Colaboratory」という環境を利用してPythonを学習してみましょう。
Pythonの基礎には、データ構造、算術演算子、比較演算子、関数、クラスなどがありますが、未経験であれば「Progate」や「ドットインストール」といったプログラミング学習サイトで、Pythonの基礎を学ぶのもおすすめです。
また、全章で述べた数学の知識を理解しておけば、よりプログラムのイメージが掴みやすくなっているはずです。とにかく手を動かしてプログラミングできないとプロのエンジニアへは近づけませんので、つねに実践することを意識して学習していきましょう。
【Step4】機械学習・ディープラーニングを学ぶ
AIにおけるPython・数学の知識を学んだら、機械学習とディープラーニング（深層学習）についての理解も深めていきます。機械学習に関しては、ここまで解説してきた必要な数学の知識、Pythonを普通に学習できていれば、全体像は理解できているでしょう。
ここで、Pythonの機械学習で勉強になる書籍も紹介しておくので、よければ読んでみてください。
ディープラーニングのほうは『【AI用途向け】Python学習におすすめの本を紹介』の章で解説した書籍などを購入して学習することをおすすめします。とくにディープラーニングで重要になる「ニューラルネットワーク」については、今後も進化していくAI分野の要素として理解必須なので、しっかりと学ぶようにしておきましょう。
【Step5】Kaggleで実践的に理解を深める
Kaggle（カグル）とは、世界中の機械学習・データサイエンスに関わる人たちが集まるコミュニティサイトです。規模はかなり大きく40万人ほどが集まるコミュニティサイトで、ここでは企業や政府が分析してほしいデータを公開しており、コンペ形式でユーザーがそのデータの分析精度を競えるシステムになっています。
いわゆるAIの研究者のような人が集まっているコミュニティサイトなので、自信がついてきたらコンペに参加して自分の理解度を把握しておくのもいいでしょう。またコンペで上位3位以内に入ると、企業から賞金を獲得できる場合もあります。
また、Kaggleではコンペが最大の特徴ともいえますが、Kernels（カーネル）という機能が実はかなり便利。Kernelsでは、他の先輩ユーザーが構築したモデルやコードが公開されているので、1ラインずつその意味を理解しながら写経していくことで、最先端の知見を得ることができます。
初心者のうちは実際コンペに参加するのはハードルが高いので、まずはKernelsを積極的に活用して、最終的にはコンペでも上位に入れるようなAIエンジニアを目指してください。
【必読】侍エンジニアブログの「Python/Chainer/Tensorflow」記事
侍エンジニアでは、現在Python・Chainer・Tensorflowについての記事を公開しています。解説書では、基礎から理解するために、敢えてライブラリを使わずにAIを実装しています。
AIの理論を理解したら、次はフレームワークを使って実際に使えるプログラムを実装したくないですか？そんな時、侍エンジニアの記事を参考にしてください！また、解説書だけでは完璧に理解できなかったPythonのコードの書き方があったとき、侍エンジニアブログのPython記事はきっと力になりますよ！
AI開発をする為のPython学習、本当に正しく学べていますか？
AI開発のために、日々プログラミングを勉強されている方が多いでしょうが、あなたのその学習方法、本当に正しいですか？目的はきちんと達成できますか？もし、あなたの学習方法が間違っていた場合、もったいない時間を浪費してしまいます。
あなたの目的は、AIエンジニアへの転職でしょうか？それともフリーランスとして独立することでしょうか？AIのプログラムを自分自身で組んでサービスをリリースするのが目的なのかもしれませんね。しかし、その目的は、正しい学習を行えてこそ達成できるものです。
つまり、努力して目的を達成することが大事なのではなく、どうやって目的を達成するのかが大事だということが言いたいのです。あなたが目的を達成するために努力することは大事です。ですが、目的から逆算的に考えて努力の方向性が間違っていないか客観的に見ることはもっと大事なことになります。
もしかしたら、あなたはそう思ってしまうかもしれませんね。「現在の学習方法が正しいのか分からない…」とあなたが悩んでいるのであれば、弊社の無料カウンセリングに参加してみませんか？
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今回の記事では、Pythonで使えるAIライブラリや、Pythonを使ってAIを学ぶための学習方法を参考書も含めて解説しました。AIの分野では世界中の研究者がどんどん新しい研究を発表していて、飽きることのない面白さがあります！
Pythonを学習して、最先端のAI技術を開発してください。きっと新しい世界があなたを待っています！
