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AI(機械学習)2020/07/03

機械学習はPython一択!その理由とライブラリ7選

機械学習は、多くの企業で導入が進められており、特に競合他社と差別化するために重要な、予測分析での利用が注目を集めています。機械学習で使われる言語は、Python(パイソン)が一般的です。この記事では、機械学習にPythonが採用される理由、Pythonで機械学習する流れや機械学習を作るためのライブラリについて解説します。ぜひ参考にしてください。

そもそも機械学習とは

機械学習とは、コンピューターに大量のデータを読み込ませて、パターンや特徴をコンピューターに構築させる技術です。学習[1] [2] したデータからアルゴリズムやモデルを構築し、分析や予測などを行います。

AI、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングは混同されがちです。AIとは人工知能のことで、人間のような知能を実現させる取り組みや技術のことを指します。機械学習は、AIの中に含まれている1つの技術といった位置づけです。[3] [4] ニューラルネットワークは、脳の神経回路のニューロンを模して作られた数理モデルで、機械学習の一部になります。

ニューラルネットワークを多層に組み合わせたものがディープラーニングです。「AI>機械学習>ニューラルネットワーク>ディープラーニング」というように、それぞれに内包されているイメージとなります。

機械学習で行う予測分析

機械学習で行う予測分析とは、過去の実績などから将来どのような結果が生じるかを予測する手法です。例えば、顧客の属性や購入履歴などのデータを学習させ、今後離脱する可能性のある顧客数や属性を予測させます。この予測を基に、顧客が離れないための施策を打つことで収益を維持したり、新規ビジネスの創出につなげたりします。

機械学習は3タイプ

機械学習は主に3つのタイプに分けられます。ここでは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」について解説します。

教師あり学習

教師あり学習とは、その名の通り「教師」、つまり「正解のデータ」を教えてくれる学習方法です。教師あり学習では、最初に「犬の画像」「猫の画像」と正解データを学習させておきます。それから認識させたい画像を読み込ませ、何の動物の画像かを分析・予測させます。

教師なし学習

教師なし学習とは、教師あり学習とは違い正解データを学習せずに行う方法です。正解のないデータを読み込み、プログラム自身がデータの特徴をみつけ出します。データの構造などを分析して、データの簡略化やグループ分けなどを行います。

強化学習

強化学習とは、機械自らが試行錯誤していく学習方法です。強化学習では、一連のプロセスの中で、それぞれの行動の結果に対して報酬を設定します。その報酬がもっとも多く得られる選択肢はどれになるのか、機械が試行錯誤しながら学習することで精度を上げていきます。

機械学習は「Python(パイソン)」一択

機械学習にはプログラミング言語が用いられます。プログラミング言語にはさまざまな種類があり、JavaやR、Octaveなどが挙げられます。Pythonは現在、世界中のエンジニアに支持されているプログラミング言語です。

日本でも機械学習の入門書が販売されていたり、エンジニア向けスクールが開校していますが、多くがPythonを使って解説しています。そのため「機械学習にはPython一択」とまでいわれています。

機械学習が「Python」一択である3つの理由

なぜ機械学習ではPythonが人気なのでしょうか。ここでは、Pythonが支持される3つの理由について詳しく紹介します。

信頼性が非常に高い

Pythonはプログラミング言語として多くの企業に採用されています。日本でも広く利用されており、「YouTube」や「Instagram」にもPythonが使われています。また、Softbankの提供するロボット「Pepper」君の機械学習もPythonで対応しています。このように、有名な企業やサービスに使われていることが、Pythonの信頼性を高めています。

シンプルでわかりやすく効率がよい

Pythonは非常にシンプルでわかりやすいことでも人気があります。Pythonは最低限のコード記述でプログラミングすることが可能です。また、他のエンジニアが書いたコードも読みやすく、理解しやすいというのも特徴です。そのため、コードの上書きも容易にでき、効率的にプログラミングが進められます。

ライブラリやコミュニティが充実し情報収集が容易

機械学習はPythonのみで行うわけではありません。Python以外にも、複数のライブラリやフレームワークを使ってモデルを構築します。このライブラリやフレームワークには、Pythonをベースにしたものが豊富に存在します。また、コミュニティも充実しており、わからないことがあっても情報収集がしやすいというメリットもあります。

Pythonで機械学習を作成する手順

ここでは、Pythonで機械学習を作成する際の手順について解説します。Pythonで機械学習を作成する際の参考にしてください。

機械学習で行うこと・求める精度を明確にする

機械学習で何を行いたいのか、求める精度を明確にしましょう。機械学習の目的や求める精度によって、集めるデータの種類や量は変わってきます。人工知能やAIは万能システムではありません。利用する人間が求める答えを試行錯誤しながら効率よく計算するシステムです。機械学習を使うことがゴールにならないよう、目的はしっかり立てましょう。

データを集める

機械学習のためのデータ集めには、自社が保有するデータを使ったり、Web上にあるオープンデータを使ったりする方法があります。なお、機械学習のためのデータ量には「最低でも何点は必要」といったラインがありません。少ないデータ量でも学習することは可能なので、まずは用意できるデータ量でスタートするとよいでしょう。

学習したモデルを作成する

データが集まったらデータの構造などを分析・整理してある程度自由度のあるモデルを作成します。次に学習用データでパラメーターを決めて、学習済みモデルを作成します。学習済みモデルの作成は、ある程度のスキルや専門知識が必要になります。比較的簡単に作成できるライブラリがあるため、それらを利用するといいでしょう。

テストデータで予測・検証する

学習済みモデルを作成したら、テストデータを用いて予測や検証を行います。予測の結果がどの程度の精度で当たっているのかを、モデルにあった評価尺度で検証しましょう。テストデータでの予測や検証結果は、記録として残しておくことも重要です。また、求める精度に至らなかった場合には、データ収集やモデル作成に戻ってやり直します。

導入するためのプログラミング

満足いく予測や検証結果を得たら、サービスやシステムに導入するためのプログラミングを行います。例えば、画像を認識するサービスなら、アップロードした画像を機械が読み取れるようなデータに変換したり、分析結果を出力して表示したりする必要があります。これらのプロセスを行うためのプログラミングが必要です。

Pythonで機械学習を作るためのライブラリ7選

Pythonで機械学習を作るためには、目的にあったライブラリを利用する必要があります。ここでは、よく使われる基本のライブラリ7選を紹介します。

scikit-learn

scikit-learnは、機械学習全般で利用されているライブラリです。機械学習の分析手法には分類や回帰、クラスタリングといった種類があります。scikit-leanでは簡単にモデルを変更できるため、適切なモデルが選びやすいです。また、サンプルのデータセットがついてくることも特徴です。サンプルデータを使うことで、インストール後すぐに機械学習を試せます。

Matplotlib

Matplotlibは、Pythonの描画ライブラリです。医療画像の解析線や数値解析、津波やロケットのシミュレーションなどに使われています。円グラフや棒グラフ、3Dグラフといったさまざまな種類のグラフを描けます。Matplotlibではデータをわざわざ用意しなくても、数式やWeb上のデータなどを用いてグラフを描けることが特徴です。

Pandas

Pandasは、データの前処理を行うためのライブラリです。前処理とは、不要なデータを取り除いたりデータの精査をしたりすることです。これらの処理を行うことで、データの質を高められます。Pandasはスムーズな処理ができるため、データの量が多い、扱うデータセットが複数あるといった場合に便利です。

NumPy

NumPyとは、数値計算ライブラリです。機械学習では、ベクトルや行列といった形式のデータを多く取り扱います。NumPyを活用することで、これらのデータを簡単に扱えるようになります。Pythonのみでも数値計算を行うことは可能です。しかし、NumPyを利用することによって、高速処理が可能になるため、機械学習全般で利用されています。

Pytorch

Pytorchは、ディープラーニングで多用されるライブラリです。基本的な操作方法がNumPyと似ているため、NumPyを利用している人には馴染みやすいです。また、ソースコードがみやすく扱いやすいため、初めて使う人でも習得しやすいでしょう。計算が速いことや、機能を追加する際に微分のコードを書く必要がないことも特徴です。

Stan

Stanは統計モデリングを得意としており、確率的プログラミングで使われることの多いライブラリです。簡単な統計モデリングの場合にはPythonでも問題なく行えますが、複雑な統計モデリングを行う際にはStanが便利です。Pythonには、Pystanというパッケージがあるため、インストールすれば簡単に利用できます。

Deap

Deapは進化計算ライブラリで、遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミング、進化戦略や多目的最適化といった機能が備わっています。遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミングの分野でよく利用されます。Deapは拡張性を意識して作られたライブラリで、データ構造やアルゴリズムのカスタマイズ、遺伝プログラミングなどの並列化など、幅広く利用できます。

「Python」は扱いやすいが機械学習を作成するためにはスキルが必要

機械学習を作成するためにはある程度のスキルや知識が必要です。プログラミング言語では、Pythonがシンプルで扱いやすいとして人気があります。ただし、社内リソースやコストの問題で専門スキルの修得や開発環境の整備が難しいといった場合もあるでしょう。

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