AI開発を実現するためのデータ分析技術である機械学習では、Pythonが主に使われています。この記事では、機械学習の概要やPythonが重宝されるようになった理由、Pythonの学習方法を解説します。また、エンジニアのプログラミングスキル判定におすすめのサービスについてもご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
機械学習とは?
機械学習とは、AI（人工知能）を作る際に欠かせない技術です。コンピュータに大量のデータを学習させ、その中から規則性やルールを見つけ出す手法として活用されています。
機械学習ではデータをどのように分析し学習するのでしょうか。一般的に、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という3つのモデルに分けられます。
1. 教師あり学習
まず「教師あり学習」とは、コンピュータにあらかじめ学習データとして正解を与え、それをもとに学習させる方法です。つまり、学習させる段階で正解や特徴などがはっきりしているデータを必要としています。正否が明確なタスク処理に向いており、画像分析や翻訳などがその一例です。
教師あり学習によって、データがどのジャンルにあてはまるかを判断する「分類」や、データの変化を読み取り予測する「回帰」が可能になります。
2. 教師なし学習
「教師なし学習」は、コンピュータに正解を与えずに学習させる方法です。人から与えられたバラバラのデータをAI自身で構造分析し、隠れた法則を見つけます。
例えば、ECサイトでのマーケティングで、過去の購買履歴などをもとに誰にどのようなリコメンドを出すのが最適かを判断する「クラスタリング」は、教師なし学習の代表的な方法として挙げられます。与えられたデータを自分で分析し、類似データによってグループ分けなどをしたい場合に有用です。また、大量のデータを迅速かつ正確に分析するために、重要なものだけを抽出する「次元削減」という方法もあります。
3. 強化学習
「強化学習」は、システム自身が試行錯誤しながら精度を高めていく学習方法です。AIがどうすれば最大の効果を得られるかを考え、行動を重ねていくため、人間側で学習するためのデータを用意する必要はありません。
強化学習は、一定の環境下で予測させることに向いています。たとえば、オセロなどのゲームで勝つための方法を模索し行動したり、ロボットがより自然な歩き方を考えたり、試行錯誤で最適なアルゴリズムやルールを見出すシーンなどが代表的です。
機械学習でPythonが使用される理由
機械学習では、プログラミング言語としてPythonがよく使われています。ほかにも多くのプログラミング言語があるのにもかかわらず、なぜとくにPythonが選ばれているのかについて解説します。
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1. コードがシンプルで理解しやすい
まず、Pythonの特長として、単純なコードで誰でも分かりやすいという点が挙げられます。
インデント（字下げ）することによって、コードのかたまりをブロックとして明示できる「オフサイドルール」があるのは大きな魅力です。システム開発はさまざまな人がかかわるため、どこからどこまでがひとまとまりのコードなのかを判断しやすいのはメリットになります。
また、Pythonはもともとシンプルさを追求して開発された言語でもあり、記述量が少なめです。万が一エラーが起きても、どこが原因なのかが発見しやすくなっています。
2. ライブラリやフレームワークが豊富で使用しやすい
プログラミング開発では、ライブラリやフレームワークを活用すると作業を効率よく進められます。一からコードを書く必要がなく、工数削減につなげられるためです。
Pythonには、機械学習/AI開発でよく使用される関数などのライブラリやフレームワークが豊富にそろっています。そのためJavaやC++、C、JavaScriptといったほかの言語よりも使いやすさで高く評価されています。
3. 多くの企業で使用しており信頼性が高い
Pythonは、機械学習/AI開発の分野以外でも、さまざまな場面で活用されているプログラミング言語です。有名なグローバル企業も利用しており、高い信頼性を誇っています。たとえば、GAFAと呼ばれる一流グローバル企業のひとつであるGoogleでも、Pythonを使用してAIサービスの開発を行っています。
機械学習で使えるPythonの学習方法
Pythonの代表的な学習方法とその流れをご紹介します。
STEP1： 書籍やオンライン教材で基礎を学ぶ
まず、Pythonとはどのようなプログラミング言語なのか、基礎知識を頭に入れておくことが大切です。人気の言語であるため、多くの書籍が出版されています。ほかに、プログラミング向けのオンライン教材やYouTubeなどでも、ある程度基礎を学べます。
最初の段階では、多少分からないところがあったとしてもこだわらず、基礎を押さえて全体像を把握することに主眼を置いて学習するのがおすすめです。
STEP2： オンライン教材で練習問題を解く
書籍や動画などインプット学習で基礎知識を身に付けられれば、次はそれらをアウトプットしてみましょう。プログラミングは、言語によってコーディング（コードの書き方）が異なるため、Pythonの場合はどのように書き進めていくのかを練習します。
教材としては、インターネット上のプログラミング学習サイトなどで公開されている練習問題を活用するのがおすすめです。
STEP3： ジャンルを決め応用分野を学ぶ
Pythonの基礎知識を身に付け、ある程度コーディングも自分でできるようになれば、Python環境を構築しましょう。初心者にとっては少々ハードルが高いと感じられるかもしれませんが、実践スキルを身に付けるためには重要なフェーズです。
環境を準備した後は、開発したいジャンルを決め、実際にアプリを作ってみましょう。実際に自分の手を動かし作り上げることで、単なるコーディング技術だけでなく、ロジカルシンキングなど、ビジネスに役立つスキルを磨くことが可能です。
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まとめ
Pythonは、コーディングのシンプルさや信頼性などが魅力であり、AIを実現させるための機械学習において、欠かせない言語となっています。
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