機械学習を始めるならPythonを学習しよう!

Python

機械学習を学んで機械学習エンジニアを目指すなら、まずはPythonを学びましょう。
Pythonには機械学習を実現するために必要なライブラリが充実しているうえ、簡潔で読みやすいことから学習しやすいプログラミング言語です。

本記事ではこれから機械学習を学ぶ方に、プログラミング言語Pythonの概要と学習方法について解説します。

身近になった機械学習

人工知能の歴史は古く、コンピュータが実用化した1950年代から研究が行われてきました。
過去に何度も人工知能が注目されてきましたが、実用的な人工知能が使えるようになったのは機械学習が実用化した2010年以降です。

ではなぜこれだけ長く研究されてきた人工知能が機械学習で実用化できたのでしょうか。
その原因として挙げられるのが次の4つです。

  • インターネットを経由して大規模なデータを収集できるようになった。
  • コンピュータの性能が高くなり大規模なデータが扱えるようになった。
  • プログラミングを支える技術が向上し、機械学習を利用した仕組みを作りやすくなった。
  • 機械学習を活用したWebシステムを構築する仕組みが整備された。

今はスキルさえあれば誰でも機械学習を活用したサービスが作れます。
とはいえ、サービスを作るにはプログラミングスキルが最低限必要です。
機械学習エンジニアを目指すなら、機械学習でよく使われるプログラミング言語Pythonを習得しましょう。

プログラム言語Pythonとは

現在、機械学習を利用したサービスを作る際に複数のプログラミング言語を利用できますが、その中でもよく使われるのがPythonです。
近年の機械学習の需要の高まりを受けて、Pythonは人気の高いプログラミングになりました。

ではなぜPythonが機械学習で使われ、エンジニアからの人気を得ているのでしょうか。
プログラミング言語Pythonの次の3つの特徴から、その人気の理由を解説します。

  • 学習しやすいスクリプト言語
  • 研究にも使われる数学ライブラリの存在
  • Webシステム開発にも使える汎用性

学習しやすいスクリプト言語

Pythonは、1991年にオープンソースとして公開されたスクリプト型のプログラミング言語です。
同じアルゴリズムなら誰が書いても同じコードで書ける、という発送で作られたプログラミング言語で、シンプルで読みやすいコードを書ける点が特徴です。

シンプルで読みやすいコードが書ける、という点は未経験からでも学びやすいことを意味します。
さらにスクリプト型のため、コードを書いたらすぐ実行できる点も学ぶ方にとってのメリットです。

そしてPythonではオブジェクト指向プログラミングに対応していることから外部のライブラリを使える点もPythonがよく機械学習に使われる理由です。

研究にも使われるライブラリの存在

Pythonが公開されて30年以上経ちますが、Pythonは長く研究開発の分野で使われるプログラミング言語でした。
今機械学習で使われるライブラリの中には、人工知能の研究で使われていたライブラリが少なくありません。

これはPythonには、他のプログラミング言語で開発されたプログラムをライブラリとして取り込む機能が注目されたためです。
この機能を利用して、かつて研究で使われていた大型コンピュータ用の科学計算プログラムをライブラリとして取り込んだことで、Pythonは研究開発分野でよく使われるプログラミング言語になりました。

機械学習を含む人工知能の分野は、まだまだ研究が続いています。
Pythonは、既に成果がある機械学習のライブラリに加えて、人工知能の最新技術をライブラリとして利用できる点もメリットと言えます。

Webシステム開発にも使える汎用性

今Webシステムの開発に使われるプログラミング言語は、オブジェクト指向にも対応しています。
なおオブジェクト指向のメリットは、Webシステムの構築に必要な機能を外部ライブラリ化できる点です。
そのため公開されている多くのライブラリから必要な機能を実現するライブラリを選んで利用することで、誰でも簡単にWebシステムを作れます。

Pythonはオブジェクト指向プログラミングに対応しており、Webシステム用のライブラリを利用することで、簡単にPythonで動作するWebサービスを公開できます。
このように汎用性の高さもPythonの特徴の1つです。

さらに、機械学習向けのライブラリとWebシステム用のライブラリを組み合わせた、Python用のフレームワークと呼ばれる仕組みも公開されており、実際のサービスでも利用されています。

Pythonの学習方法

未経験から機械学習エンジニアを目指すなら、まずはPythonを学びましょう。
なおPythonの文法を知っただけでは機械学習で利用できません。
機械学習を前提にしたPythonの使い方を学んでください。

機械学習を前提にしたPythonを学ぶステップは次のとおりです。
次からこのステップに沿ってPythonの学習方法を紹介します。

  • 無料の学習サイトを利用する
  • 機械学習向けのライブラリを理解する
  • 機械学習のサービスを作ってみる

無料の学習サイトを利用する

プログラミング言語を独学で学ぶ際によく利用されるのが無料の学習サイトです。
学習サイトでは短い動画やスライドなどで文法の基本を解説しており、好きな時間に学べるのがメリットです。

ただし動画を見たり、スライドを読んだだけではプログラミングスキルが身に付きません。
例を参考に実際にプログラムを書いて実行しながら学んでください。
学習サイトの中にはPythonのプログラムを書いて、すぐに実行できる環境を用意したサイトもあるので、最初はそのようなサイトも利用しましょう。

なお、Pythonで機械学習のために作られたライブラリを使うなら、Pythonのプログラムを実行できる環境を用意してください。

機械学習向けのライブラリを理解する

機械学習でPythonを使うなら、機械学習のために作られたライブラリの使い方を理解する必要があります。
Pythonの基本的な使い方を学んだら、Python用の機械学習向けのライブラリの使い方を学んでください。

なお、機械学習では統計や数学の知識を利用します。
Python用の機械学習用ライブラリを使うためにはそうした統計や数学の知識が必要です。
ライブラリの使い方を学ぶ際は、同時に統計や数学の知識も学んでください。

機械学習のサービスを作ってみる

機械学習を用いたサービスをゼロから作るのは、ベテランの機械学習エンジニアでも大変な作業です。
大抵の機械学習を用いたサービスでは、ライブラリとして用意された機能を組み合わせて作ります。

さらによく使うライブラリを組み合わせた雛形とも言えるフレームワークもよく使われます。
機械学習向けのライブラリの学習に合わせて、このようなフレームワークについても学んでください。

なおフレームワークは機械学習の仕組みを使ってWebアプリを作る仕組みのため、使いこなすためにはクラウド上にWebサイトを構築するスキルも必要です。

Pythonと機械学習の勉強に行き詰まったら

Pythonは比較的学習しやすいプログラミング言語ですが、誰でも使い方を理解できるとは限りません。
プログラミングの学習には挫折がつきものです。
もし、Pythonと機械学習の勉強に行き詰まったら、自分が理解できる言葉で教えてくれるメンターを探しましょう。

メンターを探す最も簡単な方法は、プログラミングスクールの機械学習コースの利用です。
費用はかかりますが、困った時にプロのエンジニアがメンターとなって助けてくれます。
以下の記事で、詳しく解説していますので、機械学習に興味があるものの、プログラミング言語は難しいと考えている方も利用してください。

【2021年最新版】Pythonでデータサイエンスが学べるプログラミングスクールおすすめ5選
Pythonでデータサイエンスを学べる無料体験があるプログラミングスクールを5つ紹介します。データサイエンスを学ぶことで、プログラミング未経験者でも、転職で優位になることができます。Udemyを使えば格安・最短でデータサイエンティストになれます。

また、同じ社内にPythonに詳しい方がいれば、その人に質問してみてください。
ただし、ゼロから丁寧に教えてもらえるとは限りません。
自分がどこまで理解し、どこから理解できないかを明確にしてから質問してください。

プログラミング言語の学習では、解らないことをやみくみにネットで調べて、手に負えなくなることがあります。
しかし、詳しい人に質問すればそのような無駄な努力を避けられます。
これまで学んだ知識を整理しても解らない点を質問することで、勉強に行き詰まる前にメンターに助けてもらいましょう。

まとめ

今使われている機械学習の仕組みでよく使われるプログラミング言語がPythonです。
そして機械学習にPythonが使われる理由は、学習しやすく機械学習に必要な統計や数学のライブラリが充実しているなどで、さらにPythonはWebサービスの構築にも使えます。

このようにPythonの使い方を学べば、機械学習を使ったWebサービスの構築が可能です。
機械学習エンジニアを目指すなら、まずはPythonの使い方を学びましょう。

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