なぜ今機械学習が注目されているのか？Pythonでの勉強方法も解説

現在世界中でもっとも注目されている技術は機械学習だと言っても過言ではなく、社会に変革を起こすとさえ言われています。機械学習技術によって代替できる業種や職種を考えると、社会に変革を起こすというのも日々現実味を帯びています。

事実あらゆる分野で機械学習の導入が進み、結果的に恩恵を受けている消費者もいれば、仕事を奪われている労働者もすでに発生しています。このように社会を変えつつある機械学習ですが、機械学習の中心となるプログラミング言語はPythonです。

このページではなぜ機械学習がこれほどまでに社会に影響を与えるのか、Pythonでどのように実装するのか、といったことを解説していきます。

機械学習とは

機械学習とは、機械が人間のように学習することです。もう少し詳しく書くと、プログラムが処理を行った結果データベースに大量のデータを蓄積し、そこからパターンを見つけ出すことで処理精度を高める、もしくは処理の流れ自体を変える、といったものになります。

人工知能やディープラーニングとの違いがよくわからない、という方も多いかと思いますが、それぞれの定義は意外と曖昧です。特に機械学習と人工知能については明確に区別する必要はないでしょう。

ディープラーニングについても定義自体は曖昧ですが、データベースにデータを蓄積した結果、ロジック自体を書き換えるという性質を持ちます。機械学習には蓄積したデータが増えた結果導き出す結論の精度が高まるものもあれば、蓄積したデータからプログラムがプログラムを書き換えるものもあります。

そして、後者がディープラーニングです。イメージとしては、ディープラーニングはソースコード自体を自動で書き換えているような感じです。ビッグデータなどはデータを大量に蓄積して分析するものの、途中で分析ロジックが変わるようなことはありません。

ディープラーニングは処理自体が自動で変わるため、機械学習のなかで今もっとも注目されている分野です。またディープラーニングを和訳したのが深層学習なので、この二つは区別する必要がありません。

用語がいろいろ出てきて少し混乱したかもしれませんが、今すべてを明確に区分する必要はありません。機械学習、深層学習、といった用語をなんとなくイメージでつかんでおけばそれで問題ないかと思います。

Pythonの機械学習を勉強する方法

Pythonの機械学習を勉強する方法はその他のプログラミング技術とまったく同じで、「Webサイト」「書籍」「動画サイト」のなかから選択するのが一般的です。勉強会等の選択肢もありますが、効率を考えるとすでにプログラミング経験がある方はある程度独学で身に付けた方が良いかと思います。

スクール等を利用するのであれば、基本的な部分は独学で習得し、わからない部分を集中的に講師に聞いた方が効率的でしょう。プログラミングがまったくの未経験だという方は、スクールを選ぶのもありかもしれません。

機械学習を学べる動画コンテンツ

動画コンテンツで学習する場合、「ドットインストール」がもっともメジャーかと思います。ただし動画コンテンツはどうしても基礎的な解説にとどまることが多いため、すでにプログラミング経験のある方や、効率的に学習したい方は書籍やWebサイトの方が良いかもしれません。

機械学習を学べるWebサイト

Webサイトとしては「文系エンジニアのための機械学習の勉強法 in Qiita」「coursera」などが一般的ですが、他にも数多くのサイトが存在します。書いてある内容はそこまで大幅に変わるわけではないので、検索エンジンで上位表示されるようなサイトであればどれを選んでも遜色ありません。

検索エンジンで検索して読み漁ってみて、読みやすそうなものをざっと読んでいく方法がおすすめです。有名サイトにこだわらずとも、エンジニアの個人ブログなどにも必要な情報が書かれていたりします。

体系的に学ぶことは重要かもしれませんが、一から十まできっちりやろうとすると挫折する可能性が高い上に時間が掛かりすぎます。すでにプログラミング経験のある方は特に、いろいろなサイトのなかで興味のある部分を拾い読みしていくのが効率的なのではないでしょうか。

自分がまだ知らない内容を重点的に読んだ方が有意義で、また興味のある部分から読んだ方が頭に入りやすく結果的に知識が役立ちます。すべてきっちりインプットしようとするときりがないので、拾い読みで大枠をつかんだらあとは手を動かしつつインプットとアウトプットを繰り返すスタイルがプログラミング学習において効率的です。

機械学習を学べる書籍

機械学習を学べる書籍としては、

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」
「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」
「深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)」
「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)」
「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」

などが有名です。

ただし、書籍についてもメジャーなものにこだわる必要はなく、またすべてきっちり読破する必要はありません。ざっと読みつつ興味のある部分は注意して読んで、あとは開発を進めつつわからない部分は辞書のように使うのが良いでしょう。

全部きっちり読んでも実際の開発にすべての情報が役立つわけではなく、自分が大枠を理解できて混乱せずに作業に着手できるのであればそれで問題ありません。機械学習の意味がまったくわからないまま開発を進めるのは問題ですが、逆にすべて理解してから着手しようとするときりがなく途中で挫折するので、書籍で大枠をつかんだらさっそく環境をインストールして作業を進めるということです。

機械学習におすすめのPythonライブラリ

機械学習をすべて自分で実装するのは困難なので、ライブラリをなるべく利用するのが効率的です。Pythonは機械学習の実装に向いているプログラミング言語ですが、その理由の一つが豊富な機械学習用ライブラリです。

しかしライブラリの種類が多すぎてかえってどれを利用すべきか迷ってしまう人が多いので、特に使い勝手の良いライブラリを紹介します。

TensorFlow

TensorFlowはgoogleのライブラリで、グラフや計算の可視化に強みがあります。人間の脳の仕組みを再現するニューラルネットワークやディープラーニングがメインターゲットのライブラリです。

scikit-learn

scikit-learnは機械学習全般のアルゴリズムを含むライブラリで、統計学、パターン認識、データ解析、と使えるジャンルが豊富です。

他にも、「Theano」「Chainer」「Pytorch」などのライブラリが有名かつ多くのエンジニアに利用されています。機械学習は現状注目されている分野ですが、需要が大きいと同時に難易度も高めです。

Pythonの経験がすでにある方はすぐにでもインプットとアウトプットを並行しつつ機械学習プログラミングが可能ですが、Pythonの経験がない方は先に基礎的な学習を済ませておいた方が後々楽です。

開発環境が充実しているためゼロから短期間で基礎を身に付けることも可能なので、ぜひ早めにチャレンジしてください。

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