Pythonで始める機械学習！初心者でも簡単に実装できるサンプルコード付き

近年、AI技術が進歩しており、さまざまなサービスがリリースされていますが、AI技術を支えているのは、機械学習・ディープラーニングと呼ばれる技術です

機械学習に用いられる技術の多くは、Pythonと呼ばれるプログラミング言語によって開発されていることが多く、AI開発を行いたい場合には、Pythonの学習が大切になります

この記事では、機会学習とはどういったものなのか？機械学習でどういったことができるのか、どのようにPythonで機械学習を学ぶのかについて、解説をしていきます。

本記事をお読みいただくことで、機械学習について知識を深めることができ、機械学習の学び方・実装方法を理解することができます

機械学習やAIでは、データサイエンスが非常に重要になります

データサイエンスについて学びたい場合には、データミックスの利用がおすすめです

データミックスは、データサイエンスに特化したプログラミングスクールで、データサイエンスを学びながら、pythonを学ぶことができます

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機械学習とはデータを入力して学習させる技術

機械学習は、人工知能の分野の一つで、コンピューターが自律的に学習し、タスクを実行すること・パターンを見つけ出すことを目的としています

このプロセスは、データを分析してパターンを見つけ、モデルを構築することによって行われます

機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、様々なタイプがあります

教師あり学習

教師あり学習とは、プログラムに正解となる学習データを与え、学習させる手法です

学習データを教師として、与えられたデータで学習を進めていき、未知なるデータが入力されたときに、学習データに基づき、出力を予測するのが教師あり学習になります

すでに与えられているデータに「犬」や「猫」と名称をつけることを「ラベル付け」と呼びます

教師あり学習は、分類と回帰で使用されることが多く、画像認識や文章分類、音声認識などに活用されています

• 分類：入力データを複数に分けることが目的
• 回帰：入力データから連続的な出力値を予測するのが目的

Pythonで機械学習の教師あり学習を行う場合には、次のようなライブラリがあります

• scikit-learn：分類、回帰、クラスタリング、次元削減などの機械学習アルゴリズムを提供する優れたライブラリ
• TensorFlow：深層学習 (Deep Learning) アルゴリズムを提供する人気のライブラリ
• PyTorch：TensorFlowに代わる人気のDeep Learningフレームワーク

教師なし学習

教師なし学習は、入力データにラベル付けがされておらず、与えられたデータに隠されている特徴や構造を学習します

学習した後に、いくつかに集団にグループ分けを行うのが、教師なし学習になります

このとき分けられたグループの特徴や構造がどういったものなのかは、データ解析者の判断が必要になります

教師なし学習はクラスタリングと次元削減などに活用されており、データ探索やデータ可視化、異常検知などで活用されています

• クラスタリング：入力データをグループに分けることを目的とします
• 次元削減：高次元データを低次元データに圧縮するのが目的です

Pythonで機械学習の教師なし学習を行う場合には、次のようなライブラリがあります

• scikit-learn：分類、回帰、クラスタリング、次元削減などの機械学習アルゴリズムを提供する優れたライブラリです。
• SciPy：数値計算、信号処理、統計などのライブラリの一つです。教師なし学習にも使われます。
• NumPy：数値計算を行うためのライブラリです。

クラスタリングの実装は、次の記事でサンプルコード付きで解説しているので、参考にしてください

Pythonで機械学習のクラスタリングを実装する【サンプルコードあり】この記事では、Pythonで機械学習のクラスタリングを実装していきます。クラスタリングは機械学習の中でも教師なし学習に分類される、機械学習です。PythonではK-meansを使ったクラスタリングを簡単に実装することができるので、一緒に実装していきましょう。...

強化学習

強化学習とは、エージェントが環境とやり取りをすることで、最適な行動を学習する機械学習です

強化学習では、エージェントが環境から受け取る報酬を最大化するように、行動を選択することで、学習を行なっていきます

強化学習には、様々なアルゴリズムがあります

例えば、「Q学習」は、行動を選択するためのQ値を求めることで、最適な行動を学習したり、「SARSA」は、状態と行動を同時に求めるアルゴリズムです

Pythonで強化学習を行うためのライブラリとして、次のようなものがあります

• OpenAI Gym：OpenAI Gymを使うことで、様々なタスクを設定して、エージェントを学習させることができます
• stable-baselines：OpenAI Gymを使った強化学習のためのライブラリです
  table-baselinesでは、Q学習やSARSA、強化学習に基づく強化学習アルゴリズムを実装しており、簡単に強化学習を実装することができます。
• TensorFlow-Agents：Googleが提供する、TensorFlowを使った強化学習のためのライブラリ
  TensorFlow-Agentsでは、深層学習を使った強化学習アルゴリズムを実装しており、高度な強化学習タスクを実現することができます。

機械学習とAI・ディープラーニングの関係性

機械学習とAI・ディープラーニングの関係性は図にするとわかりやすいです

AIの中には、機械学習やディープラーニングが含まれており、機械学習にはディープラーニングが含まれています

そのため、AIを開発するためには、機械学習・ディープラーニングの理解が必須になります

機械学習やディープラーニングを理解するには、データミックスの活用がおすすめです

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Pythonには機械学習のライブラリが豊富に用意されている

プログラミング言語の中で、Pythonが機械学習に使われているのには、理由があります

Pythonが機械学習に使われているのは、次の3つの理由からと言えます

• 豊富なライブラリ
• 豊富な学習コンテンツ
• Pythonのコード記述がシンプル

一つずつ解説していきますので、しっかりと理解をしていきましょう

豊富なライブラリ

Pythonにはよく使う機能を一つにまとめたライブラリというものがあります

ライブラリを使うことで、コード記述を少なくし、効率よく開発を行うことができます

Pythonのライブラリには、機械学習に関するライブラリも豊富に用意されており、複雑な処理もコード1行で表現することができます

豊富な学習コンテンツ

また、参考書やWebコンテンツ、動画コンテンツなど、Pythonの学習を行うにあたり、さまざまな学習コンテンツが豊富に用意されています

無料で利用できるものもあるため、Python未経験者の方は、無料の学習コンテンツから学習を始め、無理なく継続できそうであれば、有料の学習コンテンツを利用するのがおすすめです

Pythonのコード記述がシンプル

最後に、Pythonのコード記述がシンプルなのも、機械学習にPythonが使われている理由です

機械学習では、膨大なデータを取り扱っていきますが、Pythonを使うことで、膨大なデータをたった数行で処理することもできます

そのため、機械学習を実装するまでの時間を短縮することができ、効率よく実装をすることができます

Pythonの代表的な機械学習ライブラリ

ここからは、Pythonの代表的な機械学習ライブラリを紹介していきます

いくつかサンプルコードも紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください

TensorFlow

TensorFlowは機械学習やディープラーニングを行うためのライブラリです

TensorFlowでは、パターン認識やデータ分類、将来予測などを行うことができます

TensorFlowはTwitterの関連ツイートをタイムラインの上部に表示させる技術に活用されています

scikit-learn

scikit-learnは機械学習を行う際の、基本的なライブラリになるので、機械学習を始める際には、scikit-learnの習得をまずは目指します

scikit-learnでは、教師あり学習・教師なし学習に関するアルゴリズムを一通り実装することができます

scikit-learnでできることは、

• 回帰
• 分類
• クラスタリング
• 次元削減
• データの前処理
• モデル評価と選択

などです

また、scikit-learnの公式サイトには、どういったサンプルデータがあるかが掲載されています

サンプルデータを使って、機械学習を行いたい方は、参考にしてみてください

Dataset loading utilities

OpenCV

OpenCVは画像認識ライブラリで、画像に写っている顔の認識を行うことができます

企業の顔認証セキュリティなどに活用されています

OpenCVとTensorFlowやPyTorchなどを組み合わせて実装することで、実現することができます

Numpy

Numpyは数値計算ライブラリで、多次元配列を扱うことができます

多次元配列は数学の行列のことを指しており、機械学習では行列が基本の概念となります

そのため、Pythonの機械学習のライブラリは、その多くがnumpyを使用しています

また、機械学習を行う際の、データ前処理でもnumpyは活躍するため、numpyの理解を深めることは大切になります

Keras

Kerasは、Pythonで書かれたオープンソースのライブラリで、ニューラルネットワークを簡単に構築・学習・評価することができます

Kerasは、TensorFlowなどのバックエンドを使用しているため、TensorFlowなどを組み合わせることで高度な機能を使うことができます

以下は、Kerasを使ってニューラルネットワークを構築し学習する際に参考になるステップです。

1. Kerasをインストールする:

   pip install keras​

2. Kerasをインポートする:

   import keras​

3. 入力データと出力データを定義する
4. モデルを構築する: Kerasではモデルをレイヤーオブジェクトで構築
5. コンパイルし学習させる: モデルに学習アルゴリズム、損失関数、評価関数を選択し、学習データを用いてパラメータを調整
6. モデルを評価する: テストデータを用いて性能を評価
7. モデルを使用する: 学習済みモデルを使って新しいデータに対する予測を行います

Kerasは、簡単なAPIで構築ができるため、初心者にもおすすめのライブラリです

また、Kerasには多くのアーキテクチャのネットワークが実装されているので、それを組み合わせることで高度なモデルを構築することができます

PyTorch

PyTorchは、Facebookが開発したディープラーニング向けフレームワークです

PyTorchでは、柔軟なニューラルネットワークの記述が可能で、ディープラーニングの中でも人気があります

PyTorch自体はNumpyに操作方法が似ているため、Numpyを使用したことがある方であれば、スムーズに利用することができます

また、PyTorchの情報は豊富にあり、書籍もあるため、必要な情報を必要なタイミングで入手しやすいAIライブラリです

seaborn

seabornを使うことで、以下のような可視化を行うことができます

seabornはデータを可視化するためのライブラリです

seabornでは、美しく情報豊富なグラフを作成することができます

seabornはMatplotlibの上に構築されており、多くの種類のプロットを作成するためのより便利なAPIを提供しています

matplotlib

matplotlibはPythonで使用されるグラフ描画ライブラリで、画像のようなグラフを作成することができます

数値解析やデータ可視化などに利用されます

matplotlibは非常に高機能で、簡単なグラフから複雑な3次元グラフまで作成することができますが、より美しい可視化を目指す場合には、seabornの利用がおすすめです

Pythonで機械学習を行う流れ

ここからはPythonで機械学習を行う流れについて解説をしていきます

いきなり機械学習の完成を目指すのではなく、一つ一つ細分化して実装していくことで、機械学習が完成していきます

• データの準備
• データの前処理
• モデルの選択
• モデルの学習
• モデルの評価・改善

データ準備

機会学習に使用するデータを準備します

このデータは、学習させることを目的とする入力と入力の答えのペアで構成されます

Pythonのライブラリには、サンプルのデータセットが用意されていることが多いので、そういったものを使用して、機械学習を実装していくとデータ準備を行う手間が省けます

データ前処理

データを加工し、モデルの学習に適した形式に整えます

データを訓練用データセットとテスト用データセットに分割することもあります

モデル選択

どのようなモデルを使用したら、最も学習効果が高いかを考え、モデルを組み立てていきます

機械学習のモデルの代表的なものには、

• ニューラルネットワーク
• サポートベクターマシン
• ランダムフォレスト
• ナイーブベイズ
• 主成分分析
• 線形回帰
• ロジスティック回帰

などがあります

モデルの学習

モデルを訓練用データセットで学習させます

学習には、モデルのパラメータを最適化するためのアルゴリズムが必要となります

モデルの評価・改善

学習したモデルをテスト用データセットで評価します

機械学習モデルの評価方法として、データセットを訓練用データセット、評価用データセット、テスト用データセットに分割する方法や評価指標を用いてモデルの性能を評価する方法、特徴量の増減や2乗項や交互作用項などを調整してモデルの正規化を行うなどがあります

また、モデルの評価結果から、モデルの改善を行います

例えば、予測精度が低い場合は、モデルの複雑さやデータの正規化などを行って、性能を向上させることができます

Pythonの機械学習でできる5つのこと

Pythonの機械学習でできることはたくさんありますが、ここでは代表的な5つを紹介していきます

Pythonの機械学習で実装することができるのは、次のような技術です

• データの分類
• データの可視化や次元削減
• データからの予測
• レコメンド機能
• クラスタリング

データの分類

Pythonの機械学習では、手元にあるデータがどういったカテゴリに該当するかを分類することができ、これをクラス分類と呼びます

分類は教師あり学習のため、学習したモデルを使って、新たなデータがどこに該当するかを予測します

データの分類では、与えられた画像がなんの画像か識別する画像分類や受信したメールが必要なメールなのか、迷惑メールなのかなどを判断し、分類を行います

データの可視化や次元削減

データの可視化や次元削減を行うことで、不要なデータをなくし、機械学習の精度を高めることができます

不要なデータをなくすため、データの本質に迫ることができ、機械学習の精度が高くなります

データの可視化や次元削減は、データが膨大にある場合に活用されています

データから予測

手元にあるデータの数値から、新たに手に入れた数値を予測することができます

データから予測を行うことを「回帰」と呼びますが、教師あり学習で活用されています

回帰分析には、単回帰分析と重回帰分析があり、変数が一つのみか複数あるかで分析手法が変わってきます

レコメンド機能

入手したデータから、顧客の購買履歴・閲覧履歴などを参考に、おすすめ商品を表示する機能です

特にAmazonなどのECサイトやInstagramなどのSNSでは、レコメンド機能が実装されており、見ていた商品や画像などから、類似のものをおすすめされるのを経験したことがあるのではないでしょうか

クラスタリング

クラスタリングは教師なし学習で活用される技術で、データ間の類似度に応じて、データをいくつかのクラスターに分けます

クラスタリングは教師なし学習の一種で、与えられたデータの特徴を学習していくつかのクラスターに分けます

そのため分けられたクラスターがどういった特徴で分けられているのかは、データ分析者の判断が必要になります

Pythonで機械学習のクラスタリングを実装する【サンプルコードあり】この記事では、Pythonで機械学習のクラスタリングを実装していきます。クラスタリングは機械学習の中でも教師なし学習に分類される、機械学習です。PythonではK-meansを使ったクラスタリングを簡単に実装することができるので、一緒に実装していきましょう。...

Pythonを使った機械学習の活用例

ここからはPythonを使った機械学習の活用例について解説をしていきます

活用例を知ることで、Pythonで機械学習を実装する際のイメージを掴むことができます

画像認識

Pythonの機械学習でできることの1つに、画像解析があります

画像解析の活用例では、モザイクのかかっている写真から元の写真を再現することができます

また、画像内に特定の物体が存在しているかどうかなどの解析にも活用することができます

画像認識は、自動運転、医療画像診断、画像検索など、多様な分野で利用されており、重要な役割を果たしています

自動運転

自動運転はAIや機械学習を使って、自動車を運転させます

Pythonは、自動運転のような技術開発に向いているプログラミング言語として広く使われています

例えば、OpenCVという画像処理ライブラリを使って、カメラやレーダーなどの感覚情報を収集し、TensorFlowやKerasといった機械学習ライブラリを使って、これらの情報を分析し、適切な運転アクションを選ぶことができます

また、自動運転車両のシミュレーションを実行するためには、Pygameなどのゲームエンジンライブラリも使用することができます

顔認証

Pythonを使った顔認識には、OpenCVなどの画像処理ライブラリを使うことで実装することができます

OpenCVを使う場合、顔を特定するためにHaar CascadesやDeep Learningベースの検出器を使って顔を検出することができます

顔認識には教師あり学習アルゴリズムも使われます

レコメンドシステム

レコメンドシステムは、ユーザーに対して適切な商品や音楽などを推薦するためのシステムです

レコメンドシステムは、ユーザーのクリック履歴や購買履歴などの行動データを分析し、ユーザーの興味に合ったアイテムを推薦することができます。

協調フィルタリングは、ユーザー同士の類似性を計算し、類似したユーザーが評価したアイテムをレコメンドすることができます

協調フィルタリングには、User-Based Filtering、Item-Based Filtering、Matrix Factorizationなどがあります

レコメンドシステムは、大量のユーザー行動データを処理するために、分散型システム やグラフ計算を用いることがあります

また、深層学習アルゴリズムを用いたレコメンドモデルも提案されています

Pythonで機械学習を学ぶ方法

ここからはPythonで機械学習を学ぶ方法について解説をしていきます

Pythonの機械学習を学ぶ方法は大きく分けて、独学かプログラミングスクールに通う2通りですが、少しでも早く機械学習を身に付けたい場合には、プログラミングスクールの活用をおすすめします

書籍で独学を行う

書籍を使って、Pythonで機械学習について学ぶ方法はハードルが低く、プログラミング初心者の方におすすめの独学方法です

また、機械学習を学ぶには、Pythonの基礎を理解しておく必要があります

私がPythonの基礎知識を学ぶのに参考にしたのは、次の書籍です

Pythonで機械学習を学ぶ際に、参考になる書籍は次の3冊です

Web教材で独学を行う

YouTubeやUdemyなどのWeb教材を活用することで、Pythonで機械学習を行う方法を学ぶことが出来ます

どちらも動画教材ですが、Youtubeは基礎、Udemyは応用を学ぶことが出来ます

まずはYouTubeでPythonに触れてみて、独学で学び進められそうだな、と感じたら、Udemyの有料教材を購入するのがおすすめです

そのほかに、ProgateやPaiza、ドットインストールもあるので、そちらも合わせて利用すると、学習効果が高まります

	Progate	Paiza	ドットインストール
動画教材	なし	あり	あり
環境構築	なし	あり	あり (ブラウザで利用可能)
対応言語	16言語	31言語	15言語
月額料金	1,078円/月	1,078円/月	1,080円/月
教材数	無料会員：18 有料会員：84	無料会員：81 有料会員：1,417	無料会員：370 有料会員：7,000
質問機能	無料会員：なし 有料会員：なし	無料会員：なし 有料会員：あり	無料会員：なし 有料会員：あり
講師	無料会員：なし 有料会員：なし	無料会員：なし 有料会員：あり	無料会員：なし 有料会員：あり

プログラミングスクールに通う

Pythonで機械学習をより学びたい場合には、プログラミングスクールに通うのがおすすめです

Pythonは独学で学ぶことができるプログラミング言語ですが、独学では時間がかかってしまうのと体系的に学ぶことが出来ません

自分の興味・関心のある部分を、つまみながら学習するため、Pythonの本質を理解するまでにも時間がかかってしまいます

そのため、費用はかかってしまいますが、プログラミングスクールの活用がベストです

スクールに通いながら、受けられそうな案件を受けることで、スクール代を回収することもできるので、ぜひチャレンジしてみてください

プログラミングスクールに通うことで、漏れなく体系的にPythonの基礎知識やPythonで機械学習を行う方法を学ぶことができます

• Pythonに特化して学びたい→.Pro
• 完全オンラインで学びたい→Aidemy Premium
• 機械学習やデータサイエンスに特化して学びたい→データミックス

.Pro

.Proでは「Python」のカリキュラムを4年前に作成して以来、常にアップデートを行っており、近年では業務効率化にも幅を広げています

AIやwebサービス・機械学習を学ぶ、プログラミング特化コースです。

.Proがおすすめなのは、

1. プログラミング未経験だけど新しく挑戦したい
2. 人とコミュニケーションをとるのが苦ではない
3. すぐにでも転職できる実践型スキルを本気で身につけたい

といった人たちです

特に、.Proを受講する方の約9割はプログラミング未経験の方なので、初めてプログラミングに触れる、といった方でも安心して受講することが出来ます。

.Proの受講期間は6ヶ月と長期であるため、途中で挫折しないためにも、雰囲気を味わっておくことは重要です

.Proでは実際の授業の雰囲気も見ることができ、講義開催日である土曜日に対面での個別相談も開催されています。

Aidemy Premium

Aidemy Premiumは、オンラインで学べるプログラミングスクールです。Aidemyでは、初心者から上級者まで、様々なプログラミング言語を学ぶことができます。

Aidemyでは、以下のようなプログラミング言語を学ぶことができます。

• HTML/CSS
• JavaScript
• Python
• Ruby
• PHP
• Java

Aidemy Premiumでは、ビデオ講義や実践問題を通じて、ハンズオンで学ぶことができます。

また、学習を支援するために、専任のキャリアカウンセラーがいるほか、学習をサポートするSlackコミュニティも用意されています。

Aidemy Premiumでは、さまざまなプランが用意されており、月額料金や有効期限が異なります。

アイデミー（Aidemy Premium）の主なコース	習得できるスキル
AIアプリ開発コース	Python／HTML・CSS／Git／Flask（PythonのWEBアプリフレームワーク）／機械学習／WEBスクレイピング
データ分析コース	Python／Pandas／Numpy／機械学習（教師あり・教師なし）／データクレンジング／時系列解析／ディープラーニング
自然言語処理コース	Python／Pandas／Matplotlib／機械学習（教師あり・教師なし）／自然言語処理／ディープラーニング
ビジネスAI活用講座	DX入門／AIマーケター育成コース／Python／Numpy／機械学習／AIリテラシー／ビジネスへのAI活用

運営元	株式会社アイデミー
本社	東京都千代田区神田小川町一丁目1番地 山甚ビル3F
料金	プレミアムプラン 3ヶ月/327,800円(税込)〜
学習内容	Python基礎・データ操作・アルゴリズムなど
受講形式	オンライン

データミックス

データミックスは、年間2,200名以上が受講するデータサイエンスに特化したスクールで、全くの未経験者でも通用するデータサイエンティストの育成を行っています

データサインティストに求められるのスキルは、

• 統計学
• 機械学習
• 人工知能(AI)
• プログラミング

といった幅広い分野を網羅している必要があります

データミックスでは、上記4つのスキルを学べるようにカリキュラムが構成されています

機械学習やAIでは、データサイエンスが非常に重要になります

データサイエンスについて学びたい場合には、データミックスの利用がおすすめです

データミックスは、データサイエンスに特化したプログラミングスクールで、データサイエンスを学びながら、pythonを学ぶことができます

無料個別相談会をオンラインで行っているので、興味がある方は一度参加してみるのをおすすめします

※無料オンライン相談や個別相談などさまざまなイベントが開催中