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【Python】機械学習の始め方【完全初心者向け】

【Python】機械学習の始め方【完全初心者向け】
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こんにちは、さすを(@sasuwo0409)です。

いきなりですが、

機械学習って何?

機械学習を学ぶにはどうすればいいの?

機械学習を学んで便利なものをつくりたい!

と思ってはいませんか?

今回の記事は、現役システムエンジニアの筆者が、機械学習の始め方を解説していきます。

この記事を読めば、機械学習の始め方がわかります。

それでは本文をどうぞ。

困っている人
困っている人

今流行りの機械学習について学びたいです。

頑張りたい気持ちはあるけど、手順がわかりません。具体的な方法を教えてほしいな。

さすを
さすを

この悩みを解決します!

この記事を読むとわかること:

  • 機械学習の始め方
  • 機械学習の学習法
  • 学習中の挫折を防ぐコツ

筆者の情報:

  • 現役システムエンジニア 兼 ブロガー
  • 過去に6,000万のPython案件を受注
  • 最近ハマっていることは機械学習

※0円のサンプルテキストという近道
独学よりプログラミングスクールの方が効果は出やすいですが、値段が高く、なかなか手を出しづらいですよね。techgymでは無料のサンプルテキストをもらえるので、これを使ってPythonの基礎を学ぶのもありだと思います。

>>techgymの無料サンプルテキストはこちらから

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1.【Python】機械学習の始め方

1.【Python】機械学習の始め方

1-1.機械学習とは

機械学習とは、人工知能の一種で、データから反復的に学習し、自動で改善するコンピュータアルゴリズム、研究領域のことです。

わかりやすいように言い換えると、「人がプログラミングで作っていたことを、プログラムが自動的に作れるようにするもの」ということです。

前提としコンピュータは言われたことしかできません。

「計算結果を出力する」「指定された色を画面に表示する」といった感じです。

つまり、コンピュータ自身が考えて、適切な答えを出すというのは、一般的に不可能ということです。

機械学習は、そのような不可能を可能にした画期的なアルゴリズムなのです。

1-2.機械学習の種類

機械学習の種類は大きく分けて3つあります。

  1. 教師あり学習
  2. 教師なし学習
  3. 強化学習

雰囲気だけ覚えておけばOKです。

教師あり学習:
事前に与えられたデータを「例題」として特徴を抽出・学習し、それをもとにモデルを生成する手法
例:分類問題、回帰問題

教師なし学習:
事前に「例題」データを与えず、実際のデータから抽出した特徴をもとにモデルを生成する手法
例: クラスター分析自己組織化マップ

強化学習:
現在の状態を観測し、一連の行動を通じて最も評価を得られるようなモデルを生成する手法
例: TD学習Q学習

さすを
さすを

暗記する必要はないので心配しないでくださいね!

1-3.Pythonが機械学習になぜ適しているのか

以下の4つの理由が挙げられます。

  1. 言語の信頼性が高い
  2. 文法がシンプル
  3. 情報が充実している
  4. ライブラリ・開発環境が充実している

理由①:言語の信頼性が高い

Pythonが機械学習に適している理由の一つ目は、Pythonへの信頼性です。

Pythonは、YouTubeやInstagram、さらにはPintarestやDropboxなどの様々な有名サービスの開発にも使われており、実績が豊富です。

さすを
さすを

囲碁プログラム「AlphaGo」 や、ソフトバンクでおなじみの「Pepper」君もPythonの機械学習が使われています!

理由②:文法がシンプル

Pythonが機械学習に適している理由の二つ目は、文法のシンプルさです。

Pythonの基本理念には「Readability counts.」というものがあります。これは直訳すると「読みやすいことは善である。」という意味です。

Pythonは誰がコードを書いても同じようなコードになりやすく、他の人が作成したコードを理解しやすいといった特徴があります。

機械学習を研究している方の中には、プログラミングの専門家でない人も少なからずいます。

そういうわけで、Pythonのシンプルな文法が重宝され、人気になっているのです。

理由③:情報が充実している

Pythonが機械学習に適している理由の三つ目は、情報が充実しているということです。

Pythonにかかわらず、プログラム言語は「調べて調べて調べまくる」が基本です。

そんなときに、情報が不足していたら、作りたいものも簡単に作れないですよね。

Pythonは、拡張性も人気もある言語なので、インターネット上に情報がゴロゴロあります。

調べることが多い機械学習において、情報が充実しているPythonは非常に適しているプログラミング言語です。

理由④:ライブラリ充実している

Pythonが機械学習に適している理由の四つ目は、ライブラリ・開発環境が充実しているということです。

実際、機械学習をしたいと言っても、自力で一からすべての過程を作成していくのは、コストがかかりすぎるので、既存のライブラリを活用することが重要になってきます。

そして、機械学習に欠かせないライブラリのほとんどがPythonをもとに動くため、こういった機能が充実していることがPythonが人気の最大の理由といえるでしょう。

1-4.機械学習でできること

機械学習で何ができるのかがわかっていないと、具体的に作りたいものが思いつきづらいですよね。

ここでは、ざっくりとですが、機械学習でできることを紹介します。

とはいっても、ここではすべて取り上げられないほどたくさんあるので、「こんなものが作れるのか。」程度で見ていただければOKです。

予測系:

  • 需要予測
  • 株価予測
  • タクシーの配車予測
  • 生産量予測・生育予測

自動化・最適化系:

  • 点検の自動化
  • 文章の自動要約
  • SNSの自動投稿
  • データ入力の自動化
  • レジでの商品自動識別
  • ダイジェスト動画の自動生成
  • ECサイトにおけるおすすめ商品紹介
  • チャットボットによる問い合わせ対応

画像・音声処理、分析系:

  • 顔認証
  • 画像認識
  • 音声認識
  • 店舗来客分析
  • 自然言語処理
  • スパム・不正検知
  • 配達ルートの最適化
  • 医療における画像診断
さすを
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売上予測やコストの削減、監視などに役立っています!

1-5.機械学習を一から行うのは難しい

機械学習は基本的に、以下の5つの流れに沿って行っていきます。

  1. データの収集
  2. 前処理
  3. 学習
  4. 評価
  5. 予測(運用)

前処理:収集したデータの形をきれいにする処理(値の桁数をそろえるなど)

「やることはそこまで多くない」と感じたかもしれませんが、これらの作業を一から作ろうとすると、膨大な時間と労力がかかってしまいます。

時間が膨大にあり、すべてを自分の手で作りたいという人はそれでも構いませんが、一般的には現実的ではないですし、使えるものをできるだけ活用し、少しでも自分の作業を軽減していくというのがプログラムの基本です。

Pythonは機械学習のライブラリが豊富です。うまく活用すれば、少ない時間で精度の高い学習モデルを作成することができます。

機械学習だけに限りませんが、「使えるものは使う」という精神で考えていくことが大切です。

さすを
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少ない労力で使えるものを作っていきましょう!

1-6.機械学習のおすすめライブラリ10選

機械学習でよく使われるライブラリはこちらです。

いずれ使うことになるので、ざっくりとで構わないので、ライブラリの名前や特徴を覚えておくことをおすすめします。

  • Scipy
    → 微分積分・信号処理・統計などの比較的高度な数学の計算を行うためのライブラリ

  • Keras
    → 機械学習をより簡単に使うことができるライブラリ

  • pillow
    → 画像の拡大・縮小などを簡単に行うことができるようになるライブラリ

  • Numpy
    → 数値計算を効率的に行うためのライブラリ

  • pandas
    → データ分析、データ解析を効率的に行うためのライブラリ

  • PyTorch
    → 直感的にコードを書くための機械学習ライブラリ

  • OpenCV
    → 画像や動画を処理するための機能がまとまっているライブラリ

  • matplotlib
    → Numpyのためのグラフ描画ライブラリ

  • scikit-learn
    → データの分類、予測をするためのライブラリ

  • TensorFlow
    → 顔認識、音声・画像認識などをするためのライブラリ

なお、各ライブラリのインストールの仕方や使い方を知りたい方は「【これだけ知っておけばOKです】 現役エンジニアもよく使う便利なPythonライブラリ25選」を参考にしていただけたらと思います。

1-7.機械学習の環境構築方法

機械学習をするためには、機械学習をするための環境が必要です。

ただ、機械学習をするにはGPUという「処理速度があがる演算装置」がほぼ必須なのですが、これをローカル環境で準備するのはなかなか難しいです。

ですので、ここではGoogle Colaboratoryを使うことを推奨します。

  • Google Colaboratory:
     ・Webブラウザで利用できる無料のPython実行環境
     ・GPU、TPU(処理速度があがる演算装置)も無料で使用できる
     ・GoogleアカウントさえあればOK

なお、使い方の説明などはこちらの記事で紹介しているので、Google Colaboratoryについて詳しく知りたい人は参考にしていただけたらと思います。

>>【3分で解決!】Google Colaboratoryの使い方【無料ですぐにPythonを使えます】

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2.【Python】機械学習の学習法

2.【Python】機械学習の学習法

2-1.サンプルコードで実際に動きを見てみる

雰囲気を知りたいだけなら、ぶっちゃけこれが一番手っ取り早いです。

ということで、過去に僕が作ったサンプルコードを用途別に載せておきます。

どんなライブラリを使っているのか、どこでどのような処理をしているのかを見つつ、実際に手を動かしてみると理解が深まるので、ぜひ試してみてください。

とにかく手軽に機械学習を体験してみたい方:

とにかく手軽に機械学習を体験してみたい方は「【5分でできる!】YOLOv5を使って物体検出する方法を徹底解説!」の記事のサンプルコードに挑戦するのがおすすめです。

YOLOv5という物体検出モデルを活用して機械学習を行うので、プログラムを1行書くだけで、機械学習を体験することができます。

機械学習の全体の流れを体験してみたい方:

機械学習の全体の流れを体験してみたい方は「【コピペOKです】機械学習で画像分類する方法【Pythonで気軽に体験できます】」の記事のサンプルコードに挑戦するのがおすすめです。

実際に学習する画像を集めたり、学習モデルの準備もしていくので、機械学習の全体像を把握することができます。

機械学習を使って動画判定をしてみたい方:

機械学習を使って動画判定をしてみたい方は「【初心者向け】機械学習を使って動画に映っているものを判定する方法を徹底解説!」の記事のサンプルコードに挑戦するのがおすすめです。

最近は動画コンテンツが増えてきているので、機械学習を身近に感じるとともに、新しい仕事の可能性がひらめくかもしれません。

2-2.オンライン学習サービスで学習する

機械学習のスキルを最短で身に着けたいのであれば、オンライン学習サービスで学ぶのが一番です。

というのも、機械学習の資料は英語が多く、理解しやすいとは正直言いづらいです。最初のころは、機会学習の基礎を身に着けるのも難しいと思います。

個人的に一番おすすめなのが、Udemyです。

Udemyはサービス満足度が非常に高いオンライン学習サービスです。機械学習のコースは37件もあるので、あなたに合ったコースを見つけることができるでしょう。

図1:Udemyの機械学習コース一覧
図1:Udemyの機械学習コース一覧

また、Udemyは定期的にセールを行っており、書籍と同じくらいの値段で学べることが多いです。

万が一あわなかったとしても、30日間の返金保証がついているので安心です。

本気で機械学習を極めていきたい人は、一度覗いてみるのもありだと思います。

>>Udemyの機械学習教材はこちら

2-3.スクールに通う

オンライン学習サービスと同様に、最短で機械学習スキルを身につけたいのであれば、スクールに通うこともおすすめです。

「講師に対面で教えてもらいたい」「一人だとサボってしまいそう」「仲間と一緒に成長していきたい」という人は一番向いているでしょう。

techgymでは基礎知識なしでも効率よく学べるように細部に渡って設計されているので、効率的に学習を進めることができます。

今なら無料オンライン体験レッスンを受講できるので、本気で学びたい人は受けてみてはいかがでしょうか。

>>techgymのPython無料講座はこちらから

2-4.本を読みながら学習する

最低限のお金で機械学習のスキルを身につけたい方は、本を読みながら学習するのもありでしょう。

スキル習得に多少時間はかかってしまいますが、自分のペースで進めることができます。また、参考書が一冊あるだけで、困ったときに非常に役立ちます。

機械学習をしていくときにおすすめな本を3つ紹介します。どの本が良いのか気になる方は参考にしてみてください。

スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)

機械学習をほとんど触ったことがない人は、スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)がおすすめです。

解説がとても親切で、エンジニアでない人でも取り組めるような構成になっているので、挫折を極力防ぐことができます。

機械学習の基本を固めたい人は持っておきたい1冊です。

Python実践機械学習システム100本ノック

仕事を想定して機械学習を学びたいと思っている人は、Python実践機械学習システム100本ノックがおすすめです。

実際のビジネスの現場を想定した例題が100個あるので、この本を読み終えるころには、機械学習の基礎は身についているでしょう。

自分の頭で考え、手を動かして機械学習の知識を深めたい人におすすめな1冊です。

Python機械学習クックブック

困った時の辞書として準備しておきたいなら、Python機械学習クックブックがおすすめです。

この本は、機械学習を進める上で、頻繁に遭遇すると思われる200を超える問題とその解決策が紹介されています。

困ったときに心強くサポートしてくれる本が欲しい人におすすめな1冊です。

3.Pythonと機械学習で挫折しないためのコツ

3.Pythonと機械学習で挫折しないためのコツ

3-1.やりたいことを明確にする

あなたはなぜ機械学習をしたいと思いましたか?

「お金を稼ぐため」

「転職するため」

「便利なものをつくるため」

理由はいろいろあると思います。

ただ、機械学習を学ぼうと思った目的を決して忘れないようにしてください。

少し精神論のような話になってしまいましたが、要は「本気で行動することが大切」ということです。

機械学習を学んで何をしたいのかをはっきりさせておくことで、挫折することを防ぐことができます。

3-2.あなたに合う学習方法を見つける

機械学習に限らずですが、学習方法には向き不向きがあります。

比べられることが好きな人もいれば、自分のペースで進めたい人もいますよね。

ですので、あなたに合う学習方法で学んでいくことが大切です。

自分に合う学習方法がわからない場合は、こちらを参考にしていただけたらと思います。

さすを
さすを

あなたに合った学習方法で、どんどんレベルアップしていきましょう!

3-3.焦らずに作業する

悲報ですが、機械学習のスキルをすぐに身に着けることは難しいです。

だからこそ、焦らずに作業することが必要です。

焦っていると、自分のできない箇所にばかり目が行ってしまい、挫折しやすくなってしまいます。

あらかじめ機械学習スキル習得の期間を長めに設定して、心に余裕をもって作業していくことが大切です。

最後に:仕事は減る一方なので、生み出す側に回ろう

ここまで、機械学習の始め方を解説してきました。

この先、間違いなく手作業の仕事は、機械で置き換えられていきます。

だからこそ、僕たちは、仕事を奪われる側ではなく、作り出す側に回りましょう。

機械学習を通して得られた知識と経験は、必ずあなたの将来に役立ちます。

勉強方法がわからなくなってしまったら、何度でもここに戻って見直していただけたらと思います。

この記事が、あなたの役に立っていたらうれしいです!

行動するあなたを心から応援しています!

それでは!

【コピペOKです】テンパズルをプログラムを使って解決する方法【Python】の答え:

1158 → 8/(1-(1/5))

1199 → 9*(1+(1/9)),9*((1/9)+1),((1/9)+1)*9,(1+(1/9))*9'

1337 → 3*((7/3)+1),((7/3)+1)*3,3*(1+(7/3)),(1+(7/3))*3

3478 → (3-(7/4))*8,8*(3-(7/4))

9999 → ((9*9)+9)/9,(9+(9*9))/9

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