機械学習入門！機械学習やPythonを学習する初心者エンジニアにおすすめです！

2024年6月19日

多くの人が機械学習の分野に関心を持ち、Pythonの学習を検討しているでしょう。
しかし、どこから着手すべきか分からないことも多いはずです。
そこで、本稿では機械学習の基礎的な内容をまとめました。

具体的には、機械学習の定義、Pythonが機械学習に活用される理由、Pythonの特徴などについて説明しています。
さらに、機械学習の知識を活かせる職種についても触れています。

本稿を読めば、機械学習の概要を把握し、学習を始めるきっかけになるでしょう。
機械学習やPythonに興味のある方は、ぜひご一読ください。

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1 機械学習とは
2 機械学習で使用されるPythonの特徴
3 機械学習を活用するおすすめの職種
4 機械学習分野のニーズ
5 まとめ

機械学習とは

人工知能の一分野である機械学習は、データから自動的に学習を行う仕組みを構築することを指します。
まず多くのデータを取り込み、そのデータから規則性やパターンを見出します。
そして、見出したパターンに基づいて新しいデータを生成したり、未知のデータを分類したりすることができます。
このプロセスを繰り返すことで、人間の能力を超える新たな発想や手法を生み出すこともあります。
代表例としては、将棋の定跡データから学習を重ね、従来にない新しい手順を見出すコンピューター将棋があげられます。
人間よりも高速かつ長時間の学習が可能なため、より高度な知見を獲得することができるのです。
このように、データから自動的に学習を行う仕組みを開発することが機械学習の目的となります。

機械学習で使用されるPythonの特徴

プログラミングの世界には様々な言語が存在しますが、機械学習分野においてはPythonが最適な選択肢とされています。
ここでは、Pythonという言語の特性について説明していきます。
Pythonの主な長所は、以下の3点にまとめられます。

豊富なフレームワークやライブラリの存在
高い信頼性
他の言語に比べてシンプルな文法構造

これらの特徴について、一つずつ詳しく見ていきましょう。

機械学習に向いたPythonのフレームワーク

Python言語は機械学習に適しているのは、機械学習に特化した優れたフレームワークやライブラリが豊富に用意されているためです。
これらのツールが揃っていれば、多大な労力を費やすことなく機械学習の開発が可能になります。
Python界で知名度の高いライブラリには、以下の3つが挙げられます。

NumPy
Pandas
scikit-learn

NumPyの概要と機械学習への活用

NumPyは、機械学習におけるPythonの数値演算ライブラリとして知られています。
自動学習を実現するには、膨大な量の複雑な計算処理が必要不可欠です。
そうした計算処理のためのコードを一から書き起こすとなると、莫大な労力を要することになります。
しかしながら、NumPyライブラリを活用することで、数値演算を容易に実行することができるのです。

データ処理のためのPandas

Pythonにおいて、表形式のデータを取り扱うためのライブラリとしてPandasが存在します。機械学習の分野では、コンピューターに対して単純なデータだけでなく、表やグラフなどの複雑なデータを読み込ませる必要があり、そのような場合にPandasは欠かせないツールとなります。
さらに、Pandasを活用することで、テーブルデータの整理や加工も可能になるのです。

scikit-learnの概要と特徴

Pythonのライブラリであるscikit-learnは、様々な機械学習アルゴリズムを集約したものです。
このライブラリを活用することで、

データの分類
予測
その他機械学習に関連する多様な処理

を実行できます。
初学者にとっても比較的簡単に扱えるため、機械学習の学習を始める際にはscikit-learnのインストールから着手するのが賢明です。

Pythonの高い信頼性

Pythonは他の開発言語と比較して、高い信頼性を備えており、安心して利用できる言語であると言えます。
その理由は、多くの著名企業がPythonを自社サービスの開発に導入しているためです。
例えば、YouTubeのプラットフォーム開発にもPythonが活用されています。
膨大な数のユーザーが毎日利用するサービスにPythonが採用されていることは、その信頼性の高さを物語っています。

Instagram
Dropbox

などの有名サービスでもPythonが使用されています。
このように、Pythonの高い信頼性が評価され、多くの企業やサービスで活用されているのです。

Pythonの文法の簡潔さと可読性

Pythonは他の言語と比べて構文がストレートで理解しやすいのが特色です。
構文が単純なため、初学者でも習得が容易で、技術者としての参入障壁が低くなっています。
さらに、Pythonはコーディングルールが厳格なため、誰が書いても同様のコードになるという性質があります。
そのため、他者が記述したコードも読みやすく、開発の効率化と確実性の向上につながります。
このように、Pythonは構文の簡潔さから様々な利点を享受できます。

機械学習を活用するおすすめの職種

機械学習の知識を活かせる職種は多岐にわたります。
機械学習の専門家として活躍するのはもちろんですが、

データ分析
AIシステム開発

など、幅広い分野で機械学習のスキルが求められています。
機械学習の理解を深めることで、新しい可能性が広がる職業選択肢が増えるでしょう。

機械学習エンジニアの仕事と必要なスキル

機械学習の知識を深めることで、機械学習エンジニアとしてキャリアを歩むことができます。
高度な機械学習アルゴリズムの開発を通じて、より優れた機械学習システムの構築を目指します。
近年では、ディープラーニングと呼ばれる高度な機械学習手法の開発が求められています。
機械学習技術は様々な業界で活用されているため、機械学習エンジニアの需要は高まっています。

機械学習エンジニアには、Pythonの開発スキルに加えて、以下のスキルが必要とされます。

NumPy

Pandasなどの機械学習ライブラリの活用力

ライブラリの長所と短所を理解し、適切な場面で使い分けられることが重要です。
また、大規模データを効率的に処理するため、MySQLなどのデータベース知識も求められます。

AIエンジニアの仕事と必要なスキル

人工知能(AI)に関連する様々な開発を行う専門家を指すのがAIエンジニアです。
機械学習エンジニアとは異なり、AIエンジニアは機械学習に限らず、AIを活用したアプリケーション開発全般に携わります。
顧客から要望を受け、AIを駆使したシステムを企画から実装まで一貫して行うのがAIエンジニアの役割です。

AIは私たちの生活に浸透しており、例えば

冷蔵庫の中身を認識して料理を提案するスマート家電

などがあります。
このようなAIを搭載した製品・サービスの需要が高まる中、AIエンジニアの活躍が期待されています。

AIエンジニアには、

プログラミング言語の知識
システム設計の上流工程に関する知見
顧客の課題を理解し解決策を提示できるビジネススキル

が求められます。

データサイエンティストの役割と必要なスキル

企業が抱える課題を解決するため、大量のデータを分析し、有益な情報を抽出する役割を担うのがデータサイエンティストです。
ソーシャルメディアの普及により、商品レビューなど、活用可能な情報がオンライン上に溢れるようになりました。
そのため、これらのデータを効果的に活用することが企業にとって重要な課題となっています。

データ分析は人間よりもコンピューターの方が得意な分野であり、近年ではAI(人工知能)がデータ分析を行うようになってきました。
そのため、データサイエンティストには、データ分析スキルに加えて、AIの開発能力も求められるようになってきています。

データサイエンティストを目指す際には、機械学習を含むAIの知識を習得することが推奨されます。
具体的には、