ディープラーニングにはPythonが適している理由【初心者向け】

初心者向けにディープラーニングとPythonについて解説しています。ディープラーニング(機械学習)にPythonが良く使われますが、充実したライブラリやCやC++と言ったコンパイラ言語を呼び出すことが出来て、高速に計算処理を行うことが出来ます。

TechAcademyマガジンはオンラインのプログラミングスクールTechAcademy [テックアカデミー]が運営する教育×テクノロジーのWebメディアです。初心者でもすぐ勉強できる記事が2,000以上あります。

ディープラーニングとPythonについて解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事をまずご覧ください。

 

なお本記事は、TechAcademyのPythonオンライン講座の内容をもとにしています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

Pythonのディープラーニングについて詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

ディープラーニングとは

AIとは、コンピュータに人間の行動を模倣させることです。機械学習はAIのサブセット(一部)で、コンピュータがデータに基づき物事を判定するための技術です。

さらにディープラーニングは機械学習の実装の一つで、コンピュータが何らかの複雑な問題を解決するための技術です。

包含関係としては、AI > 機械学習 > ディープラーニングとなっています。

ディープラーニングにPythonがよく使用される理由

いくつか理由がありますが、一般に認知されていると思われるものをとりあげます。

ライブラリが充実しているため

特に機械学習では頻出の、行列計算を支援するNumPyライブラリの存在が大きいです。

教育機関でよく利用されるため

文法上の特性(コードの可読性や保守性が良い)からPythonは大学の理数系教育でよく採用されます。卒業生もそのままPythonを利用し続ける傾向があるので、自然とコミュニティが拡大します。

CやC++のプログラムを呼び出せるため

大量のデータ処理では、1処理あたりの時間短縮が重要になります。少しでも高速にするため、CやC++といった機械語に近い言語の有利なケースがあります。

Pythonではこれら言語で作成したプログラムを呼び出し、局所的な処理の高速化を図れます。

[PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中

ディープラーニングに適したPythonのライブラリ(NumPyなど)

NumPy

科学技術計算のライブラリ。多次元行列を用いる演算にたいへん便利です。

SciPy

前述のNumPyも含めた、ライブラリというよりはオープンソースツール群。科学技術計算の広範な分野をカバーし、統計処理、線形代数、微積分なども扱えます。

Pandas

データを構造化し、データ解析を支援するライブラリ。数表や時系列データを扱う場合に頻繁に利用されます。

Matplotlib

グラフ描画ライブラリ。ディープラーニングにとどまらず、理数系ではデータ視覚化の標準的な手段です。

Seaborn

前述のMatplotlibをベースとし、統計データの視覚化に特化したライブラリ。複数のデータの相関を示すのに利用されます。

Scikit Learn

機械学習のライブラリ。前述のNumPy, SciPy, Matplotlibなどに依存しています。データ分析、データマイニングを得意とします。

TensorFlow

Googleが社内で開発し公開したことで有名になった、機械学習のライブラリ。数値解析やニューラルネットワークに対応しています。

TensorFlowとScikit Learnの違いですが、TensorFlowはどちらかというと低レイヤのライブラリで、機械学習を実装するための部品を提供します。
一方でScikit Learnは機械学習で一般的なアルゴリズムを組み込んでいて、一般的な処理ならばライブラリを呼び出すだけでほぼ完結します。

ディープラーニングの学習を始めてみよう(おすすめの書籍、講座など)

Web上のサイト

Pythonによる機械学習入門 ~Deep Learningに挑戦~
学会での講演資料で、Pythonでの機械学習の入口をわかりやすくまとめています。

ニューラルネットワークライブラリTensorFlow/Kerasで実践するディープラーニング (1/3)
@ITの記事で、機械学習、ニューラルネットワークの概要に触れています。
サンプルコードもあるので、気軽に試すのにも適しています。

 

書籍

ライブラリの使い方や、処理の流れを忘れてしまった時、すぐに見られる資料が手元にあると心強いです。
この分野は進歩が早いので、ライブラリのバージョンアップなどにより、情報が古くなりやすいのが難点です。

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

はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning)

Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで (AI & TECHNOLOGY)

 

オンライン講座

動画閲覧とコーディングを並行して進められる、オンラインの講座もあります。
わからない点や、忘れてしまった点を、いつでもさかのぼって調べられるのが利点です。

ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

【4日で体験しよう!】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

 

研修、セミナー、勉強会など

TECH PLAYconpassといった、IT系勉強会サイトで検索するとよいでしょう。

機会学習は流行りのテーマなので、企業によるセミナー、有志による勉強会が多数開催されています。

監修してくれたメンター

橋本紘希

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

オンラインのプログラミングスクールTechAcademyではPythonを使って機械学習の基礎を学ぶPythonオンライン講座を開催しています。

初心者向けの書籍を使って人工知能(AI)や機械学習について学ぶことができます。

現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、最短4週間で習得することが可能です。

また、現役エンジニアから学べる無料のプログラミング体験会も実施しているので、ぜひ参加してみてください。