Python

AI(人工知能)入門にオススメなプログラミング言語はPython1択!

AI Python
ウマたん
ウマたん
当サイト【スタビジ】の本記事では、AI業務に用いられるプログラミング言語がPython1択である理由とPythonでできることについてまとめていきます。またAI業務に必要な機械学習モデリングに絞って勉強法を紹介します!

こんにちは!

事業会社でデジタルマーケター兼データサイエンティストみたいなことをやっているウマたん(@statistics1012)です。

最近は、いかに自社の事業にAIを絡ませていくかみたいな話を仕事でよくしています。

AIって聞くとなんだか難しそうなイメージを持つ人も多いと思います。

AIという言葉を何でも出来る万能ロボットだと思っている人も少なくありません。

ロボたん
ロボたん
うーん確かにAIをプログラミングするって聞くとすっごい難しそうなイメージを持つなー・・・
ウマたん
ウマたん
もちろんレベルによるけど、カンタンなAIであれば誰でも実装可能だよ!

実は、AIはしっかり理解すればそんなに難しくないんです。

この記事では、AIが何なのか理解した上でプログラミングをどのように選択するべきなのか、どのように学習していくべきなのか見ていきましょう!

まあプログラミング言語はPython1択なんですけどねっ!!笑

この記事で分かるコト

・AIとは何なのか
・どのプログラミング言語を選べばよいのか
・どのように学習していくべきなのか

そもそもAI(人工知能)とは?

様々な場で使われているAIという言葉ですが、実際にどのような定義で使われているのかご存知でしょうか?

AI(人工知能)と聞くとディープラーニングを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか?

しかしディープラーニングが登場したのは2006年であり、人工知能という言葉はそれよりもずっと前からある言葉。

必ずしもAI(人工知能)=ディープラーニングとは言えないのです。

よく言われるのが、AI(人工知能)の中に機械学習がありその中にディープラーニングがあるという構造。

AI(人工知能)という言葉自体は1950年代からあるんです。

AIには実は第1次~第3次ブームがあり、現在はその第3次ブームであると言われています。

第1次ブームではルールベースのアルゴリズム、第2次ブームではニューラルネットワーク、第3次ではニューラルネットワークを深層化したディープラーニングが中心になっています。

このようにAIは人によって捉え方が違うため、軽々しく使ってはいけないのです。

AIに関してもっと詳しく以下の記事でまとめています!

人工知能(AI)とは?ビジネスに活かすためにはどうすればよいのか? こんにちは! ウマたん(@statistics1012)です。 大学院時代は統計科学を専攻しており、現在は消費財メー...

AI案件で求められるプログラミング言語はPython

AI案件で必要なプログラミングはPython1択です!

Pythonの世界での人気を見てみると・・・

Python 人気

全世界の人気ランキングでもPythonは上位に位置します!!

このトレンドは今後も変わらないでしょう。

なぜPythonがそれほど求められるのか。

それはPythonの出来る幅が広いこととPythonのコーディングが分かりやすく比較的敷居が低いから!

Pythonは簡単に取り組めつつ極めると奥が深い言語なんですねー!

ちなみにPythonよりもC+/C言語の方が圧倒的に処理が早いので全体はPythonで記述して処理に時間がかかる部分はC+/Cでリファクタリングするパターンもあります。

以下の記事でPythonの簡単な点や難しい点について詳しくまとめていますのでチェックしてみてください!

Python 難しい 簡単
Pythonは難しいのか簡単なのか?3分で決着を付けようではないか!当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonが果たして難しいのか簡単なのか3分で決着を付けていきます。難しいという声も簡単という声も分かりますし、どの観点から見ているかによって変わります。ある意味Pythonは簡単だけど難しい言語なんです。...

Pythonをマスターすればデータ解析だけでなく、Webアプリケーションの開発やWeb上データのクローリングなど様々なことができます!

次の章で詳しく見ていきましょう!

AI×Pythonで出来ること

さて、Pythonで出来ることにはどのようなことがあるのでしょう?

データ解析ができるイメージが漠然とあると思いますが、それだけに収まらないのがPythonの素晴らしさ!

Pythonで出来ることは大きく分けて以下の6つ!

【AIに直接的に関わる内容】
データ集計・加工・描画

機械学習を使った回帰・分類

【AIに間接的に関わる内容】
WEBスクレイピング

データベース操作
API連携
Webアプリケーション開発

AI案件に携わる上で絶対におさえなくてはいけないのが、「データ集計・加工・描画」と「機械学習を使った回帰・分類」ですね。

この2つをおさえておくことで基本的なデータ分析は可能です。

データ集計・加工・描画

Pythonでは、データの集計・加工・描画に便利なnumpy/pandas/matplotlibなどのフレームワークが用意されており、簡単に行うことができます!

これらは、データ解析を行う下準備に必要になってくるので必須な初歩スキルです!

Rだとdplyrパッケージによって同等の処理ができますが、Pythonの方が圧倒的に使いやすいです。

機械学習を使った回帰・分類

定番の機械学習手法からディープラーニングまで幅広いモデリングが求められます。

やはり、Pythonの特徴は機械学習フレームワークの充実

様々な回帰・分類手法を実際に実装することが可能です。

最新の手法も比較的早くライブラリに実装されるので、最新のトレンドをキャッチアップしやすいのが特徴です。

機械学習手法は非常に多くの種類があります。

その中でも代表的な例として決定木を簡単に見ていきましょう!

決定木以外にもコード例もあわせてまとめている記事を以下に並べておきますのでぜひ見てみてください。

主成分分析とは?簡単な説明とPythonでの実装!当サイト【スタビジ】の本記事では、実務の基礎分析にて使われることの多い主成分分析について詳しく見ていきます。最後にはカンタンなPythonでの実装も載せていますのでぜひ参考にしてみてください!...
決定木
決定木とは?PythonとRで実装してみよう!当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の基本である決定木について見ていきたいと思います。アルゴリズムが分かりやすく実務でもよく使われる手法です。RとPythonでの簡単な実装も合わせておこなっていくので是非チェックしてくださいね!...
ランダムフォレストとは?PythonとRで実装してみよう!当サイト【スタビジ】の本記事では、決定木をアンサンブル学習することにより汎化能力を高めた強力な機械学習手法「ランダムフォレスト」について見ていきましょう!アルゴリズムを確認した後にRでもPythonでも実装をおこなっていきますよー!...

ちなみにディープラーニング(深層学習)まわりの手法も比較的カンタンに実装できちゃいます。

一般的な機械学習と比較すると高度な手法ですが、それでもPythonを使えば簡単に実装することができるんですよー!

TensolflowやKerasなどの使いやすいフレームワークが用意されているのです。

実際にディープラーニングを実装しているコードを以下に記載しておきます。

具体的には以下の記事にまとめていますので見てみてください!

【入門】ディープラーニングとは?仕組みとPythonでの実装を見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングの仕組みやPythonでの実装方法について解説していきます。ディープラーニングってなんとなくブラックボックスなイメージがあるかもしれませんが、実はシンプルなアルゴリズムなんですよー!...

また、勾配ブースティングと呼ばれる最先端の手法群もPythonなら余裕で実装可能!

LightGBMでディープラーニングと同様のMnistという手書き文字データを分類しています。

勾配ブースティング
勾配ブースティング手法をPythonで実装して比較していく!当サイト【スタビジ】の本記事では、勾配ブースティングの各手法をPythonで実装して徹底比較していきます!勾配ブースティングの代表手法「Xgboost」「Light gbm」「Catboost」で果たしてどのような違いがあるのでしょうか?...

まずは、この前処理→機械学習によるモデリングまでPythonでできるようになればAIプログラミングの入門は完了です!

他にもPythonでできることはたーくさんあります。

以下の記事でPythonでできることに関しては詳しくまとめていますのでよければチェックしてみてください!

Python-can
Pythonでできること6つをコード例をまじえてまとめておく!当サイト【スタビジ】本記事では、Pythonでできることを6つまとめていきます!!Pythonで何ができるのか分からない状況から深い理解にもっていきますよー!実際にPythonでの実装例や勉強方法も取り上げているのでぜひご自分の環境で手を動かして実装してみてくださいね!...

AIプログラミングのためのPython勉強法

さて、そんなAIプログラミングのためのPython勉強法について見ていきましょう!

まずは先ほどの2つ

データ集計・加工・描画
機械学習を使った回帰・分類

を習得するところからAIマスターへの道は始まります。

これらを勉強するプラットフォーム・サービスはいくつかあるんですが、以下の3つのサービスをおすすめしています。

Python学習におすすめのサービス

PyQ
テックアカデミー
Udemy

最短でマスターするなら以下のロードマップがおすすめ!

PyQテックアカデミーのAIコースを3か月間並行して、Udemyも適宜自分に合わせて購入する

PyQコーディングをガツガツ進めるサービスでPythonでできることを幅広くおさえています。

【体験談】PyQの評判は?3か月本気でPythonを勉強してみたので徹底レビュー!PyQはPythonを学ぶ上で非常にオススメで評判の高いサービスです。ただ、他のサービスとの違いが分かりにくいのも事実。そこで当サイト【スタビジ】では、実際にPyQを3か月体験した僕がPyQのメリット・デメリット・評判について徹底的にレビューしていきます!...

本当にコーディング特化のサービスなので他のサービスと並行して進めるのもオススメ!

僕自身テックアカデミーPyQを並行して進めていました!

テックアカデミーは価格は高いですがパーソナルメンターがつくのでモチベーション保ったまま進められます。

【体験談】テックアカデミー評判は?3か月本気受講してみたので徹底レビュー!当ブログ【スタビジ】では、様々なプログラミングスクールの中からテックアカデミーのメリット・デメリット・評判について3か月の体験談をもとに赤裸々にレビューしていきます。...

教材のクオリティは低いので期待しない方がいいですが、メンターのクオリティは高いのでおすすめ!

テックアカデミー メンターのレスポンス

そして、PyQとテックアカデミーで幅広く学んだ後は、自分にぴったりのコースをUdemyで受講するというパターンがおすすめ!

Udemyは、PyQやテックアカデミーと違って買い切りなので自分のペースで進められます。

Udemy
【体験談】評判の良いUdemyを実際に20コース受けてみてレビュー!当サイト【スタビジ】の本記事では、世界最大のオンライン学習プラットフォームであるUdemyのメリット・デメリット・評判・口コミについてまとめていきます!実際にPython関連のコースを20個受講して分かった体験談をもとにお伝えしていきます。...

色んな領域に特化したPython講座があるのでぜひチェックしてみてくださいねー!

20コース以上のPythonコースをひかくしていますので暇なときにチェックしてみてkづあさい笑

Udemy Python
【20コース以上受講】UdemyのおすすめPythonコースを徹底レビュー!当サイト【スタビジ】の本記事では、世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のPython講座を20コース以上受講した僕がそれぞれのコースを徹底的にレビューしていきます!ぜひムダな時間を費やさず目的に沿った効率の良いPython学習を進めてくださいね!...

Python学習法に関しては以下の記事で詳しくまとめていますので合わせてチェックしてみてください!

【独学入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【スタビジ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...

PythonでプログラミングができるようになりAIアルゴリズム・機械学習を実装できるようになるのは素晴らしいことですが、それだけでは無用の長物になってしまいます。

出来るだけ並行してAIに関わる数学の知識や統計学の知識をインプットすることをオススメします!

AI 数学
AI(人工知能)学習に必要な数学のレベルと勉強方法を5分で解説!当サイト【スタビジ】本記事では、AIを理解する上で必要な数学の知識についてまとめていきます。AI理解に必要な数学は難しくありません。高校数学レベルの微積・線形代数・確率統計が分かっていれば問題なし。それらの数学をどのように勉強していけばよいのかについてもまとめていきますよー!...
メモ
統計学入門に必要な知識と独学勉強方法を簡単に学ぼう!当ブログ【スタビジ】の本記事では、統計学入門に必要な知識をカンタンにまとめ、それらをどのように効率的に独学で勉強していけばよいかをお話ししていきます。統計学は難しいイメージが少しありますが、学び方をしっかり考えれば大丈夫!...

理論と実装の両輪をしっかり回すことでAIをしっかり理解し上手く使える人になることができるでしょう!

まとめ:PythonをマスターしてAIプログラミングを加速させよう!

最後に、PythonをマスターすることはAI案件を回す上で重要なことですがあくまでPythonはツールです。

プログラミング言語はどれも目的を達成するためのツールでしかありません。

そのため目的を正しく持っていないと、せっかくのデータとエンジニアリングがムダな努力で終わってしまうのです。

AIを扱いデータから価値を生み出すデータサイエンティストになるためには、Pythonだけに縛られずマーケティングや統計的知見も必要です。

以下の記事でデータサイエンティストになるためのロードマップをまとめていますので、ぜひ合わせてチェックしてみてください!

【入門者向け】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます!入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。...
ロボたん
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データサイエンティストへの道のりは厳しい・・・
ウマたん
ウマたん
甘くはないけど、くじけずに突き進むんだ!!
Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!