Pythonによる機械学習入門!できることや勉強方法を紹介

最終更新日:2024年2月7日

機械学習とは、経験から学習して自動的に改善を行うアルゴリズムで、人工知能(AI)の一種です。機械学習は様々な分野で活躍が期待され、導入の進んでいる技法です。Pythonはこの機械学習の実行アプリケーション構築のためのプログラミング言語として定番化してきています。

しかしながら、機械学習は必要な知識が多く、習得までのコストがかかることも事実で、効率的な学習が必要とされています。この記事では、Pythonが機械学習のプログラムに採用される理由、Pythonの機械学習でできること、必要となる知識、おすすめの勉強方法について解説します。

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この記事のまとめ

  • 機械学習とは、データの規則などから入力に対する出力を予測する技術で、多くの場合Pythonで実装されている
  • Pythonはデータサイエンス用ライブラリが豊富、文法が分かりやすいなどの理由から採用されやすい
  • Pyhonの機械学習実装方法は多くの教材から学べるため、自身の特性やライフスタイルに合った教材を選ぶと良い

機械学習とは

機械学習とは、大量のデータを与え入力データの特徴などを学習させる技術です。機械学習の手法は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分類され、それぞれに特徴があります。目的に応じて使い分けるのが大切ですので、それぞれの特徴を確認しましょう。

教師あり学習

教師あり学習とは、入力データと正解データを用いて学習する手法です。例えば「画像に犬が表示されているか判別する」モデルを構築する場合大量の画像を準備し、犬が表示されている画像には犬が表示されていることを示す正解というラベルを与えます。

このように入力データと正解データを組み合わせて学習し、受け取ったデータを分類できるように学習させる手法を教師あり学習と呼びます。教師あり学習は「電子メールのスパム判定」「入力画像に表示されているものの判定」「機械翻訳」などに使用されます。

教師なし学習

教師なし学習とは、入力データのみを与えてパターンを学習する手法です。例えば「物理が得意な人」を求めたいとします。この場合、入力データに「国語、数学、歴史、物理」の点数を入力し、物理の得点が高い人はどの教科の点数が高い(もしくは低い)のか学習します。

このように正解の無い入力データから法則性を見つけ出し、データを判別する手法を教師なし学習と呼びます。教師なし学習は「データ予測」「類似画像分類」などに使用されます。

強化学習

強化学習とは、条件下において獲得するポイントを最大化するような行動を学習していく手法です。例えば囲碁などのゲームは複数選択肢がある中で行動を選択できます。選択した行動が良かったのかはゲームが終わるまで分かりません。そこで、複数ある選択肢の中でどの行動が一番勝利に近づくかを学習させます。

その結果、最善手が判断できるようになり、勝利に近づきます。このような手法を教科学習と呼びます。強化学習は「囲碁や将棋の最適手」「広告の最適化」「エレベーターの制御」などに使用されています。

機械学習プログラミングにPythonが採用される理由

機械学習を実装する場合、多くの場面でPythonが使用されています。Python以外にもRなどの言語でも実装できますが、Pythonは多くのメリットがあります。ここからは機械学習プログラムにPythonが採用されている理由を4つ紹介します。
紹介するのは以下の4つです。
 

  • ・データサイエンス用ライブラリが豊富にある

    ・使用できるアルゴリズムが多い

    ・Pythonそのものが扱いやすい

    ・多くの企業で実績があり、信頼性が高い


それぞれについて詳しく見ていきましょう。

データサイエンス用ライブラリが豊富にある

Pythonは他のプログラミング言語と比較してデータサイエンス用ライブラリが非常に豊富です。また、Python独自のライブラリの評価はいずれも高く、海外コミュニティが活性化しさらにライブラリが充実する正のスパイラルの中にあります。

特に、一般的に難易度の高い機械学習のライブラリが充実しており、他の言語で開発するより工数を抑えて開発ができるようになりました。

また、データの可視化ライブラリも充実しているため、学習結果や分析結果を簡単に可視化できます。様々な形式のグラフだけでなく3Dグラフやアニメーションの実装も可能なため、結果表示で困ることが少ないです。

関連記事:Pythonによる人工知能の作り方|ライブラリの種類も解説

使用できるアルゴリズムが多い

前述の通りPythonは機械学習用のライブラリが充実しているため、様々なアルゴリズムを用いた機械学習を容易に実装可能です。機械学習用ライブラリ「Scikit-Learn」はサポートベクターマシン、ランダムフォレスト、Gradient Boosting(英語版)、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えています。その他のライブラリも様々な方法で分析可能です。

多くのアルゴリズムを扱えるため、多くの場面でPythonを用いた機械学習が可能となります。

Pythonそのものが扱いやすい

Pythonのソースコードは他の言語と比べてシンプルなので、コードが複雑になりがちな機械学習用ソースコードもシンプルに記述できます。シンプルなソースコードは可読性が上がり、ソースレビューや改善が簡単になります。
また、リストや配列を操作するオブジェクトの種類が多く、場面に応じた記述をすることで可読性や実行速度を保ちつつ、処理を記述できます。

関連記事:Pythonエンジニアの将来性は?JavaやRubyとも比較

多くの企業で実績があり、信頼性が高い

Pythonは人気のプログラミング言語ですので、多くの企業で採用されており信頼性が高いです。Pythonで構築された有名サービスの例として「Youtube」「Instagram」「Dropbox」などが挙げられます。

これらの大規模サービスだけでなく、そのほかにも多くのサービスで使用されています。

Pythonを使用した機械学習でできることと活用事例

Pythonでは様々なライブラリを利用することで、各種の機械学習プログラムを作成可能です。以下にライブラリとその実用例について記載します。

また、ディープラーニング(深層学習)は機械学習を発展させた技術です。ディープラーニングの実装もPythonで実現可能です。

scikit-learnによる金融投資の値動き予測

scikit-learnはPython向けのオープンソース機械学習ライブラリです。線形モデル、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなどの分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムが実装されています。これらの手法は高度なデータ分析を行えるため、様々な用途のプログラムを作成可能です。例えば、株価やFX、仮想通貨などの金融投資の値動きの予想、検証を行うプログラムなどを実装できます

MeCab、Janome、WordCloudによるテキストマイニング

ビッグデータなどのテキストデータの中から情報を抽出するテキストマイニング。文を単語に分割し、出現頻度や他の単語との関連によるポジティブ/ネガティブの判断を行い、有意なキーワードの抽出などができます。

MeCabやJanomeは形態素解析と呼ばれる文章分割用のライブラリになります。またWordCloudはテキストマイニングの結果を視覚的に表示するためのライブラリです。実用例としては、SNSやアンケートデータの分析によるマーケティング分野での活用があげられます。

TensorFlowとOpenCVによる画像の自動分類、認識

TensorFlowはGoogleにより開発されたオープンソースの機械学習ライブラリです。ディープラーニングの実装に対応しており、Pythonからも利用できます。OpenCVはインテルの開発した画像処理・画像解析および機械学習等の機能を実装するライブラリです。OpenCVもPythonで利用できます。

TensorFlowとOpenCVを組み合わせて、機械学習による画像の自動認識を行うプログラムを作成可能です。実用例としては、人間の顔の自動認識、物体検知のためのプログラムがあります。

Pythonの機械学習習得におすすめの勉強方法

Pythonは機械学習やデータサイエンスに利用されることが多いため、関連する書籍が非常に豊富です。種類が豊富なため、自身の学習レベルに合った書籍を選択することで、効率的・体系的に学べます。ここからはおすすめ書籍を3つご紹介します。

書籍から学ぶ

Pythonは機械学習やデータサイエンスだけでなく多くの場面で使用される人気言語のため、関連する書籍が非常に豊富です。種類が豊富なため、自身の学習レベルや目的に合った書籍を選択することで、効率的・体系的に学べます。ここからはおすすめ書籍を3つ紹介します。

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズは、機械学習全般の知識を学べる書式です。scikit-learnやTensorFlowといった様々な機械学習用ライブラリのサンプルコードが充実しており、写経するだけで基礎が学べます。また、データの前処理から異なるモデルの組み合わせなど、実践的な実力を身に着けたい方におすすめの1冊です。

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)

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)は、Python初学者でも挑戦しやすいように絵や登場人物の会話形式で学べる書籍です。理解が難しい数学やアルゴリズムは省略しており、実装に重点を置いた内容となっています。こちらの書籍もサンプルコードが非常に見やすいので、機械学習入門におすすめの1冊です。

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第3版

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第3版は、Pythonの基礎からTensorFlowを学べる1冊です。数式とコードを合わせて解説しているので、どちらか一方に不安がある方はもう一方の知識を基に理解できる1冊となっています。各章が文章→数式→ソースコードと進むので、数学の知識が無い方も安心の1冊です。数学、Pythonの両方の基礎を固めたい方におすすめです。

Webサービスで学ぶ

Pythonによる機械学習には人気と需要があります。そのため、学習のコンテンツを公開しているWebサービスも多数存在しています。動画やイラストによる解説でわかりやすく学習できることがメリットです。無料のコンテンツを用意しているところもあります。

Udemy

Udemyはオンラインの学習マーケットプレイスサービスです。全部で130,000のオンラインコースがあり、その中にはデータサイエンス、機械学習、Pythonによるプログラミングのコースも含まれています。豊富なコースとともに世界中のトップ講師から学べることもメリットとなっています。

キカガク

キカガクはAI、機械学習のための動画学習プラットフォームです。機械学習の数学、Pythonの基礎、統計・データサイエンスの基礎などハンズオン形式の動画と演習形式のテストを組み合わせたサービスとなっています。動画コンテンツの強みである繰り返し何度でも復習できることもメリットです。

PYQ

PYQとは、ブラウザだけで学習できるWebサービスです。初心者には難しい環境構築無しに学習できるので、気軽に学習を始められます。また、コードを記述するだけでなく読む→書く→動かすの3ステップで学習することで定着しやすいのが特徴です。

AI Academy

AI Academyとは、PythonやAIを実践的に学べるだけでなく、中級者以上は自身が作成したデータ分析やコンテンツを販売できるサイトです。中級者以上が販売しているコンテンツ数は非常に充実しており、他のサイトと比べて学習コンテンツや事例が多いのが特徴です。また、様々な目標を設定でき、初心者から中級者まで満足できるコンテンツが展開されています。

関連記事:これだけは押さえておくべき!機械学習を学べるおすすめスライド5選

ドットインストール

ドットインストールとは、3分の動画を視聴してプログラミングを学べる学習サイトです。ホームページ構築からWebサービスの制作方法、データ分析・機械学習の実装方法まで学べます。

動画で学べるため、実装の流れをイメージしやすく、無料会員でも73レッスン体験可能です。まずは無料会員でプログラミングの基礎を学び、自身の学習スタイルに合っていると感じた方は有料会員になってはいかがでしょうか。

Progate

Progateとは「初心者から創れる人に」をモチーフにした初心者向けの学習サイトです。スライド形式の資料を基に学習でき、Webサイト上でプログラミングできるため、事前準備なしに学習できます。無料ユーザーでもプログラミングの基礎を学べるため、ドットインストールなどと比較して気に入ったサービスで有料会員になると良いでしょう。

スキルアップAI株式会社:機械学習のためのPython入門講座

機械学習のためのPython入門講座とは、Pythonをはじめとしたプログラミング未経験者からsckit-learnを用いた機械学習モデルを構築できるレベルを目指すオンライン講座です。Pythonの基本文法からデータ分析用ライブラリの活用方法、データの可視化から機械学習モデルの構築方法を学べます。豊富なハンズオン形式の講演で学べるため、初心者にもおすすめの講座です。

ライブ配信形式、eラーニング形式から選択でき、受講形式で料金が異なるため自身のライフスタイルにあった形式を選びましょう。

教材で学ぶ

前述の通り、Pythonは人気のプログラミング言語かつIT人材不足が叫ばれているため、Python教材を無料で公開している組織は複数あります。教材で学ぶメリットは知識を網羅的に学べるため、独学のデメリットである知識が偏るなどを防げる点です。

東京大学:Pythonプログラミング入門

こちらは東京大学が無料で公開しているPythonの教材です。基本文法やコードのテスト方法、有名ライブラリの使用方法まで網羅的に紹介されています。教材はGoogle ColaboratoryというWebブラウザ上でPythonを実行できるサービスを前提としているため、初心者にもおすすめの教材です。

参考:東京大学:Pythonプログラミング入門

京都大学:プログラミング演習 Python 2021

こちらは京都大学が無料で公開している240ページに及ぶPythonの教材pdfです。実行環境の起動方法からコンピュータとプログラムの関係、Pythonの基本構文から有名ライブラリの操作方法を学べます。一方でpdfのため、一部のソースコードをコピー&ペーストすると余計なインデントによるエラーが発生する可能性があります。大変参考になる教材ですが、使用方法にご注意ください。

参考:京都大学:プログラミング演習 Python 2021

機械学習に活用されるライブラリ

前述の通り、Pythonが機械学習に使用されている理由の1つは、機械学習に活用されるライブラリが豊富だからです。ここからは、Pythonで使用される代表的な機械学習関連のライブラリを5つ紹介します。紹介するのは以下5つのライブラリです。


  • ・Numpy

    ・Pandas

    ・Matplotlib・seaborn

    ・Scipy

    ・sckit-learn

    ・TensorFlow・Keras


それぞれについて詳しくみていきましょう。

NumPy

Numpyとは、Pythonで数値計算を効率的に行うためのオープンソースのライブラリです。大規模な多次元配列や行列の操作、高度な数学関数などを簡単に実装でき、科学計算やデータ分析の際に活用されています。また、Pandasなどの他のデータ分析ライブラリの基盤ともなっているデータ分析の中心的ライブラリです。

Pandas

Pandasとは、Pythonで”データフレーム”と呼ばれるデータ構造とデータ分析を実装するために使用するオープンソースのライブラリです。ExcelやGoogleスプレットシートのような行と列で構成されたデータ構造を操作し、データ操作や集計を実装する際に活用されます。

Matplotlib・seaborn

matplotlibとは、Pythonでデータの可視化やアニメーションなどを実装するライブラリです。2次元、3次元グラフの描写からアニメーションまで様々な方法でデータを可視化できます。

seabornとは、matplotlibを基に作成された可視化ライブラリで、リッチデザインを簡単に実装できます。ソースコードの流れもmatplotlibと似ているため、習得難易度も低く、初心者にも扱いやすいライブラリとなっています。

SciPy

SciPyとは、科学計算と技術計算を実装するためのPythonライブラリです。Python上で線形代数や積分、信号処理など高度な計算を実装できます。使用する際は前述のNumpyと組み合わせて使用されることが多いです。

scikit-learn

sckit-learnとは、SciPyを基に作成された機械学習モデルを実装するためのライブラリです。回帰や分析、分類など様々な手法の機械学習モデルを簡単に実装できます。

Pythonで機械学習モデルを実装する場合のほとんどがscikit-learnで実装される非常に人気のライブラリです。

TensorFlow・Keras

TensorFlowとは、機械学習モデルの中でもニューラルネットワークを実装する際に使用されるGoogleが開発したライブラリです。ニューラルネットワークとは、人間の脳みその構造を基に作成された数式モデルで、人間と同じように論理的思考や学習を再現する手法を指します。

Kerasとは、TensorFlow常で動くニューラルネットワークモデルで、ディープラーニングを簡単に実装するために使用されるライブラリです。

Python以外で機械学習に必要な知識

機械学習をプログラミングで実現しようとした場合、Pythonが書けることは前提条件です。そのうえで、機械学習を組み立てるための知識を持って、実装をすることが必要となります。

数学の知識

機械学習では、さまざまな数式や予測モデルを利用して分析を行います。どのモデルが最適かを判断したり検証したりするには、微分や積分、統計、線形代数、行列暗算などの数学スキルが必要です。

少なくとも大学初等レベルの知識は網羅する必要がありますが、どのようなシステムを構築するかによって要求される難易度が変動します。高度なシステムを構築する際には、ベクトルや行列を扱う線形代数学などの大学数学レベルが要求されることもあります。

アルゴリズムの知識

機械学習ではアルゴリズムが用いられます。機械学習でよく使われる、教師データあり・なし学習の手法や回帰によって分類する手法を決めるためには、アルゴリズムの知識が必須となります。

代表的なアルゴリズムとして、パターン認識モデルの一つであるサポートベクターマシンや、統計解析の一部であるクラスタリングなどがあります。また、ダイレクトマーケティングで頻繁に使われるロジスティック回帰や、データを分類の一部である樹木モデルなども押さえるとよいでしょう。

データモデリングの知識

機械学習は大量のデータを利用して問題を解決する方法です。機械学習にデータを利用するためには、データクレンジングといわれるデータの整理を行うことが必要となってきます。このため、データにおける相関や固有ベクトルなどのパターンや構造の把握、分類、異常検出などの予測、解析、検証を行うデータモデリング知識が必要となります。

また、データベース操作が必要となるため、SQLやR言語などの知識も必要となることがあります。

Pythonと機械学習に関するよくある質問

最後にPythonと機械学習に関する質問に回答します。

Q1. Pythonを使った機械学習で何ができますか?

Pythonを使った機械学習の使用例を紹介します。


  • ・販売とマーケティング:機械学習モデルを用いて製品の売り上げや市場の流れを予測するモデルを構築できます。予測モデルを構築することで、在庫の最適化や新商品売り上げの判断に活用可能です。

    ・異常品検出:機械学習モデルを用いて不良品検出の自動化を実現できます。例えば、カメラに写した部品に異常が合った場合のみメールを配信するなどが可能です。

Q2. 機械学習をPythonで始めるにはどうすればいいですか?

機械学習をPythonで始めるには、まずはPythonの基本文法を身につけましょう。Pythonの基本文法は初心者でも学びやすいので、無料教材などで十分学べます。Pythonの基本文法を身につけてからは機械学習に使用されるライブラリを学ぶことで、簡単に機械学習を実装できます。

まとめ

経験、データから学習して有用な知識、傾向を得る機械学習。その機械学習の実現が可能なのがPythonを用いた機械学習プログラミングです。Pythonは機械学習に必要となるライブラリが充実しているため、多くの企業でも採用されるプログラミング言語となっています。
Pythonの機械学習プログラミングでは金融商品の予測、テキストマイニング、画像分類による判断などを行うことが可能です。それぞれを実現するためのライブラリを適宜利用することで、効率的に開発が可能となっています。

機械学習をプログラムとして実現するためには、Pythonでのプログラミングスキルに加え、数学、アルゴリズム、データモデリングなどの知識も必要となってきます。これらを学ぶための方法として、スクール、書籍、Webサービスの利用といった方法があります。それぞれの方法にメリット、デメリットがあるため、自分に合った方法を選ぶことが大切です。

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