Python

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。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

ディープラーニングとPythonについて解説します。

そもそもPythonについて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読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

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！

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。

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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 PLAYやconpass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。

内容分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。

挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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機械学習

【徹底解説】機械学習（マシンラーニング）とは！まずはここから理解しよう

現在、幅広い業種で人工知能（AI）が使われています。またニュースや新聞でも、人工知能の報道を目にしない日はありません。このような状況の中、人工知能に興味・関心を寄せるエンジニアが増えてきています。また企業においても、人工知能のスキルを持ったエンジニアの採用が活発に行われています。機械学習は、その人工知能の中核をなすテクノロジーであり、現代のエンジニアにとっては、ほぼ必須の知識とも言えるでしょう。この記事では、機械学習の概要、各種手法についての解説、ディープラーニングとの違いなどを紹介します。機械学習とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているか、ぜひ知っておきましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次機械学習とは教師あり学習とは教師なし学習とは強化学習とはディープラーニングとの違いとは機械学習の代表的なライブラリ田島悠介今回は機械学習について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！機械学習って最近よく耳にしますね。具体的にどのような技術なんですか〜？田島悠介人工知能の中核をなす技術の1つなんだ。詳しく見ていこう。大石ゆかり分かりました！機械学習とは人工知能（AI）とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間が学習するプロセスと同様に、情報を与えて物事の特徴やルールを学習させなくてはなりません。この学習方法のことを機械学習（マシンラーニング）と呼びます。機械学習は、従来のプログラミングと違い、開発者が全ての動作をプログラミングするわけではありません。開発者はコンピューターにデータと分け方を与えます。コンピューターはその情報を元に、データの特徴を学習し、新たなデータに対する正解を予測します。例えば、以下のような手書き数字の画像データがあったとします。 MNIST 開発者は、この画像データに対する正解、「0」や「1」といった数値をペアで与えます。コンピューターは、画像データと正解の数値をもとに、数値毎の画像データの特徴を学習します。例えば「画像データのどの位置が濃い」といった特徴です。この学習の成果を「モデル」と言います。 tensorflow.org また、このことは、機械学習はデータの特徴をモデル化（数式化）できることを前提としている、とも捉えることができますね。そして、このモデルをもとに、新たな画像データの正解を「予測」します。これが機械学習の大まかな流れです。なお、人工知能の精度を高めるには、大量のデータでコンピューターに学習させることが必要です。2000年代に入り、高速・高性能なコンピューターが容易に入手できるようになりました。また、インターネットの発展により、従来より格段に多くのデータを収集できるようになりました。このことが、現代の機械学習の技術を支えています。それでは、次に機械学習の種類について確認して行きましょう。機械学習は大きく「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つに分けることができます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは教師あり学習教師あり学習とは、データと正解を与えて、コンピューターに学習させる方法です。前出の手書き数字の学習例も教師あり学習です。教師あり学習は、分類問題と回帰問題に分けることができます。分類問題分類問題は、データを種類ごとに分けることを目標とします。例えば画像データを与えて花の種類を予測する、音声データを与えて文字を予測する、これらは分類問題となります。 Iris_flower_data_set 回帰問題回帰問題は、データの特徴から、新しいデータに対する値を予測することを目標とします。例えば株価の予測や、天気予報、これらは回帰問題となります。教師あり学習の手法次に代表的な教師あり学習の手法について紹介します。線形回帰、線形分類データを直線で予測するのが線形回帰、直線で分けるのが線形分類です。線形回帰（分類）は、学習も予測も高速で、モデルをシンプルに構築できる特徴があります。また古くから研究されており、以外に線形回帰（分類）できるデータは多いため、まず最初に検討してみるべき機械学習の手法の1つでしょう。 Wikipedia SVM(サポートベクターマシン) SVMは線形回帰（分類）の手法の1つです。線形回帰（分類）は直線で分類を行うのに対し、SVMは超平面分離定理という考え方をもとに、空間をねじれさせることで、最終的に曲線で回帰（分類）を行う手法です。 SVMは優れた機械学習の手法の1つで、ディープラーニングが登場するまでは、とても多く使われていました。モデルをシンプルに構築出来、精度も良いことから、現在でも多く使われている手法です。決定木木構造のモデルにより分類する手法です。決定木は機械学習の手法としてだけでなく、意思決定を助けるためのツールとしてもよく用いられます。他の手法に比べて、人間が見てもモデルを理解しやすいことから、リスクマネジメントのような、人間の判断が必要な分野の予測によく用いられます。 Wikipedia ニューラルネットワークニューラルネットワークは、重回帰分析（多変数解析）の手法の1つです。人の神経回路をモデルとしており、機械学習の手法としては、最も古く(1950年代)から研究された来たものの1つです。 Wikipedia ロジスティック回帰「回帰」と書いていますが「分類」の手法です。ニューラルネットワークのモデルの一部を変更（活性化関数をシグモイド関数に変更）したものです。ディープラーニングの1層版です。ディープラーニングはこのロジスティック回帰を複数層組み合わせたモデルです。教師なし学習とは教師なし学習とは、データだけ与えて、コンピューターにデータをグループ化（クラスタリング）させる方法です。例えば通販サイトで商品を購入した時「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という文章を見たことは無いでしょうか。これは、コンピューターに「購買履歴」のデータを与えることで、教師なし学習により「商品Aを買った人は、商品Bを買う確率が高い」というようにユーザをグループ化することで実現しています。また、教師なし学習には主成分分析といって、データ分析をより行いやすくするための方法もあります。教師なし学習には以下のような手法があります。 k平均法クラスタ（分類するグループ）の数を決め、クラスタの数分、ランダムな点を起きます。各データは一番近い点に所属させます。所属が決まったら、クラスタに属するデータの中心を新しい点とします。これを繰り返すことでデータをグループ化します。主成分分析機械学習でモデルを構築する際、その前段階として、データの次元（説明変数の数）を削減するために用いられます。変数同士の相関度合いと寄与率をもとに、複数の変数を相関の少ない「主成分」と呼ばれる変数にまとめる手法です。これにより、機械学習のモデルをシンプルに構築することができるようになります。強化学習とは強化学習とは、よい結果には報酬を与えることにより、コンピューター自らに最適な方法を導き出させるようにする学習方法です。ゲームやロボットの学習によく用いられます。強化学習では、守るべきルールと、行動に対する報酬が与えられます。例えば、トランプのゲームにおいては、守るべきルールはゲームのルール、行動に対する報酬としては、勝つことに対する報酬、のようになります。コンピューターはその情報をもとに、考えられるパターンをランダムに試行していきます。最初は全く上手く行かないように見えますが、何度も試行していくうちに、コンピューターはより報酬を多く得られる行動を選択するようになります。代表的な手法として、Q学習といった手法が知られています。ディープラーニングとの違いとはそれでは、機械学習と並んでよく耳にする、ディープラーニングとは、どのような違いがあるのでしょう。結論としては、ディープラーニングは機械学習をより発展させたものです。機械学習はデータの特徴をモデルで表します。しかし、機械学習ではデータの特徴は何かを開発者が指示しなくてはなりません。手書き数字の画像データを例にすると、「画像データの濃淡」がデータの特徴である、ということを開発者が指示します。これに対して、ディープラーニングは、データの特徴自体をコンピューターが見つけます。つまり、データのどこに注目すれば良いかということをコンピューター自身が学習して見つけ出すことで、自動的にどんどん賢くなっていく、という訳です。 tensorflow.org 機械学習の代表的なライブラリそれでは最後に、機械学習の代表的なライブラリを紹介します。 scikit-learn 機械学習のライブラリと言えば、まずはscikit-learnです。教師あり学習・教師なし学習とも、基本的な機械学習の理解を深めるには、初学者はscikit-learnから学習することをおすすめします。 scikit-learnには、多くの機械学習のモデルとテスト用データセットが含まれており、初学者でもすぐ機械学習を試してみることができます。 scikit-learnの特徴は、ほんの少しのソースコードの変更だけで、モデルを変更した機械学習を行える点です。例えば、最初、SVM(サポートベクターマシン)でモデルを構築したとしましょう。こちらはソースコードの一部です。 from sklearn import svm clf = svm.SVC(gamma=0.001) clf.fit(X_train, y_train) 次に、モデルをロジスティック回帰に変更してみます。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # ロジスティック回帰 clf = LogisticRegression() # ロジスティック回帰 clf.fit(X_train, y_train) このように、わずか2行変えるだけでモデルを変更できます。現在、機械学習(非深層学習)のライブラリと言えばscikit-learn、ほぼ一択です。現在は深層学習（ディープラーニング）のライブラリが主流となっています。 Tensorflow 深層学習（ディープラーニング）のライブラリで最も有名なものと言えばTensorflowです。TensorFlowはGoogleが開発し、オープンソースで公開しています。オープンソースで公開されているため、私たちはGoogleの最新の研究成果を自分の手で試してみることができます。例えば、画像分類のInception-v3というモデルは、人間を超える、約96%の画像正解率を達成しています。 TensorFlow Image Recognition 田島悠介機械学習について、理解は深まったかな？大石ゆかり機械学習の仕組みやライブラリの種類など、勉強になりましたー！田島悠介機械学習は、これからエンジニアの必須の知識として必要になってくるよ。深層学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで説明するね。大石ゆかり分かりました。ありがとうございました！今回は、機械学習について解説しました。これから機械学習を勉強したい、機械学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。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、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

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海外で話題沸騰中！イマーシブラーニング（没入型学習）とは？特徴や事例(国内外)をわかりやすく解説

田島メンター没入感を高めて深い理解を促すイマーシブラーニングが海外で今話題だね。大石ゆかりイマーシブフォートとか、エンタメの流れで聞き覚えがありますが、イマーシブラーニングと聞くとよくわからないです。。。すごいんですか？田島メンターイマーシブラーニングは教育に革命を起こす今話題の概念なんだよ。イメージしやすいように、特徴と国内外の事例も交えて解説していくね。大石ゆかり最後まで読んでイマーシブラーニングのすごさを宣伝できるようになります！よろしくお願いします！イマーシブラーニングとはイマーシブラーニングは、学習者がまるでその環境に没入したかのような体験を通して、深い理解や実践的なスキルを習得する教育手法です。テクノロジーの進化により、バーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）を活用した学習が可能となり、従来の学習方法を大きく変えつつあります。イマーシブラーニングの主な特徴 2024年にスコットランドで開催された学会では、Immersion（没入）感が生まれる特徴として、以下の3つが挙げられました。包囲されているという主観的な感覚周囲の環境や状況に完全に取り囲まれているという感覚です。まるでその場にいるかのように、すべての方向から情報や環境が迫ってくるイメージです。例えば、VR（バーチャルリアリティ）を使用した教室で、全方位から視覚や音声で情報が提供されることです。生徒は仮想環境の中で古代ローマを歩くかのように感じ、歴史の授業がリアルで生き生きとした経験に変わります。物語への没入物語やストーリーに引き込まれることを指します。教材が物語形式で提供され、生徒がその物語の登場人物になるような教育が例に挙げられます。経済学の原則を学ぶために、生徒が小さな島の経済を立て直すストーリーに参加し、その過程で学びを深めるようなケースがあります。エージェンシー（主体的な関与）を伴った没入自分が主体的に行動し、影響を与える感覚を伴う没入のことです。生徒が自らの選択で学習の方向やペースを決めるオンラインコースやプロジェクトベースの学習がこれにあたります。例えば、生物学の授業で、生徒が実際に環境プロジェクトを計画し、その実行と結果に基づいて学びを深めることができます。画像引用元：https://www.slideshare.net/slideshow/immersive-learning-that-works-research-grounding-and-paths-forward/269645054 この学習方法の特徴は、五感を刺激し、実際の場面に近い状況で学べる点にあります。例えば、実験室での科学実験や、歴史的な出来事をその場で体験するような学びが提供されることで、単なる暗記ではなく、体感を伴う学習が実現します。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはイマーシブラーニングが注目される理由では、イマーシブラーニングが注目される理由は何でしょうか？本記事では2つご紹介します。学習効果の高さ本メディアを運営するテックアカデミーではイマーシブラーニングをいち早く取り入れています。結果も現れており、課題の合格率が150%に向上し、副業に至った受講生の数が300%になるといった成果が表れています。「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を”まるでその場にいるかのように”感じられたことが本事例の鍵になっていると言えます。伝統的な学習方法との違い従来の学習方法では、教科書や講義を通じて情報を得ることが主でしたが、イマーシブラーニングでは学習者が能動的にその世界に入り込み、経験を通じて理解を深めます。これにより、実生活での応用力や問題解決能力が高まるとされています。イマーシブラーニングを研究する組織イマーシブラーニングを研究する組織としてイマーシブラーニング学会があります。学術的背景を詳しく知りたい方向けにご説明します。イマーシブラーニング学会とはイマーシブラーニング（没入型学習）は、新たな学問分野として注目を集めています。2014年に北米と欧州でImmersive Learning Research Networkが発足され、今年で10周年を迎えます。この学会は、最新の学術研究や技術開発を共有し、分野の発展を目的として設立されました。世界各国の研究者たちは昨年度から、Knowledge tree（ナレッジツリー）を中心とした研究のとりまとめを開始しました。分科会では、イマーシブラーニングの本質的な定義や学習効果の評価方法について活発な議論が展開されており、学者や教育者が実践的な知識を交換する場となっています。学会が提供する最新の研究やリソース学会では定期的な研究会に加え、欧米を交互に巡回する年次総会が開催されています。昨年度はアメリカのカリフォルニア、今年度はイギリスのグラスゴーで実施され、来年度はアメリカのシカゴでの開催が予定されています。参加者は現場での課題に対する解決策や新たな教育手法の導入に関する知見を得ることができ、イマーシブラーニングの導入を支援するリソースも提供されています。参考：https://www.immersivelrn.org/ 国内のイマーシブラーニング事例３選世界中の教育機関がイマーシブラーニングを導入し、学習の成果を上げています。例えば、ある大学では、VRを使用した歴史教育プログラムを通じて、学生が実際に古代文明の遺跡を「訪れる」体験をし、歴史に対する理解を深めました。イマーシブラーニングを積極的に導入している国内の企業や団体の事例をご紹介します。国内のイマーシブラーニングの事例はまだ非常に少ないですが、3つピックアップします。テックアカデミー「副業人数300%UPのプログラミング学習コース」テックアカデミーを運営するキラメックス株式会社は、学習者が学びに没入できる「イマーシブラーニング」を取り入れたコースの提供を2024年9月より開始しました。第一弾として展開される「はじめての副業コース」では、ナビゲーターによる学習支援やバーチャルキャンパスでのメンター相談、双方向型コンテンツなどを導入。実証実験では、副業を開始した受講者が3倍に増加するなど、高い成果を上げています。オンラインで提供されるこの新しい学習体験が、スキル習得の新たな可能性を広げます。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/ 出典：https://www.value-press.com/pressrelease/343043 株式会社GEKI「劇場型研修イマーシブラーニング」株式会社GEKIでは、エンターテイメントを活用した劇場型研修という形で「イマーシブラーニング」を実現しています。この研修は、脚本や演出、俳優陣を自社で手がけることで、従来の座学型研修にはない没入感のある学びを提供します。参加者が物語の中で主体的に行動しながらスキルを身につけることが特徴で、IT企業や食品メーカーなどの事例では、ロジカルシンキングやリーダーシップが楽しみながら学べると高く評価されています。エンターテイメントの力で人材育成に新しい価値をもたらすGEKIの取り組みは、多くの企業から注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000102792.html フォレストデジタル株式会社「ECC共催のVR英会話イベント」フォレストデジタル株式会社と株式会社ECCが共同で、保育園児向けのイマーシブ英会話イベントを東京都内で開催しました。このイベントでは、空間VR「uralaa」を活用し、ECCのネイティブ講師が園児たちに没入型の英語学習体験を提供。仮想空間のリアルな景色を使い、楽しさと学びを融合させた新しいアプローチです。対象は2～5歳の園児で、英語学習の最適な時期に自然な形で言語習得をサポートします。保育園という安心できる環境で実施されるこのイベントは、教育とテクノロジーの可能性を広げる試みとして注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000069887.html 海外/国外のイマーシブラーニング事例６選 Mondly VR（マンドリーブイアール） Mondlyは、VR技術を駆使して言語学習の新たな地平を切り開いた画期的なアプリケーションです。全世界で2000万以上のダウンロード数を誇るこの人気アプリは、その成功を基盤に、さらに没入感のあるVR版を展開しています。バーチャルキャラクターとの対話：VR空間内でAIキャラクターと直接会話することで、リアルな言語使用環境を再現しています。没入型学習体験：VR技術を活用し、ユーザーを言語が使用される実際の環境に没入させることで、効果的な学習を促進します。楽しく効率的な学習：ゲーム感覚で楽しみながら、効率的に言語スキルを向上させることができます。リアルな言語使用シナリオ：日常生活で遭遇する様々な状況を再現し、実践的な言語スキルの習得を支援します。 MondlyのVR版は言語学習に革新をもたらします。没入感のある環境でAIキャラクターと対話し、リアルなシナリオを体験することで、学習効果を最大化し、モチベーションを維持します。Mondlyは、VR技術を活用した言語学習の先駆的存在です。参考：https://ja.mondly.com/ 参考：Mondly VR – Learn languages in Virtual Reality MineCraft　（マインクラフト） Fintropolisは、マイクロソフトとATB Financialが共同開発した革新的な金融教育用VRゲームです。人気ゲーム「マインクラフト」を活用し、中学生が楽しく金融リテラシーを学べる環境を提供しています。フィントロポリスは、家庭で子どもたちに460万回以上ダウンロードされ、若者にお金の管理や投資の重要性を効果的に教育しています。没入型バーチャル都市：プレイヤーは仮想都市で生活しながら、実践的な金融スキルを学びます。ゲーミフィケーション：金融の学習を楽しいゲーム体験に変換し、若者の興味を引き付けます。実践的な学習：予算管理、投資、ローン、税金など、実生活で必要な金融スキルを体験的に学べます。アクセシビリティ：VRヘッドセットを使用せずに、PCでもプレイ可能です。 Fintropolisは、LabsterやNASAのVRトレーニングと同様に、最新技術を教育に活用した優れた例です。このゲームは、金融教育の新しい形を提示し、若者の金融リテラシー向上に貢献しています。参考：https://www.essencemediacom.com/case-studies/ally-fintropolis NASA（アメリカ航空宇宙局）宇宙飛行士の訓練にVRを活用し、宇宙空間での作業をシミュレートしています。 NASAは、宇宙飛行士の訓練にVRシミュレーションを積極的に導入し、宇宙空間での作業や機器操作の練習を効果的に行っています。この革新的なアプローチは、従来の訓練方法と比較して、以下のような顕著な利点をもたらしています高度な没入型体験：コンピューターで生成された精密な仮想環境により、宇宙飛行士は地上にいながら、無重力状態を含む宇宙空間の条件を安全に体験できます。視覚的・触覚的学習：VR技術を活用することで、宇宙飛行士は視覚と触覚を駆使した実践的な訓練を受けることができ、実際の宇宙ミッションに直結するスキルを効率的に習得できます。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に修正・更新が可能であり、様々な状況や緊急事態に対応する訓練シナリオを容易に構築できます。コスト効率と時間節約：従来の物理的な訓練設備と比較して、VRシミュレーションは大幅なコスト削減と時間短縮を実現しています。このようなVR技術の活用は、NASAの宇宙飛行士訓練プログラムに革命をもたらし、より効果的で効率的な準備を可能にしています。これは、Labsterやスタンフォード大学の「The Stanford Virtual Heart」と同様に、先端技術を教育や訓練に応用する優れた事例といえます。参考：https://www.nasa.gov/virtual-reality-lab-doug/ ウォルマート従業員のトレーニングにVRを導入し、顧客サービスや店舗管理のスキルを向上させています。アメリカの大手小売チェーン、ウォルマートでの導入事例は、VRトレーニングの有効性を明確に示しています。VRトレーニングは、実践的な学習体験を提供することで、高い教育効果を発揮します。この革新的な手法は、学習者の自信向上と記憶力強化に顕著な効果をもたらしています。テスト結果の向上：VRトレーニングを受けた従業員のテスト結果が10～15％改善しました。間接的な学習効果：VR体験を直接行わなかった従業員でも、記憶力の向上が確認されました。全国規模での導入：これらの成果を受けて、ウォルマートは全国の店舗にOculus GoというVRゴーグルを導入しました。均一な高品質トレーニング：VR技術の活用により、全店舗で一貫した質の高いトレーニングが可能になりました。このウォルマートの事例は、VRトレーニングが従業員教育に革命的な変化をもたらす可能性を示しています。Labsterのような教育プラットフォームと同様に、VRトレーニングは従来の教育方法を補完し、より効果的な学習体験を提供する強力なツールとなっています。参考：https://corporate.walmart.com/news/2018/09/20/how-vr-is-transforming-the-way-we-train-associates スタンフォード大学アメリカ・スタンフォード大学が開発したVRコンテンツ「The Stanford Virtual Heart」は、先天性心疾患のある心臓についてVRを使って学び、理解することができる革新的な教育ツールです。このシステムでは、VR空間上に描き出された心臓を、コントローラを使って回転させたり、心臓の内部を観察したりすることができます。この技術により、以下のような利点が得られます正確な解剖学的理解：心臓の構造や血流、異常部位を詳細かつ正確に確認することができます。インタラクティブな学習体験：学習者は能動的に心臓モデルを操作し、様々な角度から観察することができます。患者家族への説明ツール：家族が子供の心臓の状態を視覚的に理解するのに役立ちます。このようなVRを活用した医療教育は、Labsterのようなプラットフォームと同様に、従来の教育方法を補完し、より深い理解を促進する可能性を秘めています。参考：https://www.360immersive.com/vr-training-for-surgery/ Labster（ラブスター） Labsterは、デンマークの会社が作ったVR（バーチャルリアリティ）を使った科学教育ツールです。普通の教室では難しい、安全で高度な理科実験や最新機器の使い方を体験できます。「デジタルツイン」という新しい考え方を教育に取り入れ、科学や技術の学習を大きく変えています。難しい理論と実際の体験をつなげることで、今までの教え方では難しかった学習方法を実現しています。学生たちは、まるで本当の実験をしているような感覚で、さまざまな学習体験ができます。高度な没入型学習環境：コンピューターで生成された精密な仮想実験室により、学生は安全かつリアルな環境で複雑な実験を体験できます。理論と実践の融合：VR技術を活用することで、抽象的な科学概念を視覚化し、直感的な理解を促進します。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に更新可能であり、最新の科学的発見や技術革新を即座に教育内容に反映できます。コスト効率と時間節約：高価な実験器具や危険な化学物質を使用せずに、多様な実験を繰り返し行うことができます。このようなLabsterの革新的アプローチは、STEM教育に新たな地平を開き、次世代の科学者や技術者の育成に大きく貢献しています。従来の教育方法を補完し、拡張する強力なツールとして、Labsterは現代のSTEM教育に完全に適合したプラットフォームとなっています。参考：https://www.labster.com/ これらの事例は、イマーシブラーニングが教育機関だけでなく、様々な産業分野で活用され、効果を上げていることを示しています。田島メンター今日の記事で紹介した「イマーシブラーニング」、どうだった？大石ゆかりすごく興味が湧きました！でも理解のために改めて質問させてください、普通の学習とどう違うんですか？田島メンター一番の違いは、学習者が能動的にその学習に「参加する」こと。能動的に学ぶから、記憶にも残りやすいんだよ。大石ゆかりなるほど、自分がその世界に入る感じですね！試してみたくなりました。田島メンターいいね、その意欲が大事です。機会があったらぜひ体験してみてね！大石ゆかり今日はありがとうございました！友達にも教えます！テックアカデミーのイマーシブラーニングの取り組みテックアカデミーでは、最新の教育技術を取り入れた「はじめての副業コース」を皮切りに、イマーシブラーニングのサービス提供を開始します。このコースでは、受講者が仮想的な職場環境に没入し、実践的なスキルの習得を促進する臨場感あふれる学習体験を提供しています。その効果として、最終課題の合格率が1.5倍に向上し、副業に至った受講生の数が3倍になるなどの成果が表れています。また、「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を肯定的に捉える受講生が多くいます。 VRヘッドセットなどが学習に不可欠となるにはもう少し時間がかかるかもしれませんが、バーチャル空間での学習はすでに確かな成果を上げています。この革新的な学習方法に興味のある方は、ぜひ詳細をご確認いただき、新しい学びの形をご体験ください。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/

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初心者向け！機械学習を学ぶのにおすすめの本10選

今回は、機械学習を学ぶのにおすすめの本をまとめています。機械学習やディープラーニングを初めて学ぶ人におすすめの本、仕事でこれから使う人におすすめの本を紹介しています。書籍によって概念中心のもの、実践中心のものなど特徴が違うので、自分の好みに合った本を見つけてみてください。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。まず最初に、非エンジニア向けのおすすめ本を紹介します。仕事ではじめる機械学習仕事ではじめる機械学習特徴プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法を中心にビジネスサイドの視点を踏まえた特徴があります。対象者深層学習も画像認識も自然言語処理も機械学習も全て含めて人工知能という1つのソフトウェアを使うと簡単に解決できるという思想の上司から、「人工知能のプロジェクト立ち上げるからあとよろしく」と言われて、現場を任された担当者向けです。学習できること最初に機械学習プロジェクトの流れを理解した上で、現場のシステムにおける機械学習の問題点を理解し、その対処方法を考えていきます。アルゴリズムについての学習では、例えば、パーセプトロン・ロジスティック回帰・SVM・ニューラルネットワーク・k-NN・決定木・ランダムフォレスト・GBDTを学習します。実装部分では、映画の推薦システムをつくるという内容で、実際に機械学習を利用した実装の解説があります。 60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング超入門 60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング超入門 (60分でわかる! IT知識) 特徴新聞を読むような感覚で機械学習とディープラーニングについて理解できます。対象者機械学習とディープラーニングを使うとどんなことができるのか全体像を理解したいビジネスマン向け学習できること自分で機械学習や人工知能について学習したい方だけでなく、だれかに説明することが出来るレベルの分かりやすい解説テキストとして学習利用することができます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはやさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほんアヤノ＆ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装までやさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装まで~ 特徴忘れかけた高校卒業程度の数学の知識でも読むことが出来るという、機械学習というタイトル本の中でも抜きん出て安心感の有る文系向け機械学習解説本です。著者は、LINE Fukuoka株式会社に勤務しているデータエンジニアです。対象者機械学習に興味があるけど、数式が出てきた時点で意味がわからなくなってしまうという方向けです。学習できること基本的な機械学習の内容と、必要な数学の復習、PythonとNumPyの基礎について学習できます。ここから先はエンジニア向けの機械学習書籍です。 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎特徴 scikit-learnのリリースマネージャである筆者が、機械学習の基礎だけでなく、「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について詳しく解説している特徴があります。ここでは網羅できないほど多岐にわたる開発手法に関して、ちょうどよい掘り下げ方で解説してある点が特徴的です。対象者「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」に関しても関心があるエンジニア向け。学習できること scikit-learnと関連ライブラリの環境設定から、教師あり学習や、教師なし学習についても、その種類とメリット・デメリットに関して細かく解説してあります。「特徴量エンジニアリング」、「モデルの評価と改善」、「アルゴリズムチェーンとパイプライン」、「テキストデータの処理」等実践的な内容も学習できます。機械学習スタートアップシリーズベイズ推論による機械学習入門機械学習スタートアップシリーズベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 特徴ベイズ主義機械学習に基づいた、モデルの構築→推論の導出という手順をステップ・バイ・ステップで解説してあるとう特徴をもちます。対象者ベイズ推論について学習したい入門者向け学習できること基本的な確率に関する期待値・離散確率分布・連続確率分布などの説明から、ベイズ推論・ポアソン混合モデルや、ガウス混合モデルを学習します。最終的には、線形次元削減・非負値行列因子分解・隠れマルコフモデル・トピックモデル・テンソル分解・ロジスティック回帰・ニューラルネットワーク等の応用モデルの学習を行います。機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで特徴機械学習の基礎的な表現方法や単語の意味だけでなく、その背景を掘り下げて解説してある点が特徴的です。対象者機械学習初心者でもイラストを多用して学習したい入門者向け学習できることイラストを多用した入門者向けにもかかわらず、最終的には、ボルツマン機械学習による画像処理等の学習まで可能です。データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミングデータサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング特徴データサイエンティストに必要な統計学の基礎と、50種類の機械学習の基本概念を学習することができます。対象者データサイエンティストを目指すエンジニア向け学習できることデータの分類、分析、モデル化、予測という一連の手法において統計学の必要な内容・不要な項目を概念・プログラミング理論・数学の見地から学習することができます。分類では、ナイーブベイズ・判別分析・ロジスティック回帰・混同行列やROC曲線等の分類モデルの評価や、不均衡データの戦略についても学習することができます。統計的機械学習では、k近傍法・木モデル・バギングとランダムフォレスト・ブースティングを学習します。最終的には、成分分析・k平均クラスタリング・階層クラスタリング・モデルベースクラスタリング・スケーリングとカテゴリ変数を通じて、教師なし学習についての理解を深めることができます。 ITエンジニアのための機械学習理論入門 ITエンジニアのための機械学習理論入門特徴ビジネスサイドの担当者が読むにはハードルがある、機械学習のツールやライブラリの内部処理や、その結果をビジネスでどのように役立てるかを、ITエンジニア向けに解説してあるのが特徴です。対象者ビジネスサイドの要求で機械学習を開始する必要に迫られたITエンジニア向けです。ベイズ推定の専門書を読む前の入門書として良いです。学習できることまず、パーセプトロンによる分類アルゴリズムの基礎を学習します。次に、ロジスティック回帰とROC曲線を通じて、学習モデルの評価方法を習得します。そして、k平均法による教師なし学習モデルの基礎と、EMアルゴリズムによる、最尤推定法の教師なし学習を訓練します。最終的に、ベイズ推定モデルとベイズの定理や、ベイズ推定の回帰分析への応用を学習します。パターン認識と機械学習上パターン認識と機械学習上特徴 2006年の発行以来世界的にトップセールスを続ける機械学習の入門書です。翻訳も日本のトップ研究者たちが行っているため、学術知識に裏打ちされた日本語で読むことができます。各学習の最後には演習問題が用意されています。対象者数学的な見地から機械学習の理論を学習したいITエンジニア向けです。学習できること確率分布では、ベータ分布・ディリクレ分布・ガウス分布・指数型分布族・ノンパラメトリック法等を学習します。線形回帰モデルでは、線形基底関数モデル・ベイズ線形回帰・ベイズモデル比較・エビデンス近似等を学習します。線形識別モデルでは、識別関数（判別関数）・確率的生成モデル・確率的識別モデル・ラプラス近似・ベイズロジスティック回帰を学習します。最後にニューラルネットワークについて学習します。パターン認識と機械学習下パターン認識と機械学習下 (ベイズ理論による統計的予測) 特徴パターン認識に関する統計学的解説をすべて網羅している様な内容の濃い学習書です。機械学習エンジニアの辞書という特徴を持ちます。対象者機械学習エンジニアとして転職を考えるITエンジニア向け学習できること上巻を凌ぐ濃密な内容と共に、ベイズ理論による統計的予測を中心とした学習が可能です。なにより、インターネット上にこの本を元にした解説やサンプルプログラムが多いため、この本だけでは理解しづらい部分も、この本を通じて氷が溶けるように徐々に学習することができます。今回は、機械学習を学ぶのにおすすめの本を解説しました。書籍によって扱っている機械学習の分野も違うものがあるので、自分が学びたい部分があるか確認しておきましょう。言語もライブラリも様々な種類があるので、事前にチェックしておくことが重要です。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。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、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方中本賢吾（なかもとけんご）アジマッチ有限会社　代表取締役社長開発実績：PHPフレームワークを利用した会員制SNS・ネットショップ構築、AWSや専用サーバー下でLinuxを使用したセキュアな環境構築、人工知能を利用したシステム開発、店舗検索スマホアプリ開発など。その他にも地域の職業プログラマー育成活動を行い、2018年には小学生がUnityで開発したオリジナルAndroidアプリをGooglePlayでリリース。ゲームで遊ぶより作ろうぜ！を合言葉に、小学生でも起業できる技術力を育成可能で有ることを証明し続けている。

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テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングを現役エンジニアが解説【初心者向け】

テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングについて解説します。そもそもPythonについて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読むとさらに理解が深まります。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。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？田島悠介テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミ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！この記事では、TensorFlowと呼ばれるディープラーニング向けのライブラリを使って、Pythonで機械学習を実践してみます。機械学習を勉強中の方や、ディープラーニングを使ってみたい方は手を動かしながら読んでみると良いでしょう。 TensorFlowとは？ Pythonにおける通常の機械学習は、scikit-learnと呼ばれる機械学習に特化したライブラリを使うことによって、簡単に実践することができます。そして、通常の機械学習に加えて敷居が高いと思われがちなディープラーニングであっても、Pythonでは専用のライブラリを使えば誰でも簡単に実践することができます。 Pythonのディープラーニング向けライブラリにはいくつかありますが、今回はGoogle社が開発したTensorFlowというライブラリを使います。ディープラーニングの実践で注意しなければならないことは、通常のコンピュータを使ってディープラーニングを行おうとすると、計算量が多く、時間がかかっていつまで経っても終わらないことがあるという点です。このようなデメリットは、ディープラーニングを行う際には注意しておくことが大事です。今回行うディープラーニングではそれほど重い処理を行うわけではないので安心してください。機械学習・ディープラーニングの学習に最適な環境機械学習や、データ解析では、Jupyter Notebookというブラウザ上で開発できる環境を使うことが多いです。 Jupyter Notebookを使うメリットは、コードや実行結果をそのままの形で保存できるので、後で振り返りやすい点や、実験的にコードを実行したいときに便利などたくさんあります。今回はJupyter Notebookを使ってディープラーニングを実践していきたいと思います。 Jupyter Notebookをインストールしていない方は、Jupyter Notebookをインストールしてから行ってください。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはTensorFlowを導入してみようそれでは、TensorFlowを実際に導入してみましょう。この記事では、GPUではなく、CPUを使ったディープラーニングを行います。Windowsの場合はコマンドプロンプトで、Macの場合はコマンドラインで pip3 install tensorflow を実行してください。 Successfully installed tensorflow のようなものが表示されたら、TensorFlowのインストール完了です。 TensorFlowを使ってコードを書いてみよう今回は、Googleが公式に提供しているチュートリアルを参考にしてTensorFlowを動かしていきます。 MNISTファイルという手書き文字のデータを学習して、新しい手書き文字の数字を予測するというプログラムを書いていきます。それでは、順番にコードを書いていきましょう。まずは from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf この部分は必要なライブラリをインポートをしています。 1行目は、__future__ というモジュールからabsolute_import, division, print_funvtion, unicode_literalsというパッケージを読み込むためのものです。 2行目ではPythonでTensorFlowを実行するための部分です。次は、 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 と書いて実行してください。すると、MNISTファイルをダウンロードします。 MNISTファイルというのは”Mixed National Institute of Standards and Technology database”の頭文字を取ったもので、手書き数字の画像のデータセットです。 AIプログラミングではよく使われる画像のデータセットで、学習の際によく出てくるものなので、覚えておくと良いかもれません。 x_trainという学習用のデータと、学習済みのAIの性能を評価するためのx_testというテスト用のデータから成り立っています。 mnist = tf.keras.datasets.mnist でMNISTファイルをダウンロードし、 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() でデータを訓練用とテスト用に分けています。その次の、 x_train, x_test =

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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】

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