PythonのAI開発に便利なライブラリについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonのAI開発に便利なライブラリについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

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。

 

 

目次

1. AIとは
2. AI開発にPythonを利用するメリット
3. AI開発に便利なライブラリ
4. まとめ

 

AIとは

AIとはartificial intelligenceの略で、日本語では人工知能と呼ばれています。

人工知能の定義は、「人間の知的活動の一部をソフトウェアで人工的に再現したもの」です。そのため、多くの人が思われているように「人間のような感情を持っている」とか「人間と同じような思考ができる」といったものではありません。

ニュースで話題になっているような自動運転やルンバにはAIが用いられていますが、極端な話をすれば炊飯器なども人工知能なわけです。人工知能の定義は誤解されていることが多いので、ここで正しく理解しておきましょう。

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AI開発にPythonを利用するメリット

それでは次に、AI開発にPythonを利用するメリットについてご説明します。

結論から言うと、「PythonにはAI開発に使えるライブラリが豊富」という点が挙げられます。もちろん他のプログラミング言語でも開発できなくはないのですが、行列や微分を用いた高度な数学的計算に特化したライブラリは少ないようです。

そういうわけで、やはりAI開発をするなら現時点ではPython一択だと言えるでしょう。

AI開発に便利なライブラリ

では最後にAI開発に便利なライブラリをいくつかご紹介致します。

numpy

numpyは行列や微分、三角関数などの計算などの数学的な計算に特化したライブラリです。Pythonの様々なライブラリの中でもベースとして用いられています。

 

matplotlib

matplotlibはグラフを描くためのライブラリです。扱っているデータを可視化したいときに便利です。データの可視化はAI開発においてはAIの予測精度を確認するときなどに用いられます。

 

scikit-learn

scikit-learnは機械学習のためのライブラリです。サポートベクターマシンやロジスティック回帰など様々なモデルが用意されており、それぞれのモデルに対して学習や予測などの関数が備わっています。関数の使い方もモデル間で統一されているため使い勝手の良いライブラリです。

 

tensorflow

tensorflowは機械学習の中でも特にディープラーニングのためのライブラリです。ちなみにtensorflowはGoogleが開発したライブラリです。こちらはある程度の数学やPythonの知識がないと使いこなすのは難しいです。今までにご紹介したライブラリよりも上級者向けのライブラリですので、知識に自身のある方は使ってみてください。

 

keras

kerasもディープラーニングのためのライブラリです。実はkerasは裏でtensorflowを用いています。ただ、tensorflowよりも直感的にディープラーニングを構築できるのが特徴で、ディープラーニングの各層のクラスを追加していくだけで比較的簡単にAI開発ができます。

 

まとめ

この記事ではPythonのAI開発に便利なライブラリについてご紹介しました。

これからはAIが当たり前のように使われる時代になることはほぼ間違いありません。時代の先端を走り続ける人材になるためにも、使い方を知っておくと良いかもしれません。

監修してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき） 大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。 得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

 

 

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