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。

コラム

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機械学習

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] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中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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Pythonのディープラーニング用フレームワーク Chainerとは【初心者向け】

Pythonのディープラーニング用フレームワーク Chainer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？田島悠介ディープラーニング用フレームワークChainerを活用する方法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！ Chainerとは（メリットなど） Chainerとは、 Python でディープラーニング(深層学習)を行うためのライブラリです。Python のディープラーニングのライブラリはいくつかあります。まずはそれぞれの特徴を見ていきましょう。 Chainer 日本の Preferred Networks という会社が主導して開発されています。チェイナーと読みます。「Define by Run」という機能により、柔軟な計算グラフ（ディープラーニングのモデル）の構築が可能であることが特徴です。自然言語処理の分野で多く使われています。実装は Python で書かれており、TensorFlowよりは低速ですが、 Python に慣れている人にとっては扱いやすいライブラリでしょう。 https://chainer.org/ TensorFlow Googleが主導して開発されています。現在、最も多く利用されているディープラーニングのライブラリです。若干プログラムの書き方は難しいのですが、ディープラーニングのモデルの細かい部分まで調整できます。実装はC++で行われておりGPUにも対応しています。高速な計算が可能です。 TensorFlowとは Keras 最も初心者向けのディープラーニングのライブラリです。ディープラーニングのモデルを簡単に記述できます。バックグラウンドで TensorFlow や Theano といったライブラリを動かして処理を行っています。現時点でディープラーニングの学習を始めるとしたら、Keras 一択でしょう。 Kerasとは初学者の場合、はじめは Keras で記述し、オリジナルのモデルを作る必要が出てきた場合に TensorFlow や Chainer を利用すると良いでしょう。 Chainerを活用する方法まずは Chainer をインストールしましょう。パソコンが Macならターミナル、Windowsならコマンドプロンプトから以下のコマンドでインストールします。なお、事前に Python のインストールが必要です。 pip install chainer インストールが終わったら、チュートリアルや公式リポジトリに掲載されているプログラムで学習を進めましょう。なお、学習するにあたっては、 Python とディープラーニングの基礎知識が必要となりますので、ここではリンク先の紹介を行います。公式ドキュメント https://docs.chainer.org/en/stable/index.html 公式リポジトリ chainer のプログラム本体とともに、多くのサンプルプログラムが格納されています。 https://github.com/chainer/chainer 公式リポジトリの中のMNIST 機械学習で良く使われるデータセットを用いたディープラーニングのサンプルです。 https://github.com/chainer/chainer/blob/master/examples/mnist/train_mnist.py 日本語チュートリアル(Chainer Tutorial Book) Preferred Networks 社が提供しています。Colaboratoryというツールで作成されており、チュートリアル自体でプログラムを実行しながら学習を進めることができます。 https://play.chainer.org/ 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。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！ 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。プログラミングを独学で学習していて、このように感じた経験はないでしょうか？

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PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかを現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかについて、テックアカデミーのメンター（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とR言語のどちらを選択すればよいか、それぞれの特性に応じて選ぶ必要があります。実務でも、PythonとR言語の用途やエンジニアの確保などの観点から言語を選択するため、ぜひ学習してみてください。目次ディープラーニングとはディープラーニングにPythonがよく使用される理由ディープラーニングに適したPythonのライブラリ（NumPyなど）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）監修してくれたメンターそもそも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。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とRの比較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！ PythonとR言語を比較する（言語としての特徴、メリット・デメリットなど）ここでは、PythonとR言語にどのような違いがあるのかを、いくつかの視点で比較していきましょう。 Pythonとは Pythonとは、1991年に開発されたプログラム言語です。 Webアプリケーションを実装する場合、DjangoというWebアプリフレームワークを利用します。 PythonでWebアプリを開発するならDjangoが主流なため、Djangoができるエンジニアを集めることも容易です。 Webアプリケーション作成以外にも、データ解析や、AIの機械学習やディープラーニングなどで使用されます。大学や研究機関でもPythonを利用した機械学習を行うのは、すでにPythonで多くの機械学習やディープラーニングのライブラリが用意されているためです。ライブラリとは、よく使う機能をあらかじめ実装されたプログラムの塊です。すでに便利な機能が用意されているため、ライブラリから呼び出すだけで様々な処理が可能になります。 Pythonはコードが読みやすく、簡潔にまとめることができるという特徴もあります。 R言語とは R言語は、1995年に開発されたプログラム言語です。データ解析・統計用に開発され、実際に研究分野で多く使用されています。 R言語は、統計解析分野の専門プログラミング言語といってもよいほど、統計解析分野のライブラリが豊富です。ただし、R言語は、Webアプリケーションを実装するのには向いていません。習得しやすさ Pythonは初心者でも習得しやすいように、シンプルな文法で構成されています。 R言語は多言語でのプログラミング経験がないと理解が難しく、初心者が最初に学ぶ言語としては不向きだといえるでしょう。求人 Pythonでの求人は、世界的にも豊富です。 Pythonの求人は、Djangoを利用したWebアプリケーションエンジニアから、自動化処理のエンジニアや、機械学習エンジニアと幅広い職種で募集があります。 R言語で求人を探すと、同時にPythonの求人も関連求人として見つけることが可能です。 R言語での募集はほとんどがデータサイエンティストです。 R言語のほうがPythonより求人数は少ないですが、求職者もPythonに比べ少ないです。ドキュメント Pythonの日本語情報は、非常に豊富です。 Pythonに関するユーザー会も複数団体存在し、各団体が発信している情報も豊富です。また、各団体のチャットやメーリングリストで質問することも可能です。日本ではR言語を使うエンジニアが限定的です。基本的には研究者向けの言語であるため、日本語での情報は少ないです。そのため、R言語で不明点が出た場合は、英語の情報を調べます。 R言語の日本人利用者は大半が研究者であるため、英語で情報を取得することはそれほどハードルが高くない作業ともいえます。統計解析、データサイエンスにおける比較 Python、R言語どちらにも豊富なデータ解析に使えるライブラリ、パッケージが含まれています。 Pythonは汎用性の高いライブラリが豊富です。 R言語で提供されているパッケージは、研究成果そのものがパッケージ化されたものが多いです。特にR言語は、高度な可視化を行うことができる特徴があります。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中機械学習における比較機械学習の予測精度を競うコンペである「Kaggle」では、公開されているコードのうち、上位に入賞しているコードの多くはR言語で書かれたものが多いです。そのため、R言語が使われている優れたアルゴリズムが多く作られている状況です。そして、優れたアルゴリズムがパッケージ化されて公開されていることから、高度な機械学習を行う際にはR言語で行い、そこから別の開発をする場合はPythonを使用するパターンもあります。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。コスパ・タイパ最適化の参考として、テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由をご紹介します。

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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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