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Pythonで人工知能(AI)を作ろう!ゼロから開発できるお役立ちツール

Pythonで人工知能(AI)を作ろう!ゼロから開発できるお役立ちツール

近年私たちの暮らしの中にも幅広く活躍の場を広げつつある人工知能(AI)。さまざまなシーンでその恩恵を受けているという方も少なくはないでしょう。

でも、そもそもどうやって作られているのか気になりますよね。もちろんプログラミングによって作られているのですが、なかでも、Pythonというプログラミング言語が用いられることが多いといわれています。実際、Pythonは人工知能(AI)のプログラミングに適した特徴を数多く持っているプログラミング言語です。

とはいえ、いざPythonを使って人工知能(AI)を作ろうとしても何から始めればいいかわからないという方もいらっしゃることでしょう。

そこで今回は、Pythonを使ってゼロから人工知能(AI)を開発する方法から、知っておきたいお役立ちツールまで詳しくご紹介します。

Pythonとはどんな言語か

Pythonとはどんな言語か

先ほどもご紹介したように、Pythonは人工知能(AI)の実装に適した特徴を数多く持つプログラミング言語です。では、いったいPythonのどのような特徴が人工知能(AI)の実装に適しているのでしょうか。

Pythonはもともと「Amoeba」という分散オペレーティングシステムのシステム管理を行うために開発されたプログラミング言語です。その後、さまざまな機能が追加されていき、現在では機械学習やWebアプリ開発など幅広い分野で使われる人気言語となっていったのです。

人気のウラには次のような3つの特徴があります。

構文がシンプルで覚えることが少ない

まず第一に、Pythonの構文は驚くほどシンプルです。ですから覚えなければならない構文規則が他のプログラミング言語と比べても圧倒的に少ないのです。これは初学者にとって敷居が低く、学習しやすいプログラミング言語といえるでしょう。

1行で多くの処理を記述可能

これはある処理を行うために書かなければならないコードが他のプログラミング言語に比べて圧倒的に少なくて済むということに他なりません。(この特徴を「記述性が高い」ということもあります。)Pythonには「リスト内包表記」と呼ばれる機能が標準で搭載されており、この機能を使うことで、他の言語ならそれなりの量が必要になる処理をわずかな行数で記述できるのです。

ライブラリの種類が豊富

Pythonには、標準で付属している「標準ライブラリ」というものがあります。この標準ライブラリは、Pythonをインストールするだけで使えるようになります。また、別途インストールすることで使用可能になる「外部ライブラリ」も豊富に用意されています。これらのライブラリの機能を使うことによって、高度な処理を短いコードで記述することが可能になるのです。

あとからご説明しますが、機械学習や人工知能(AI)の実装に関連のあるPythonの外部ライブラリとして「TensorFlow」「Chainer]「NumPy」などがあります。

Pythonで人工知能(AI)を作る方法とは

Pythonで人工知能(AI)を作る方法とは

Pythonの特徴についてご理解いただいたところで、今度はPythonを使って実際に人工知能(AI)を作る方法についてご紹介します。

Pythonで人工知能(AI)を作るためには、大きく4つのステップが必要です。(事前にPythonの環境構築が必要になりますが、ここでは割愛します。)

データ収集

人工知能(AI)が何か処理をするためには、人間と同じく学習することが必要です。そして、人工知能(AI)が学習するためには膨大な数のデータが必要になります。

でも練習のために人工知能(AI)を作ってみたいという人には、膨大なデータを集めるのは簡単なことではありません。そんなときは、Kerasやscikit-learnなどの無料のデータセットが用意されていますので、それらを利用するとよいでしょう。

データ前処理

データ収集したデータに対して前処理を行う必要があります。人工知能(AI)に与えるデータの質が悪いと、人工知能(AI)の判断や分析の精度が良くありません。ゆえに、この「データ前処理」が人工知能(AI)を作るうえでも重要な作業となります。データをきれいな形に整えて人工知能(AI)に与えてあげるようにしましょう。

モデル構築

Pythonで人工知能(AI)を構築するうえで核となるフェーズです。モデルとは、あるデータを入力すると、どういう結果を出力するのかを決定するもの。人工知能(AI)のモデルは、主にPythonのライブラリを使って構築します。モデルにはさまざまな種類があり、それぞれに得意分野苦手分野があります。そのため、分析の目的に応じたモデルを選択することが必要になります。

使用するモデルが決まれば、次にモデルに適用するパラメータを選択します。パラメータは、誤差の範囲をどれくらいまで許容するのかなどの設定値のことです。

モデルテスト

モデルを構築したら、テストを行います。人工知能(AI)がどのくらいの精度を持っているかを試験するのです。たいていの場合はうまくいきません。その場合は、先ほど触れたパラメータを変更したり、場合によっては、モデル自体を変更したりします。

見事テストに合格した人工知能(AI)はWebアプリやボットなどの形にして稼働させてみましょう。

Pythonで人工知能(AI)を開発するためのおすすめライブラリ

Pythonで人工知能(AI)を開発するためのおすすめライブラリ

先ほど、人工知能(AI)モデル構築の際に、Pythonのライブラリを使って構築するとご紹介しましたが、ここではそんなライブラリのなかからおすすめのライブラリをご紹介しましょう。

scikit-learnとTensorFlowは、標準でも多くの分類器やモデルを扱うことができ、人工知能(AI)の入門者から専門家まで幅広く使用されています。
scikit-learnは、機械学習全般のアルゴリズムが実装された人気のライブラリです。統計学、パターン認識、データ解析の技法を豊富に使うことができます。
また、TensorFlowはGoogleが開発を行っているニューラルネットワークの最新ライブラリです。ハイレベルな機能を実装可能で、計算をデータフローやグラフで表すことができ、複雑な問題に対処できるライブラリです。

Pythonで人工知能(AI)を開発するためのおすすめのサンプルコード

Pythonで人工知能(AI)を開発するためのおすすめのサンプルコード

Pythonがいくら学習しやすいからと言っても、初心者がいきなりすらすらとコードを書き進めるのもハードルが高いことでしょう。そんな場合は、サンプルコードを見ながら学習することをお勧めします。

以下のサイトAI研究所の「【コピペでOK】機械学習によく使うPythonのコード一覧まとめ」には、機械学習や人工知能(AI)でよく使うPythonのサンプルコードがまとめられています。ぜひ参考にしてみてください。

【コピペでOK】機械学習によく使うPythonのコード一覧まとめ

1からPythonで開発を進めるのは難しいかもしれません。ですからこのようなサンプルコードを利用してPythonでの人工知能(AI)開発に役立てていきましょう。

Pythonで人工知能(AI)を開発するときのポイント

Pythonで人工知能(AI)を開発するときのポイント

それでは最後に、Pythonで人工知能(AI)を開発するときのポイントを一つ。

それは、人工知能(AI)を開発するうえで便利な道具であるライブラリを上手に使いこなすことです。

Pythonのライブラリを使いこなすことができれば、プログラミング初心者であっても、人工知能(AI)を手軽に開発することが可能です。ですからまずはどのようなライブラリがあるのか知識を増やしておきましょう。それがライブラリを上手に使いこなす一歩につながります。

 

プログラミングのイメージ

今回は、Pythonで人工知能(AI)を開発する方法について、初心者の方にもわかりやすいよう優しく解説しました。

Pythonが人工知能(AI)の開発に適した言語であること、また豊富に用意されているPythonのライブラリを活用することで人工知能(AI)の開発がより効率的に行えることがお判りいただけましたよね。これで初心者の方でもPythonでの人工知能(AI)開発をどのようにすれば良いのか想像することができたでしょう。

「人工知能(AI)を自分の手で作る」と聞くと途方もなく困難な作業のように思われるかもしれませんが、今では開発に役立つツールや、サンプルコードもたくさん用意されています。ですから是非勇気を出して、Pythonを使った人工知能(AI)開発にチャレンジしみましょう。

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