「pythonを使用した人工知能の開発について詳しく知りたい」
「pythonで活用できるライブラリはどんなものがあるのか知りたい」
「pythonで人工知能を開発する手順を知りたい」
システムのプログラミングに携わっている方や、未経験だけど開発をしてみたいという方であれば「python」というプログラミング言語に興味を持っている方は少なくないでしょう。pythonは人工知能をはじめ、Webアプリやデータの分析などに用いられるプログラミング言語で、「pythonさえ習得すれば問題ない」と言われるほど世界中で注目されています。
人工知能は近年目覚ましい発展を遂げており、例えばお掃除ロボットや自動車の自動運転などが挙げられます。また、ソフトバンクが開発した「Pepper」は、人の感情を認識できるロボットとして一躍大きな話題となりました。このように、最先端技術でもある人工知能は、既に生活に密着した存在となっており、今後さらに開発需要が高まるとされています。
そんな人工知能の開発に、特に人気の高いプログラミング言語が「python」です。
本記事では、pythonの開発手順だけではなく、活用する事が出来るライブラリ13選、人工知能開発を支える機械学習の3つの方法について、詳しくご紹介致します。
pythonは初心者の方でも理解しやすく分かりやすい文法が大きな魅力のプログラミング言語となります。本記事でご紹介する内容を正しく把握する事で、今現在プログラマーとして活躍している方はもちろん、これからプログラミング言語を習得しようとしている方、開発に興味はあるけど経験はあまりないという方でも、人工知能の開発に関する様々な情報をしっかりと吸収できるでしょう。
pythonで活用できるライブラリ
ライブラリとは、汎用性の高い処理を誰でも簡単に利用できるようにしたプログラムを指します。このライブラリをうまく活用する事で、プログラムを0から全て組む必要がなくなり、スピーディかつ効率的にプログラムの設定が行えるようになるでしょう。
pythonはコードが少なくシンプルという特徴があり、初心者でもすぐに理解できるのが魅力のプログラミング言語です。さらに、活用できるライブラリも充実しており、人工知能に最適な種類も数多く存在しています。簡潔で分かりやすいコードのpythonと、使いやすいライブラリを組み合わせることで、人工知能の開発がさらにやりやすくなるでしょう。
ここで、pythonで活用できるライブラリ13選をそれぞれ1つずつ詳しくご紹介致します。
TensorFlow
有名なオープンソースライブラリで、2015年にGoogleが開発しました。TensorFlowの最大の特徴として挙げられるのが、ニューラルネットワークの構築や訓練が出来るシステムの要求に応えることが出来るという点です。人間の脳内にある神経細胞の繋がりを数式的モデルで表したものをニューラルネットワークと言います。
ニューラルネットワークを使用する事で、機械が倫理的思考や学習などを、人と同じように行うことが可能になります。TensorFlowの活用は、ある程度のディープランニング知識は必要ではありますが、複数の抽象化レベルを提供しているため、状況やニーズに合わせ、最も適したものを選択する事が出来るライブラリになります。
matplotlib
matplotlibを使用して科学計算を簡単にすることで、その計算結果を様々な表やグラフとして分かりやすい表示が可能となります。pythonでグラフ作成を行う場合、最も標準的なライブラリと言えるでしょう。matplotlibで作成するグラフは主に二次元のグラフになりますが、三次元のグラフ描画も可能です。
matplotlibで作成できるものは、円グラフ、散布図、棒グラフや折れ線グラフなど多岐にわたります。また、matplotlibは後程ご紹介するNumPyとの組み合わせで活用するという事が多くあります。さらに、Jupyter Notebookを用いることによって説明力が高いレポートの作成も行えるでしょう。
Open CV
画像や動画の処理を行う場合、最も汎用性が高く人気なのがこのライブラリです。Open CVはIntelが開発し、OSSとして提供されているので誰でも使用できますし、もちろん料金は無料です。趣味範囲の利用から商業目的の利用まで可能なため、幅広く活用されているライブラリになります。
ロボット工学などの学術的シーンのみに限らず、プログラミング学習、システム開発など様々な用途で利用できるOpen CVは、AndroidやiOSなどにも対応しています。pythonでOpen CVを利用する場合、専用の「OpenCV-python」があります。インストールも比較的簡単に可能なので気軽に活用する事が出来るでしょう。
Keras
プログラミングが初心者という方に最適なライブラリでもあるKerasは、専門的な知識がないという場合でもコードを書くことが出来ます。このKerasの大きな特徴として挙げられるのが、機械学習分野で話題にもなったアルゴリズムを多く実装しているという点です。さらに日本語のドキュメントも非常に多いため、非常に活用しやすいライブラリと言えるでしょう。
Kerasは文章をあらかじめが学習させておけば自動生成が出来ます。例えば、夏目漱石の小説「吾輩は猫である」の全文をあらかじめ学習させておきます。学習が完了した後に小説の冒頭「吾輩は猫である。名前は」という文章を与えると、その後の文章を自動で生成してくれます。さらに、質問を入力して答えてくれるという機械による自動発信システム、botの作成も可能となります。
Numpy
pythonでの機械学習計算をより効率的に、早く行えるように拡張するのが、Numpyになります。人工知能や機械学習においては必須と言われるほど活用されているライブラリになりますので、ぜひ押さえておきましょう。大量のデータ処理をするためにはかなりの時間が必要となりますが、Numpyを利用する事で大幅に時間短縮する事が可能になります。
データ処理での速度を上げたい場合pythonのリストよりもNumpyの配列の方が高機能、かつ高速処理をしてくれます。「Anaconda」というpythonのライブラリが揃っているパッケージにも含まれていますが、単体でインストールする事も可能ですので、ご自身の開発環境などに適した方法でインストールしましょう。
SciPy
SciPyは数学、化学、高額のための数値を解析するためのライブラリです。オープンソースとして常に開発が行われています。高度な科学技術計算が可能なため、世界的な科学者やエンジニアが活用していることでも知られています。「高度な計算」と言うと、多くの方が難しく捉えてしまいますが、中には馴染みのある計算などもありますので、科学者のみが活用できるものと言う訳ではありません。
SciPyで可能な科学技術計算には、「クラスター分析」「数値積分」「物理定数」「線形代数」「空間的データ構造とアルゴリズム」「多次元画像処理」「データ入出力」などがあります。馴染みがないものばかりでも、便利な関数があればぜひどんどん活用していきましょう。
Chainer
日本の機械学習のベンチャー企業であるPFN（Preferred Networks）が開発したライブラリで、日本語資料が多いという特徴があります。ディープラーニング向けのフレームワークとしては非常に有名どころと言えるでしょう。ディープラーニングとは、豊富なデータがあれば自動的にその特徴を抽出してくれるDNN（ディープニュートラルネットワーク）用いた学習です。
GPUによる演算サポートも可能です。人工知能開発の初心者がGPUを活用して機械学習やディープラーニングの取り組みをするという場合、環境の構築を行うためには非常に手間と時間がかかってしまいます。しかし、chainerであればセットアップ作業のための時間を大幅に削減する事が出来るため、コンテナ技術の適用も可能です。
BeautifulSoup
HTML、XMLからデータを引き出せるライブラリになります。ですが、前提として、「BeautifulSoupのみがあればスクレイピングが可能」という事ではありません。HTTP通信が可能なRequestsというモジュールを活用し、HTMLのデータをスクレイピングします。その後、そのHTMLを整形するためにこのBeautifulSoupが利用されています。
取得したデータを見やすくするために活用されるRequestsは、人工知能の基礎ともいうべき非常に重要な部分と言えるでしょう。スクレイピングに必要な処理は一通りそろっていますので、初心者でも活用しやすいライブラリです。
Pandas
データの分析を効率的に行うための人工知能ライブラリですが、データフレームなど独自のデータ構造が提出されており、データ読み込み、統計量表示やグラフ化なども簡単に行えます。例えばNumPy配列は要素の全てが同じでなければいけません。しかしPandasであれば異なるデータを入れることが可能です。データフレームに格納すればデータ前処理が簡単にできます。
また、欠損値の削除や補完、様々な便利な関数が備わっています。主要言語は、pythonがC言語で書かれているため高速処理が可能と言うのが大きな特徴です。Pandasはデータの前処理段階で活用されるものとなるため、機械学習を行う場合は必須ライブラリと言えるでしょう。
Anaconda
pythonの利用は、インストール後に必要なライブラリを追加インストールしなければいけません。Anacondaはpythonの実行環境において、よく利用されるライブラリがまとまっている状態とすることが出来ます。Anacondaは非常に便利なもののため、利用者数はおよそ1,500万人以上にものぼります。
Anacondaは約1,500以上ものパッケージが含まれているディストリビューションです。さらに、250以上のデータサイエンスや機械学習パッケージは自動でインストールされるため、利用者はすぐに開発作業に取り掛かることが可能になります。また、インストールやバージョン管理を簡素化できるという大きな特徴も、ディストリビューションの大きな魅力と言えるでしょう。
PyQuery
情報の取得が可能な人工知能ライブラリです。PHPの経験者の場合、phpQueryというライブラリを使用したことがあるという方は多くいるでしょう。PyQueryはそのpython版と考えることが出来ます。2020年にリリースされており、2021年1月には細心バージョンもリリースされており、メンテナンスも継続的に行われています。
OSに関してはどこでも動かすことが可能となっています。pythonが動けばPyQueryも動かせると考えて間違いではないでしょう。また、jQueryと同じ要領でスクレイピングが可能なため、pythonで気軽にスクレイピングを行いたいという場合は特にオススメのライブラリと言えます。
scikit-learn
人工知能のライブラリにおいて、最も活用されていると言っても過言ではないscikit-learnは、様々な機械学習アルゴリズムが実装されているのが最大の特徴です。現在も活発に開発されているため、多くの情報を探すことが出来るでしょう。また、様々なアルゴリズムが実装されていますが、どれも同じような書き方で利用できるというのも大きなメリットと言えるでしょう。
さらに、サンプルデータセットが付属していますので、インストール後すぐに機械学習を始めることが可能です。利用するためには、先ほどご紹介したAnacondaなどのパッケージを使用するといいでしょう。Anacondaにはこのscikit-learnも含まれていますので、簡単にスタートさせることが出来ます。
Jupyter Notebook
以前はpython専用の「IPython Notebook」という環境でしたが、現在開発が進んだことにより、python以外にも40以上の言語がサポートされています。しかし、一般的にpythonでの利用が多いと言えるでしょう。オープンソースで提供されているのでもちろん無料で利用が可能です。
Jupyter Notebookはノートブックファイルにプログラム、説明や実行結果などの多くの情報をまとめて管理する事が出来る分析用ライブラリです。Jupyter Notebookはブラウザ上で作動するため、プログラムの共有もできるのが大きな特徴と言えるでしょう。初心者の場合は必須ライブラリと言っても過言ではありません。
人工知能を支える技術「機械学習」の方法
機械学習とは、AIを支えている重要な技術です。AIは1956年初めて定義されています。その後研究が長く行われていき、ICTの実用化、ビッグデータ環境などが整いつつあり、今現在機械学習が実用化される時代へとなりました。近年では、この機械学習がさらに発展してきており、人工知能の概念「機会が知能を持つ」という事に近づくことで、技術的特異点という言葉も注目され始めています。
この機械学習の手法は3つの学習方法が存在します。それぞれの詳しい内容について正しく知り、人工知能の開発を効率的に行えるようにしましょう。
教師あり学習
正解データを教えていく学習方法が、教師あり学習です。正しく正確なデータを学ばせることにより、入力したデータに対する正解を出力する事が可能となります。教師あり学習は「識別」「回帰」を可能とします。
識別とは
与えられたデータをもとにして、出力するデータが正しいか正しくないかを分類、認識するものとなります。例えば受信メールが迷惑メールやスパムメールかどうかを判断する事が出来ます。教師あり学習では、前もって迷惑メールなどのパターンを学習させているため、正しく分類が可能となります。また、人と動物が一緒に移っている写真を「人」「動物」に分類し、写真データを自動でグループ分けすることも出来ます。
回帰とは
一定間隔で連続するデータを数値として学習し、今後の予測に役立たせることが出来ます。企業の売上予測であれば、毎月、毎年の売り上げ学習をさせることで今後の売り上げ予測が出来ます。また、天気の学習を行えば雨雲の降水確率が上げられるなど、業種に限らず効率的に役立たせることが可能となるでしょう。
教師なし学習
教師あり学習とは逆に、正解データを教えずに学習をさせる方法になります。豊富なデータを覚えさせることにより、そのパターンや特徴などは覚えることは出来ますが、それが正解か不正解かを判断する事は覚えさせないというのが、この学習方法の大きな特徴です。代表的な物はクラスタリングです。
クラスタリングとは？
豊富なデータをカテゴリごとに分類して、グループ化を行う機能がクラスタリングです。教師あり学習と大きく異なる部分は、正解データを知らない状態でのグループ化です。クラスタリングでは、多くの画像データの中から性別、動物などの種類を分類したり、動画のデータから自動車のみを抽出するなどが可能となります。
また、例えば0歳から80歳の人々の画像を学習させることにより、顔の大きさ、しわの数、表情などを取得します。それにより、年齢別のグループ分けをすることを学びます。これが、教師なし学習の代表的なクラスタリングです。
強化学習
強化学習では、教師なし学習のように、正解を覚えさせる必要性がありません。ですが、教師なし学習と異なるのは機械が報酬を得るために最適な行動を考えて実行するという点です。強化学習では、出力される結果に点数をつけ、最適な結果とするための行動を学ばせます。
強化学習では、複雑な迷路をいかに最短でゴールまでたどり着くことが出来るのか、株式の売買でいかに利益を最大化させることが出来るのかなど、こうした事を考える機械をイメージするのが最も分かりやすい例と言えるでしょう。
pythonによる人工知能の開発方法
pythonを活用し、人工知能の開発を行うにはどのような方法で行うのかを詳しくご紹介致します。大まかな手順としては、pythonのインストールを行った後にライブラリのインストール、その後データを集め手法の検討を行います。そして人工知能に学習をさせて開発となります。それぞれの手順を詳しく解説いたします。
1・pythonのインストール
まずはpythonをインストールします。Windowsの場合、公式サイトからインストールを行ってください。Macであればすでに入っている状態になっていることもありますが、ほとんど古いバージョンでインストールされていますので、最新のものをインストールする必要があります。それぞれの方法について詳しくご紹介致します。
Windowsの場合
まず、公式サイトへ行き、画面上の「Downloads」欄からWindowsを選択します。クリックすると「Python Releases for Windows」ページへ移動します。pythonは幾度もバージョンアップされているため、必ず最新のものを選ぶようにして下さい。ダウンロードが完了しましたら、すぐに実行をします。インストール画面が表示されますので、その後は画面に表示される指示の通りに進めていきましょう。これでインストール作業は完了となります。
Macの場合
Windowsとは異なり、先ほどもお話ししたように既にインストールされているという場合がほとんどですが、最新のものに変える必要があります。多くは「python2」が入っている状態ですが、これは最新版とは文法なども異なるものになってしまいますので、バージョンを確認し必ず最新に変えて下さい。Macの場合、公式サイトの画面上の「Downloads」欄からMac OS Xを選択します。その後はWindows同様に、バージョンの確認、インストール後画面に従って進めていけば完了となります。
インストールされているか確認
インストールが完了したら、必ず正確にインストールが出来ているかを確認してください。Windowsであれば「コマンドプロント」、Macであれば「ターミナル」からコマンドプロントを開いて確認します。
- Windows：「Windows」+「R」→ファイル名を選択して実行→「cmd」入力→OK
- Mac：Finder→アプリケーション→ユーティリティ→ターミナル
それぞれ上記の手順でコマンドプロントを開き、「python –version」を入力します。pythonのバージョンが正しくひょじされていればインストールは成功していますので、安心して次の作業に移ってください。
また、Macは古いバージョンが既にインストールされているため、最新版をインストールしたにもかかわらず表示が「Python 2.・.・」と表示されていることがあります。この場合は、最新版のインストールが正しくできていないという事になりますので、再度公式サイトからインストール作業を行ってみて下さい。
動作の確認
インストールが正しく行われているかどうか確認が完了したら、次は動作の確認を行います。正常に動作するかどうかの確認は、実際にプログラムを作成し動かしてみるという方法が確実です。まずテキストエディタを開きます。そこに【print(“Hello world!”)】と入力します。これは1文字でも違うと正常に動作しないため、注意してください。
ファイル名を記載したらドキュメントの下に保存します。ここでは、ファイル名は「test.py」で保存しましょう。次に、先ほど開いたコマンドラインに「cd Documents（cd コマンド名）」を入力します。その後「python test.py
」と入力しエンターキーを押します。「python ソースファイル名」でPythonプログラムを実行できます。
画面に「Hello world!」と表示がされれば正常に動作するという確認になりますので、安心してください。もし正常に表示されない場合、どこかで間違っているという場合がありますので、再度確認作業を行ってください。
2・人工知能のライブラリをインストール
pythonのインストールと確認作業が完了したら、次にライブラリをインストールします。本記事で紹介したような多くの種類から、自身が活用すべきライブラリをインストールしてください。この場合、多くの機械学習アルゴリズムが実装されているscikit-learnやAnacondaがオススメです。インストールが完了したら、python同様に正しく使えるかを確認し、問題がなければ機能を使用してみて下さい。
ライブラリをインストールする際の注意点
ライブラリをインストールする場合、それぞれに注意点がありますので必ず確認するようにして下さい。例えば、機械学習を早く効率的に行うためのライブラリ「Numpy」の場合、インストールする前にpipの更新が必須です。pipとは、pythonのパッケージを管理するためのツールです。仮にpipが最新バージョンに更新されていないと、エラーが表示されてしまいますので、必ずインストール前に最新バージョンになっているかチェックして下さい。
また、Anacondaではこのpipを使用することは出来ません。pipでインストールしてしまうと、パッケージの依存関係などで不具合が発生する可能性があります。そのため、今現在pythonを使用していてAnacondaを活用していないという場合、興味本位で導入すると不具合やトラブルが起こりやすくなってしまいますので注意してください。
3・データを集める
python、ライブラリ共に正常にインストールが完了出来たら、次に人工知能に学習させるためのデータを収集します。人工知能は、入力されたデータをもとに学習を行いますので、正しく正常なデータを数多く集めなければいけません。そこで、データ収集に活用すべき2つのポイントについてご紹介致します。
クラウドソーシングを利用したデータ収集
機械学習に必要なデータを集める際、多くの個人や企業で最も懸念されるのが時間とコストです。中でも個人で開発を行う場合や、中小企業で人工知能の開発をするという場合、教師データあり学習であれば、誤りのない正解データを豊富にそろえなければいけません。
これまでは、時間をかけてアルバイトを雇ったり、研究者などは学生に協力を仰ぎデータの収集を行ったりなどが主な収集方法でしたが、現代ではクラウドソーシングと言う存在がこのデータ収集に大きく役立てられるようになりました。
クラウドソーシングの場合、仮に100件ほどのデータを収集したいという際に、タスク形式で依頼を開始することで、一人一人を雇ったり話を聞いたりと言う手間もなく、ほんの数十分から数時間でデータ収集が完了させることが出来ます。また、タスク方式は作業ごとの報酬となるため、無駄なコストもかからず効率的に行っていく事が可能になります。
データ収集が必要となった時だけ、クライドソーシングのワーカーに依頼し、その分の報酬を払う。こういったやり方であれば、時間もコストも無駄にせず、必要なデータを必要な時に必要な分だけ収集する事が可能となります。
無料データセットの活用
機械学習では、画像データやテキストデータなど、様々なデータを取り扱います。さらに、このデータの質や量が人工知能の精密ぢに直接影響を及ぼすため、正しく正確なデータを、莫大な量準備しなければいけません。自分で収集するのには限度があり、趣味の範囲で開発を行う場合このデータ収集に苦労するという方も多くいるでしょう。そんな時に活用すべきなのが無料で使用できるデータセットです。
- トレーニングセット→1番初めに利用され、最も規模の大きなデータセットになります。
- バリデーションセット→トレーニングセットで訓練した後、ハイパーパラメーターのチューニングをするために利用します。
- テストセット→モデル制度を確認するためのデータセットです。
データセットには上記の3種類があり、このデータセットは機械学習において最も重要とされている部分になります。ネット上で公開されているオープンデータは数多くあり、もちろん無料で活用する事が出来ます。大手企業であればGoogleや楽天、また、国内外の政府機関からの利用も可能となっていますので、開発に必要な豊富な量のデータを簡単に入手する事が出来ます。
4・どの手法にするかの検討
次に、人工知能の開発手法を決めます。どのように学習させるかを決めてから本格的に開発をスタートさせます。先ほど紹介したクラスタリングの他も様々な手法があります。ここでは、その中でも特に人気の高いアンサンブル学習、k近傍法についてご紹介致します。
アンサンブル学習
簡単に言えば多数決を取る方法です。単独では精度が低くなってしまう弱学習器を複数用いることにより、高い精度をたたき出すという手法がこのアンサンブル学習です。別々の学習器として学んだものを融合させ、それによりまだ学習していないデータの予測能力を向上させることが出来ます。
分類や回帰とは異なる方法と言うのが大きな特徴と言えるでしょう。また、他の機械学習の学習係数を求める場合などに補助的に活用する事が出来たり、幅広い使い道となるのも魅力的な部分になります。
k近傍法
データ分類をする際に活躍する手法です。その名の通り、あるデータに着目した際に近くのk個のデータ平均、または多数決の値を予測し出力します。近場のデータから予測を行うため、精度はさほど低くはなりません。さらに、近隣k個の平均を予測値とするため、直感的で人が理解しやすいというのが大きな特徴となります。
さらに、予測がブラックボックスと多々言われる機械学習ですが、こうした特徴はk近傍法特有の魅力と言えるでしょう。しかし、入力データの次元数が莫大になると精度が落ちてしまうという弱点もあります。データ量によっては、k近傍法を選択すると思うような制度にならないという事が起こってしまいますので注意が必要です。
5・人工知能に学習させる
いよいよ人工知能にデータを学習させていきます。決めた手法を実装していきましょう。ここで重要になるのは、学習させる前にデータを正しく揃えるという点です。人工知能が学習しやすくなるように、事前に不ぞろいのものを整えてあげると、スムーズに学ばせることが出来るようになります。ここで、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のそれぞれおすすめのライブラリなどや具体的な活用例についてご紹介致します。
教師あり学習の場合
教師あり学習の場合、Numpy、Scipy、scikit-learnが主に活用されているライブラリになります。Numpy、Scipyは、先ほどお話ししたように、学習前にデータをそろえるために活用する事が出来ます。また、scikit-learnはNumpy、Scipyと非常に相性がいいため、組み合わせた活用をすることによって、機械学習をスムーズに行うことが出来るでしょう。
pythonで教師あり学習が活用できる具体例としては、以下のような種類になります。
- メールの分類→迷惑メールの可能性が高いメールを判別する事が可能になります。
- 画像認識→人の顔、動物の顔、男性の顔、など何を示しているか判断が可能となります。
- 売上予測→店舗の売り上げを規則性に基づき予測が出来るようになります。
メールの分類や画像認識は分類、売上予測は回帰ということになります。
教師なし学習の場合
教師なし学習では、教師あり学習同様にscikit-learnが主に活用されるライブラリになります。機械学習全般に役立たせることが出来るものが一通りそろっているので、pythonを使用する際はぜひインストールしておきましょう。また、教師なし学習の具体例は以下の通りです。
- 分類に基づく販促→顧客情報と商品データを学習させることにより、「独身女性が買う」「昼によく売れるなどの分類が可能になり、販売戦略を組み立てることが可能になります。
- 確立に基づく販促→「Aを買った人は〇〇パーセントの確立でBも買う」などの確立を導き出すことで、ネットショップでのオススメや店舗の陳列、セット割引などに役立てることが出来ます。
- 要因も基づく販促→顧客、商品、その日の天気など、様々なデータを教師なし学習させることで色々な要因が売り上げにどう貢献したかの割合を算出、分析する事が出来ます。
- 故障検知→他データと一致しないもの、大きく異なるものを瞬時に検出するため、機械の故障を素早く検知したりデータ分析における外れ値の予想をすることが出来ます。
強化学習の場合
強化学習の場合、Dopamine、PFRL、OpenAI Gymなどがオススメのライブラリやフレームワークです。OpenAI Gymは簡単な強化学習の実装が可能で、シミュレーションも出来るため非常に活用しやすいライブラリと言えます。いくつかの学習用ゲーム環境があらかじめ準備されているので、初めてでおスムーズに利用する事が出来るでしょう。
強化学習では、囲碁や将棋などのゲーム、ロボットの歩行学習、自動車の自動運転技術における開発が主な具体例となります。生活に密着した人工知能はこの強化学習で開発されているものが多くあり、自動車やゲームなど、一般的に流通し始めている様々な分野で活用されています。
まとめ
pythonを使用した人工知能の開発は、もちろん専門的知識があればスムーズに行うことが出来ますが、python辞退難しいプログラミング言語ではないため、初心者でも人工知能開発を行うことは十分可能です。活用すベイライブラリや機械学習の手法についての知識を収集し、正しく正確なデータを学習させることにより、人工知能の制度は上がり質の高い開発を行うことが可能となるでしょう。
プログラミングに長年携わっていなくても開発が可能となるpythonの人工知能は、多くの企業でも取りれられ手織り、今後さらに需要が高まるとされています。
プロのプログラマーから初心者まで、幅広く活用する事が出来るpythonで、人工知能開発を始めてみてはいかがでしょうか。
本記事で紹介したライブラリや機械学習の手法について、正しく知識を吸収し、時代の最先端技術をぜひ自分のものにしてください。
