「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 … Continue reading 【Python（パイソン） 人工知能作り方】ライブラリ13選＆機械学習の方法・pythonでの人工知能の開発手順を詳しくご紹介！