Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに
Python 機械学習
Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに
言語
アンドエンジニア編集部
2021.08.02
この記事でわかること
Pythonの機械学習は、人間の学習能力と同様の能力をコンピューターに与えるための技術
Pythonの機械学習はAIの一部であり、機械学習に適したPython言語を学ぶことでAIの領域に近づける
AIエンジニア、機械学習エンジニアの需要は大きく伸びており、将来性の高い職種である

Pythonと機械学習

機械学習

今人気のプログラミング言語といえば、Pythonを思い浮かべる人が少なくないでしょう。また、人気の機械学習と聞けばPythonです。そんなことから、機械学習エンジニア、Pythonエンジニアを目指すエンジニアの方も少なくないでしょう。

ここでは、Pythonと機械学習の関係について理解を深めていきましょう

Pythonとはどんな言語?

Pythonは今、もっとも注目される人気のプログラミング言語で、平易な文法でプログラミング初心者でも習得しやすいこと、およびAI関連の開発でも利用されている点が特徴です。

Pythonはインタプリタ型言語に属し、実行時に機械語に変換されるため、コンパイル(機械語への翻訳)が不要なのは手間要らずですが、同時翻訳を行うことから処理速度がやや遅くなるのが弱点です。インタプリタ言語には他にも、Ruby・Perl・PHP・JavaScriptなどがあります。

機械学習ってなに?

機械学習を一言で述べると、人間の学習能力と同様の能力をコンピューターに与えるための技術です。

具体的には、モデル化と言って、コンピューターに大量データを読み込ませ、アルゴリズムを元にデータを分析させます。その結果、そこに潜んでいる特徴やパターンに基づき、コンピューターが新しいデータの分析や予測を行うことが可能です。

機械学習には、あらかじめラベルが付いたデータを読み込ませる「教師あり学習」と、ラベルの付かないデータを与えて、特徴や傾向を学習させる「教師なし学習」、さらには教師あり学習の中でも、出力結果に点数を付けて精度を高める「強化学習」の3パターンがあります。

深層学習との違いは?

機械学習と対比する形で、深層学習(ディープラーニング)という言葉をよく目にします。どちらもコンピューターの学習機能ですが、機械学習は学習プログラムと人によるコントロールで学習が進められます。深層学習では人間の指示を待たずにコンピューター自らが学習し、その性能を高めていく点が異なります。

Pythonが機械学習によく利用される理由

理由

AIブームが追い風となって、機械学習の人気が高まっています。この機械学習にはPythonがR言語やC言語を抑えて、よく利用されていますが、それには次のような理由があると考えられます。まず、Python=機械学習と言われる理由を以下に挙げてみました

実績が豊富で信頼性が高い

実は、PythonはWebアプリケーション開発分野でも広く利用されています。皆さんよくご存じのYouTube・Dropbox・Instagramなどの一部機能はPythonによって開発されています。

それだけPythonが扱いやすく、生産性が高いからなのですが、大手企業以外のベンチャー系でも広く利用されています。このように利用実績や利用ユーザーが多いことも、機械学習分野でよく利用される理由の1つです。

文法がシンプルで分かりやすい

Pythonは、教育でも利用されるプログラミングでもあり、コード数が少なく、文法がシンプルで覚えやすい言語です。また他の人が記述したコードも分かりやすいので、メンテナンス性が高く、共同開発に適していることも機械学習分野で利用される理由に挙げられます。

ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonはライブラリが多く、フレームワークが充実している点も特徴として挙げられます。

ライブラリやフレームワークを活用すると開発効率を上げられます。こうしたことから、言語としての利便性が高く、汎用性があり、使いやすさがさらに増します。

特にPythonは、機械学習に必要な関数のライブラリが豊富で、さまざまな関数を自ら実装する手間が不要で、初心者でも機械学習のコードを書くことができる点がPythonを採用する理由になっています。

Pythonコミュニティが活発

Pythonのコミュニティは数が多く、その活動も非常に活発です。Pythonコミュニティに参加すると、プログラミングの仲間ができて、独習するよりも効果的にPythonを学べ、必要な時は仲間に助けを求めることもできます。このPythonコミュニティの豊富さ、活発な活動がPythonが広く利用される理由の1つです。

参考:Pythonのコミュニティ35選|コミュニティに参加するメリットは?

Pythonによる機械学習でできること

株価予想

ここまでPythonによる機械学習の基本について解説をしていきましたが、ここではPythonの機械学習を利用すると何が実現できるのかについて紹介します。

株価予想や競馬の勝ち馬予測

人間は何かを予測する際に、何らかのアルゴリズムに基づいて予測をしています

例えば、上昇基調に入った株式銘柄は、引き続き上がる可能性が高まりますし、下降基調から底値に達した銘柄は上昇基調に入る可能性が高まります。人は株価チャートを見ながら、こうした株価予測を行います。

このパターンをコンピューターに教え込むと、数千もある銘柄から、株価が上がる可能性が高い銘柄を瞬時に見つけてくれます。

これは競馬予想でも同様に機械学習を利用できます。競馬予想の専門家が持つアルゴリズムをコンピューターに与え、予測に必要なデータを投入するとコンピューターが予測をします。こうした予測は今やAIの得意分野となっています。

画像認識や画像解析

パソコンやスマホの世界でも顔認証が当たり前になってきましたが、この画像認識や画像解析も機械学習によって可能となっています。画像解析には、1.物体分類、2.シーン認識といった「分類」と、3.物体検出や4.領域検出といった「検出」の4つの領域があり、車の自動運転では、領域検出の技術が利用されています

テキストマイニング技術

テキストマイニングとは、大量のテキストデータの中から有益な情報を取り出す分析手法のことで、言語解析や統計解析などの手法を用います。

例えば、集められた大量のアンケート、TwitterなどのSNSの分析に用いられ、顧客ニーズの潜在ニーズの分析や、今後ブームになるであろうワードの抽出や市場予測など、さまざまな目的で利用されています。

他にも、スパムメールの判別を行うスパムフィルターなどにもテキストマイニング技術が活用されています。

機械学習エンジニアはどんなエンジニア?

機械学習エンジニア

Pythonと機械学習の関係は分かりましたので、次に機械学習を担当するITエンジニア、すなわち「機械学習エンジニア」について触れておきましょう。

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアとは、主にAI(人口知能)関連の分野でシステム設計や構築に携わるITエンジニアのことです。中でも、機械学習エンジニアは特に機械学習システムの実装や開発を担当します。

機械学習の英語、Machine Learningの頭文字から「MLエンジニア」とも呼ばれます。ここでは類似職種との違いについて触れていきます。

データサイエンティストとの違いは

「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」は大変似た職種のように思われがちですが、実はかなり違いがあります。「機械学習エンジニア」は機械学習のアルゴリズムに関する設計や開発・実装を行う技術者で、ITエンジニア職種の一種です。

一方の「データサイエンティスト」は機械学習アルゴリズムを利用する側で、データ分析や統計に関する専門家です。

AIと機械学習の違い

AI(人工知能)は、人間の知的ふるまいの一部について、ソフトウエアを用いて再現する技術の総称で、AIが目指すのは人と同様、もしくはそれ以上の知能を有するコンピューターの実現です。

機械学習はAIの一部で、学習方法を設定し、コントロールすることでコンピューターに学習させるプログラムの技法を指します。つまり''AI > 機械学習''の関係にあります。

機械学習エンジニアを目指すには

機械学習エンジニアを目指す

機械学習エンジニアは主にAI(人工知能)の分野で機械学習を担当するエンジニアであり、将来性が高い職種と考えられます。この機械学習エンジニアを目指す上で必要なスキル・機械学習エンジニアになる上で役立つ資格・機械学習エンジニアの将来性について考察していきましょう。

機械学習エンジニアに必要なスキルとは?

機械学習エンジニアは、PythonやC系言語を中心としたプログラミング技術、学習アルゴリズムの設計に関する知識が求められますアルゴリズムの設計には高等数学や統計理論などを用いますので、そうした分野の学歴や経験が求められます。

その他、HadoopやSQLなどのデータベースに関する知見も必要です。さらには大量の蓄積データの活用においては、ビッグデータ解析の知識や経験も求められるでしょう。

また、システムインフラに関する一定の知見が求められます。具体的にはOSとハードウェアに関する知識です。以上、一口に機械学習エンジニアと言っても、かなり広範囲のスキルが求められますので、実務を通じてさまざまな経験を積む必要があります。

機械学習エンジニアを目指す人におすすめの資格

まず機械学習エンジニアとしての資格をご紹介しましょう。日本ディープラーニング協会の検定で、G検定は一般知識を問うジェネラリスト向けの検定です。E検定はプログラマーやエンジニア向けで専門知識を問う内容です。

一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E検定 他、統計に関するスキルを評価する統一試験として、一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定試験があり、さまざまなランクがあります。統計関係の知識や技能を証明できる資格ですので、取得しておいた方が良いでしょう。

一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定 他、Python関係におすすめしたい資格もあります。Pythonについての資格を習得したい方は、以下の2つの資格取得を目指してみてください。

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の認定資格ですが、それぞれのサイトには勉強法や模擬試験などのコーナーがありますので、1度アクセスしてみてください。

1.Python 3 エンジニア認定基礎試験

2.Python 3 エンジニア認定データ分析試験

AI((人工知能)市場の将来性

AI(人工知能)市場は年々、急速に拡大をしており、AIエンジニア、機械学習エンジニアの需要も大きく伸びています。独立行政法人IPA発表の「IT人材白書2019」によると、実に73.8%の企業がAI人材が不足していると回答しています。

これはAI人材の一翼を担う機械学習エンジニアにも当てはまることであり、機械学習エンジニアを目指せば、目の前に大きな可能性が広がることを意味しています。このチャンスを逃さぬよう、機械学習エンジニアを目指す皆さんは、ぜひスキルアップを目指してみてください。

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