## 機械学習のデータセットとは

近年、自然言語処理、画像・音声認識、自動車の自動運転や医療診断など、AI技術は私たちの日常生活や産業に革新的な変化をもたらしています。

機械学習とデータセットは、そのAI技術を支える重要な役割を果たしています。特に、大規模なデータセットと高度な機械学習アルゴリズムの利用で、AIを活用した技術はますます高度化しています。

*また、品質の高いデータセットを用意することで、機械学習モデルの性能や精度を向上させることができます。*

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

## 機械学習のデータセットの役割や作り方を学ぼう

AIエンジニアを目指す方にとっては、データセットの構築や前処理のスキル、作り方などを身につけることで、機械学習の理解が深まり、実際に機械学習モデルを開発・運用する能力が向上します。

**データセットについて学ぶことは、AIエンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアアップに欠かせない要素でもあります。**データセットに関する知識を持つことで、より高度なプロジェクトに参加したり、問題解決の幅を広げたりすることができるでしょう。

この記事では、機械学習のデータセットとは何か知りたい方のために、データセットの基礎的な知識やデータセットの種類、作り方などについて解説していきます。

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## 機械学習で使われるデータセットの基礎知識

まず、データセットの持つ役割と重要性について解説し、関連の深いディープラーニングとの関係、データセットの知識を活用できる職種や、その年収についても説明します。

### データセットの役割と重要性

AI技術を支えるデータ分析の手法である機械学習には、適切なデータセットが欠かせません。*データセットは、機械学習モデルの学習に用いられるデータの集合体で、画像、動画、テキストなどさまざまな形式があります。*

データセットの質と量が高ければ高いほど、モデルの精度が向上しますが、データセットが適切でないと、機械学習に望ましくない結果をもたらす可能性もあるため、目的や背景に合ったデータセットを選び、慎重に構築することが必要です。

### データセットとディープラーニング

ディープラーニングは機械学習の1種であり、人間の脳神経細胞の働きをモデル化したディープニューラルネットワークを基盤としたものです。音声、画像、自然言語などを高い精度で分析できる技術で、顔認証システムや医療画像の解析、スマートスピーカーなどで実用化されています。

*ディープラーニングモデルでは、モデルが自らデータから特徴を抽出し、それを元に予測や分類を行うために、大量のデータを用いて学習します。*データがなければモデルは何も学習できないため、ディープラーニングにはデータセットが不可欠です。

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

### データセットの知識を活用できる職種の年収とは

機械学習のデータセットの知識を活用できるAIエンジニアに近いシステムエンジニア(制御・組み込み)の年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は455万円（※2023年8月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めから高めであることが分かります。

AIエンジニアには、機械学習の理解と、数学や統計の知識、主要なプログラミング言語であるPythonの習得が不可欠です。*さらに、大規模なデータセットを取り扱うための高度な知識、画像や動画データの解析に関するスキルなどを高めることで、より高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

システムエンジニアになるには？資格やプログラミング経験は不要？

機械学習のデータセットの種類には、トレーニングセット、バリデーションセット、テストセットがあります。それぞれの役割について確認していきましょう。

*トレーニングセットは全体の半数以上を占める大規模なデータセットで、機械学習の初期段階で使用されます。*これにより、基本となる機械学習モデルが構築されるため、慎重に選定し、モデルの基盤を確立することが重要です。

トレーニングセットは、訓練用データや学習用データとも呼ばれます。

バリデーションセットは、トレーニングセットでの学習後、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するハイパーパラメーターのチューニングに利用されます。ハイパーパラメーターは機械学習アルゴリズムの性能に大きく影響を及ぼすため、適切な調整が重要です。

*最もパフォーマンスの優れたハイパーパラメーターを採用することで、モデルの性能を最適化したり、過学習のためにこれ以上精度の向上が見込めない場合に学習を止めたりする判断を行うのに役立ちます。*

*テストセットは、機械学習モデルの精度を確認するため、モデル構築の最終段階で利用されるデータセットです。*トレーニングセットやバリデーションセットで未使用のデータを使って、モデルのパフォーマンスをテストします。

テストセットは機械学習モデルの完成度を客観的に測るために欠かせない要素で、未知のデータに対しても適切な予測ができることを確認するために重要です。

## データセットの入手方法と作り方

それでは、実際に自分で使用するデータセットを入手するにはどうしたらいいのでしょう。オープンデータセットを使用する、作成を外部発注する、自分でデータセットを作る、などの方法があります。

### オープンデータセットを使用する

データセットを入手する方法の1つが、オープンデータセットを利用することです。政府や研究機関などがインターネット上に公開しているデータがあり、動画、画像、テキストなどさまざまな種類のデータが提供されています。

*オープンデータセットでは整備されたデータを取得できる場合も多く、使いやすいデータを収集する手間を省くことができます。*

必要なオープンデータセットを探すには、Googleの「Dataset Search」などの検索ツールを使用したり、「Kaggle」などのデータサイエンティストや機械学習エンジニアのコミュニティを活用するのも良いでしょう。

【参考】：[Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/)
【参考】：[Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community](https://www.kaggle.com/)

ただし、オープンデータセットには無料のものもありますが、費用がかかるものや、商用利用が制限されている場合もあり、利用には注意が必要です。利用する前に使用条件を十分確認するようにしましょう。

Kaggleとは？サービス概要からデータセットの活用まで解説！

### データセットの作成を外注する

データセットを入手するには、信頼性の高い専門会社にデータ提供を依頼してデータセットの作成を外注する方法もあります。*費用はかかりますが、外注を利用することで社内の手間を大幅に削減できます。*

ただし、外部にデータセットの作成を依頼する場合は、実際に構築したいAIモデルに適したデータを作成してくれる企業を選びましょう。外注により適切なデータセットを入手することができれば、高品質な機械学習モデルを構築することができるでしょう。

### データセットを自分で作成する

データセットは、自分で作成することも可能です。*手間はかかりますが、独自にアンケート調査などを活用して収集することで、有償の既存のデータセットを使ったり、外注したりする場合に比べて、コストを抑えられる利点があります。*

独自にデータを作成する場合には、CSVファイル形式で作成し、サンプルを縦に、特徴量を横に記載するなど、シンプルで使いやすいデータに整理することが重要です。

## データセットを作成する時の注意

ここでは、自分でデータセットを作成する場合に気を付ける点を解説します。参考にして、ぜひ実際にデータセットを作ってみてください。

### データセットの目的を明確にする

*利用目的に合ったデータセットを作成することで、機械学習の精度が良好になり、より高度な分析結果を得ることができます。*

そのため、データセットを作成する際には、構築する機械学習モデルの目的を明確にし、課題や解決したい問題を定めることが重要です。例えば、業務の効率化や、店舗の売り上げ予想など、具体的に目標を掲げると良いでしょう。

### 大量の質の良いデータを収集する

*データセットの品質と量は、機械学習の結果の優劣に大きな影響を与えます。*想定されるデータを網羅的に集められているか、十分な量のデータがあるかどうかを表す、データセットの「被覆性」が、データの品質の基準として重要な要素です。

また、データの量が足りない場合、トレーニングデータに対する予測精度は高いものの、未知のデータに対してうまく予測できないオーバーフィッティングが発生する可能性があります。これを避けるためには、より多くの量のトレーニングデータを使う必要があります。

さらに、偏りがより少ないデータを収集することも大切です。データセットに偏りがあると、モデルはその偏りを学習してしまい、入力と出力の関係性を正確に表せない学習不足の状態になります。

適切なデータセットを作成するには、実際にPythonで使ってみて調整していくことも重要です。まずはオープンデータセットを手に入れ、Pythonで処理して動かしてみることで、自分のプロジェクトに適したデータセットを作るための参考になるでしょう。

また、実際に現場で使用できるデータセットがあれば参考にするなど、実践の機会を通してデータセットについて学ぶとより理解が深まります。企業によっては、所属するエンジニア向けの研修がある場合もあるので、確認してみましょう。

*自らのAIエンジニアとしてのスキルアップを目指し、研修が手厚い企業を探すなら、エージェントを利用して研修が手厚い企業を探すのも良いでしょう。*

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## 機械学習のデータセットを習得してAIに強いエンジニアを目指そう

ここまで、機械学習のデータセットの役割や種類、作り方について解説してきました。データセットが機械学習にとっていかに重要なものであるか、自分で作る場合に何に気を付けるかなどのポイントが分かったのではないでしょうか。

適切なデータセットの収集や扱いは、AIエンジニアにとって必須のスキルと言えます。*AIエンジニアとして活躍したいと考えている方は、スキルアップのために、データセットについて現場で学べる企業や、研修が充実した企業に転職を考えるのも良いでしょう。*

しかし、1人で転職活動をする場合、なかなか希望の企業が見つからなかったり、職務経歴書や自己PR作成などの面談対策がなかなか進まなかったりするなど、大変なことも多くあります。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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データセットは、AI技術における機械学習モデルのトレーニングに使用するデータの集合体で、適切なデータセットを利用することで機械学習モデルの性能や精度が向上します。この記事では、データセットを活用したい方のために、その基本知識や種類、作り方を説明します。

機械学習とデータセットはAI技術に不可欠な要素で、品質の高いデータセットを用意することで、機械学習モデルの性能や精度が向上する

機械学習のデータセットには、トレーニングセット、バリデーションセット、テストセットの3つの種類がある

データセットを作成する際には、利用目的を明確にし、品質と量を確保することが重要である

機械学習のデータセットとは？その役割や作り方、注意点を解説

## ディープラーニング（深層学習）とは

エンジニアの皆さんは、AIと機械学習やディープラーニングが切っても切れない関係にあることはご存じだと思います。しかし、機械学習とディープラーニングの関係についてはよく分からない人もいるでしょう。

**AIは人が機械に教え込むことで進化してきましたが、ディープラーニング（深層学習）は機械自身が自ら学習をすることでAIを進化させています**。つまり、ディープラーニングはAIを人間の脳に近づける上で大きな役割を果たしているのです。

この記事では、AIの進化の鍵を握るディープラーニング（深層学習）についてわかりやすく解説していきます。エンジニアとして最低限押さえておきたい内容に絞っていますので、ぜひ最後までお読みください。

機械学習とディープラーニングの関係を理解するには、まずはこれらとAIとの関係について理解しておく必要があります。AI（人工知能）を構成している要素に機械学習がありますが、この機械学習の中の手法としてディプラーニングがあるのです。

つまり、ディープラーニングは機械学習の1つの要素と言えます。以上のことから、**『AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング』はAIの三大分類とも言われているのです。**

AI（人工知能）に関する明確な定義は定まっていませんが、AIは「Artificial Intelligence」の略で、人の知覚や知性などを人工的に再現したものがAIと言われています。

一般社団法人「 人工知能学会」は、**「AIは知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術である」**と紹介しており、これが日本におけるAIの定義と見られています。iPhoneやAbdroidスマホに搭載されている音声アシスタントもAIの1つと言えます。

*【参考】：[一般社団法人「 人工知能学会」](https://www.ai-gakkai.or.jp/)*

*【参考】：[AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/656.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

機械学習とは、学習する機械を意味します。英語では機械学習を「Machine Learning」と表現しており、**機械学習は与えられたデータから反復学習をして、その学習結果をモデル化（法則化）していくことです。**

これは単なる丸暗記とは異なり、ある事象のパターンや特徴をつかむという点が学習のポイントです。特徴とは、「クセ」や「傾向」のことであり、その特徴から何らかの法則を見出していくのが機械学習です。この法則は予測や判断という形で利用されます。

ほか、機械学習では学習のアルゴリズム「教師あり」、「教師なし」、「強化学習」の3つに分類されます。

機械学習エンジニアとは？仕事の内容や将来性について解説！

### ディープラーニング（深層学習） 

ディープラーニング「Deep Learning」は深層学習と訳されていますが、あくまでも機械学習の1つの手法です。機械学習では、大量のデータを学習しながら、そこに特徴を発見し、その特徴から何らかの法則を見つけ出します。

**ディープラーニングとは多層となったディープ（深い）ニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）を用いた機械学習技術を指します。**

例えば、画像認識や画像解析においては、形や色以外といった要素以外に明暗、色相などの画像を構成する要素があります。それらの特徴を「特徴量」として数値化を行って、最初に読み込んだ画像と、数値から再現した画像を限りなく一致させるための規則性を見出すための学習を行うのです。

顔認証システムはまさにこのディープラーニング技術に基づいて作られています。

## 機械学習とディープラーニングとの大きな違い 

ここまで、機械学習やディープラーニングについてざっくり説明しましたが、理解はできたでしょうか？

機械学習はデータの特徴を示しますが、その特徴に基づいて判断するのは人間です。一方のディープラーニングではコンピューター自身がデータの特徴を判断します。つまり**見出した特徴を判断するのが人なのか、機械なのかが機械学習とディープラーニングの大きな違いだと言えます。**

機械学習は「読み込んだデータを分析する技術」と言えます。**機械学習はディープラーニングと比較して、必要とする計算能力は少なく、また学習のスピードが速いため、結果を早く出せることが多いです**。そのため、予測結果や傾向分析結果などを早く求めたいプロジェクトで多く使われています。

### 結果を出すのに時間が掛かるディープラーニング

**ディープラーニングは、機械学習と比較してアルゴリズムの学習に時間を要します**が、機械学習では解決が難しいようなプロジェクトで採用される傾向があります。例としては画像認識、手書き文字判別、音声認識などのプロジェクトに適しています。

またディープラーニングでは、その学習に大量のデータが必要となるため、データの確保にも時間を要します。大量のデータを読み込み、複雑な処理を行うため、高性能のコンピュータも必要です。時間やコストに余裕がないプロジェクトではハードルが高くなります。

## ディープラーニングの活用分野

ディープラーニング（深層学習）には**ディープラーニングの特徴を発揮できる得意分野があります。**ここではディープラーニングがどのような分野で活用されているのかを見ていきましょう。

### ディープラーニングでできること

**ディープラーニングが得意とする分野は大きく「画像認識」、「音声認識」、「自然言語処理」、「異常検知」の4つの分野に分かれます。**それぞれ簡単に紹介していきましょう。

画像認識では、対象画像の特徴を判断し、被写体や生物などを正確に認識できます。画像認識技術は飛躍的に高まっており、人間の能力を上回るケースもあります。​AIによる画像認識の実用化は急速に進んでおり、空港や施設での顔認証、入館セキュリティチェック、犯罪者発見などで活用されています。

音声認識では、音声から文字起こしをしたり、音声をテキストデータに変換したりする技術です。また人の声を認識してコンピューターが応答をしたり、音声から本人特定をしたりすることも可能となっています。

AIアシスタント機能を有するスマホやスマートスピーカーにもこの音声認識技術が搭載されています。この技術を利用した、会議などの議事録自動作成システムも開発されています。​

人が日常やり取りしている言葉、すなわち自然言語を処理、分析する技術です。人が発する言葉を理解して、要約をすることも可能です。外国語の会話を日本語に自動翻訳する仕組みなどもこの技術が用いられています。

ディープラーニングの異常検知機能では、まだ顕在化していない僅かな異常を検知してアラームを発して、今後起きうる大きな問題やトラブルを未然に防ぐことができます。

この機能を応用したのが、マーケティング分野での実用例として、消費者の嗜好や傾向などを分析するレコメンデーションです。他には自動車の自動運転技術としても応用されています。

## ディープラーニングに関するおすすめの入門書と資格

ディープラーニング分野での活躍を目指すには、まずは**分かりやすい書籍などで概要をつかみ、次にディープラーニング関連資格の取得を目指して本格的に学習する**ことをおすすめします。

ここまで読んで、AIやディープラーニングに興味を持たれた方は、書籍でさらに体系的に学ぶことをお勧めします。ここでは**AIやディープラーニングに関する入門書を紹介します。**

*■ 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの*

あらゆる人を対象としたAIや機械学習、ディープラーニングの入門書です。予備知識のない方でもすらすら読める本です。

▪著者：松尾　豊
▪ページ数：264ページ
▪出版社：KADOKAWA
▪発売日：2015/03/09

*【参考】：[人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの](https://www.kadokawa.co.jp/product/321410000316/)*

*■ ディープラーニング活用の教科書*

ディープラーニングの実際の活用事例を集めた書籍です。事例ごとに課題や解決策、苦心した点などを解説しています。ディープラーニングのビジネス活用がテーマですが、エンジニアの方もイメージをつかむのにおすすめの本です。

▪著者：日本ディープラーニング協会（監修）日経クロストレンド（編集）
▪ページ数：292ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2018/10/29
*【参考】：[ディープラーニング活用の教科書 ](https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/18/270260/)*

### ディープラーニングに関する資格試験

**ディープラーニングの分野で活躍を目指すには、そのスキル証明となる資格があると有利です**。ここではディープラーニングに関する資格試験を2つ紹介します。

*【参考】：[AI資格7選！試験概要や仕事内容を徹底分析【2021年更新版】｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/565.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

*■ G検定（ジェネラリスト検定）*

日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の検定資格です。G検定はビジネス寄りの資格で、エンジニアよりはビジネスマン向きの内容になっています。想定する対象者は「ディープラーニングの活用人材」ですが、AIや機械学習、ディープラーニングを体系的に学びたいエンジニアの方にもおすすめします。

*【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/)*

同じく日本ディープラーニング協会（JDLA）主催のディープラーニング関連資格です。AIエンジニアのスキル認定をする資格でエンジニア寄りの内容です。対象者を一言で述べると「ディープラーニングを実装する人材」です。

*【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)*

## AIエンジニアを目指してみよう

ここまで、ディープラーニングの基礎について、AIや機械学習も交えて解説してきましたが、いかがでしたか。

AIは今もっとも注目されている分野であり、ディープラーニングはその中核技術として期待されています。AIの発達によって、一部のエンジニア職を含め、人の仕事は次第にAIに置き換わっていくかもしれません。しかし、まだまだAIを必要とする分野は無数にあります。

**AIに興味を抱いた方はぜひ機械学習とディープラーニングのスキルの習得に努めてください**。その際は併せて、AI分野で最も利用されている言語、Pythonのスキルアップにも関心を向けてみましょう。皆さんの健闘を期待しています。

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ディープラーニング「Deep Learning」（深層学習）とは、ディープ（深い）ニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）を用いた機械学習技術のことです。ここではディープラーニングを中心にAIや機械学習について入門者向けに解説をしていきます。

ディープラーニングはAIを構成する機械学習の一部である

ディープラーニングは多くの層が重なったニューラルネットワークを用いた機械学習技術のこと

ディープラーニングを習得するには書籍で概略をつかみ、G検定やE資格の取得を目指すとよい

## 自然言語処理と機械学習の関係性とは？

自然言語処理（NLP）と機械学習（Machine Learning）は、AI分野において欠かせない技術です。実は、両者は異なるものですが、その違いを知らない方も多いのではないでしょうか。

**自然言語処理とは、コンピュータが人間の言語を解釈し、生成する技術です。**

一方で、**機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。**

本記事では、自然言語処理と機械学習の違いや、両者を活用した事例を詳しく解説します。自然言語処理や機械学習に興味がある方は、ぜひ本記事で理解を深めましょう。

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが英語や日本語など、人間が日常的に使用する言語を理解し、操作する技術を指します。自然言語処理の技術は、実は昔からありましたが、後述する機械学習や深層学習などの進歩によって大きく発展しました。

*この自然言語処理を活用すれば、テキストから情報を抽出したり、文書をカテゴリ分けしたりできます。*その他にも感情分析をはじめとした幅広い活用方法があり、現在では自然言語処理を活用したAIツールも多く公開されています。

*機械学習とはコンピュータがデータを学習し、パターンを抽出して予測モデルを構築する技術です。*機械学習のアルゴリズムには、教師あり学習や教師なし学習、強化学習などいくつかのアルゴリズムが存在しています。

## 自然言語処理と機械学習について

自然言語処理と機械学習の概要を把握したところで、次に両者の関係性について解説します。自然言語処理では、ChatGPTのようにテキスト解析やキーワード抽出などのタスクを実行します。このようなタスクを実行するためには、膨大なデータからパターンを抽出し、AIモデルを構築する必要があります。

**そして、このモデルを構築する際に機械学習の技術が求められます。**具体的には、機械学習を活用して膨大なデータを理解してパターンの抽出を行ったり、単語の関連性を分析したりします。

また、機械学習の技術でモデルをトレーニングすれば、テキスト以外のデータもトレーニングできます。

例えば、画像認識や音声認識、予測モデルの構築なども行えます。活用事例に関しては後述で詳しく解説しますので、参考にしてください。

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

## 自然言語処理と機械学習を活用した具体例

**ここでは、自然言語処理と機械学習を活用した事例を紹介します。**自然言語処理と機械学習を活用した事例は数多くありますが、今回はビジネスでも活用できる活用事例に焦点を当てて紹介します。

*テキスト分類とは、テキストデータをカテゴリやクラスに分類する作業で、自然言語処理と機械学習を活用すれば自動でカテゴリ分けが可能です。*

例えば、スパムメールの判別や、ニュース記事をトピック別に分ける作業ができます。

*機械翻訳は、異なる言語のテキスト翻訳を自動化する技術です。*例えば、インターネット上に打ち込んだ英語を日本語に翻訳するツールなどは、機械翻訳の技術が使われています。

その他にも、テキストではなく音声を翻訳する機能やオンラインの通話システムでリアルタイムで翻訳するツールなども、機械翻訳が利用されています。

自動チャットボットは、テキストベースの対話を自動的に処理するシステムです。*ビジネスでよく利用されているのは、カスタマーサポート、バーチャルアシスタントなどが挙げられます。*

自動チャットボットに自動応答してもらうことで、企業はコストを削減することができます。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

**自然言語処理に興味がある方は、本などで基礎知識を身につけた後、実際に自然言語処理を活用したアプリケーションを構築したり、AIモデルに触れたりすることをおすすめします。**

ここでは、自然言語処理を学ぶ方法について、具体的な方法を3つ紹介します。

自然言語の基礎から身につけたい方は、まず書籍で基礎知識を身につけましょう。*初心者向けの本も数多く出版されていますので、自分の読みやすい本を手に取ることをおすすめします。*

また、論文を読むことに抵抗がなければ、自然言語処理に関する論文を読むこともおすすめです。特に専門的な領域や、最新の情報を得たい場合は、インターネットなどで論文を検索して勉強してみましょう。

*自然言語処理を学ぶのであれば、Pythonの学習も必要です。*この理由は、自然言語処理の開発をする際にPythonのNLPライブラリを使うことが多いためです。

また、Pythonはデータサイエンスと機械学習の分野でも広く使われており、データの前処理や可視化、統計解析などもできます。一貫性を持たせて自然言語処理の開発ができるため、Pythonの基礎知識は理解しましょう。

以下では、自然言語処理でよく使われる代表的なNLPライブラリを紹介します。PythonでどのNLPライブラリを学習するか迷った時は、こちらを参考にしてください。

◾️ NLTK (Natural Language Toolkit)
NLTKは、PythonのNLPライブラリの中でも、特に代表的なものと言えます。NLTKではテキストデータのトークン化や品詞のタグ付け、構文解析、単語埋め込みなど基本的なNLPタスクを実行できます。

ちなみに品詞のタグ付けとは、テキストデータを単語などの文章の最小単位に分け、それぞれの単語に品詞の情報を付与することです。構文解析では、文章の構造を解析し、依存関係を学習します。これにより、言語モデルが文章中の単語や、フレーズの関係性を把握できるようになります。

また、サポートの幅広さだけではなく、ドキュメントが充実している点も魅力です。例えば、インストール方法や使用例も紹介されているため、これから学習を始める方には、おすすめのライブラリです。

【参考】：[NLTKドキュメント](https://www.nltk.org/)

◾️ spaCy
spaCyは処理スピードが高速な処理が魅力のNLPライブラリです。大規模なテキストデータを処理したい時には、spaCyがおすすめです。

spaCyでは、トークン化と品詞タグ付け、構文解析、単語ベクトル、固有表現認識などのタスクをサポートしています。

【参考】：[spaCy 公式](https://spacy.io/)

◾️ Transformers (Hugging Face Transformers)
Transformersは、BERT、GPT、XLNetなどの有名なモデルを提供しているのが大きな特徴です。これらのモデルはすでに事前学習されているため、1からモデルを構築するよりも短時間で言語モデルを構築できます。

公式ドキュメントではモデルの取り扱い方法や、タスクごとの使用例が紹介されています。Transformersを活用してPythonを学習する方は、公式サイトも参照してください。

【参考】：[Transformers 公式サイト](https://huggingface.co/docs/transformers/index)

◾️ Gensim
Gensimでは、トピックモデリングやテキストデータの特徴を抽出できます。トピックモデリングとは大規模なテキストから、テキスト内のトピックを抽出する手法を指します。

例えば、ニュース記事のトピックと言えばスポーツやエンターテインメント、政治などがありますが、トピックモデリングではテキストデータから単語の出現パターンを分析して、記事内のトピックを特定します。

この技術を利用すれば、テキスト文書のカテゴリー分類や文書検索の精度を向上できます。

Gensimの公式サイトにはチュートリアルも用意されていますので、興味のある方はこちらも参考にしてみましょう。

【参考】：[Gensim 公式サイト](https://radimrehurek.com/gensim/)
【参考】：[Gensim チュートリアル](https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html#documentation)

Pythonの機械学習ライブラリ厳選10選！メリット・デメリットも解説

### 自然言語処理でデータセットを作る

自然言語処理の基礎を身につけた後は、実際にデータセットを用意してみましょう。*データセットの作り方が気になる方も多いと思いますので、本記事ではNLPでデータセットを作成する一般的な方法を紹介します。*

まず、データセットに必要なデータを収集します。既存のデータベースからデータを抽出したり、APIからデータを取得したりして、任意の方法でデータ収集を行います。

データ収集が完了したら、データ前処理を行いましょう。この段階では、収集したデータをクリーニングして不要な情報を削除します。例えば、特殊文字の処理や、テキストを単語などに分割します。

また、データセットを教師あり学習で使う場合は、この後にラベリングを行います。ラベリングの作業では、文書がどのカテゴリに属するかをラベル付けします。

次にデータセットを、トレーニングデータ、検証データ、テストデータに分割します。それぞれのデータでは役割が異なり、例えばトレーニングデータではモデルの学習を行います。

一方で検証データではハイパーパラメータの調整、テストデータではモデル性能を評価します。最後にデータを任意のフォーマットで保存してデータセットの作成は完了します。

ここまでがデータセットの一般的な作り方です。実際に作業を行う際は、前述のNLPライブラリや、書籍なども参考にしてください。

## 自然言語処理と機械学習について学びを深めよう

自然言語処理と機械学習は、非常に密接に関わっています。テキスト分類やトピック抽出など、多くの自然言語処理を実行するにはモデルが必要不可欠です。**また、そのモデルを構築するときには、機械学習の技術が欠かせません。**

本記事を読んで自然言語学習に興味の湧いた方は、本記事で紹介した自然言語処理の学習方法などを参考にして、さらに学びを深めましょう。

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈し、生成する技術です。また、機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。本記事では、この2つの技術の関係性や、自然言語処理の学習方法について詳しく解説します。

自然言語処理はコンピュータが人間の言語を理解して、文章などを生成する技術です

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