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公開日:2020.07.01 [最終更新日]2020.07.09

Pythonをディープラーニングに利用しよう!おすすめライブラリまで紹介

AI(人工知能)の作り方

ディープラーニングを始めとした人工知能プログラミングには、Pythonがよく採用されています。
他にも言語はあるのですが、特にAIを学び始めた初心者にとって、まずはPythonを学習するのが一般的です。
とはいえ、独学で学習するには最初はハードルが高いのも事実。

  • そもそもPythonやディープラーニングって?
  • どうしてディープラーニングでPythonが使われるの?
  • Pythonでディープラーニングを始める方法を知りたい!

という疑問を持つ方もいるのではないでしょうか。
そこでこの記事ではPythonを使ったディープラーニングについてのお悩みを解決できればなと。
ぜひご一読ください。

そもそもPythonやディープラーニングってなに?

Pythonという言語の特徴や、そもそもディープラーニングってわかりやすく言うとどういうことなのか、詳しく解説していきます。

Pythonの特徴

Python言語の特徴は

  • 可読性が高く、文法がシンプルで覚えやすい
  • インタプリタ型のため動作確認が簡単
  • 科学技術計算や機械学習のライブラリが充実している

という点が挙げられます。
Pythonは文法がシンプルでわかりやすく、少ない記述でコードを書けることから教育用言語としても使われています。
また、ソースコードを1行ずつ翻訳してくれる「インタプリタ型言語」なので実行結果をすぐに確認できるのも強みです。
そして科学技術計算や機械学習関係のライブラリが非常に充実。
ディープラーニングを実装する言語に採用されている最大の理由でもあります。

  • NumPy(ナンパイ)
  • scikit-learn(サイキット・ラーン)
  • TensorFlow(テンソルフロー)
  • Keras(ケラス)
  • Chainer(チェイナー)

などが機械学習関係で有名なライブラリです。
更に詳しく学びたい方は「Pythonとは?概要から実例、コードや関数について徹底解説!」の記事も合わせてご覧ください。

ディープラーニング

ディープラーニングは「コンピュータが人間の力を借りずにビッグデータから自動的に特徴を見つけ出す技術」のことです。
人工知能という分野は昔から存在していましたが、ディープラーニングの発明は大変画期的なことだと言われています。
生物の神経細胞を模して作られたニューラルネットワークが何層にも重ねられるシステムにより、コンピュータは自動でどんどん賢くなっていきます。
人間以上の能力を発揮したり、人間が気づきもしなかった事象を見つけることができるようになったことが画期的だと言われていますよ。

Pythonを使ったディープラーニングでできること

ディープラーニングはどうやらすごい技術であるということが伝わったのではないでしょうか。
ここでは、具体的にディープラーニングで何ができるのかについて解説します。

画像認識

私たちの身の回りでも、画像認識の技術に触れることは多いです。
最近では私がジムに行ったとき、入り口のゲートに顔認証カメラが設置されていました。
カメラとサーモグラフィーを組み合わせることによって、人の体温を検知。
高熱の人を施設内に入れないという措置が取れるというわけです。
新型コロナ対策にも、ディープラーニングの技術が使われている例ですね。
画像認識で成果を上げている技術にCNNという畳み込みニューラルネットワークという技術があります。
CNNを使うと、より複雑な画像に対しても精度を上げることができます。
PythonでCNNを実装するときは、MNISTという画像データセットを使うと便利です。

音声認識

ディープラーニングによる音声認識技術は、AppleのSiriやAmazonのスマートスピーカーなどで使われています。
こちらから質問すると、声を分析して最適な答えを返してくれる仕組みです。
Siriやスマートスピーカーのようなサービスは、多くの人に質問されたデータを蓄積していきます。
そして更に学習をしてどんどん回答の精度を上げていくことでさらに賢い人工知能となっていくのです。

自然言語処理

自然言語処理とは、人間の言葉をコンピュータに処理させる技術です。
会話で使う話し言葉や論文などで使う書き言葉を対象にしています。
Google翻訳などが代表例です。
昔は全然使い物にならなかったですが、ディープラーニングの普及によって翻訳の精度は飛躍的に上がりました。
翻訳家の仕事はなくなってしまうんじゃないかと思うくらいです。
ですが、会話のやり取りなどの開発はまだまだ発展途上。
言葉のあいまいさや会話における文脈の解釈など、難しいことも多いのです。
人間のように会話できるようになるのはもう少し先になるでしょうね。

Pythonでディープラーニングを行うための環境

ディープラーニングを始めるには、まず環境の構築が必要。

  • Pythonのインストール
  • OS(できればubuntu)の選定
  • GPUかクラウドサーバー(Azure、AWSなど)の設定

などの準備をしておいてください。
環境構築がいらず、ブラウザ上で無料でディープラーニングができるGoogle Colaboratoryというサービスもあります。
興味のある方は「簡単にAIを作り始められる無料サービス「Google Colaboratory」を体感せよ」という記事を参考にしてください。

KerasやTensorflowなどのライブラリを使う

初めてディープラーニングを行うときは、KerasやTensorflowなどのライブラリを使うことが多いです。
Keras・TensorflowとはディープラーニングによるPythonプログラミングをより簡単で直感的にしてくれるライブラリ。
TensorflowはGoogleが開発した、世界で最も人気があると言われているディープラーニングのライブラリです。
そしてKerasはバックエンドにTensorflowを利用するラッパーライブラリです。
Keras内でTensorflowを呼び出すことができ、より短いコードで記述できるようになります。
この2つのライブラリの組み合わせは初心者にとってはとても使いやすいです。

Pythonをディープラーニングに まとめ

機械学習やデータサイエンスといった分野では、久しくPythonとR言語の2大派閥がシノギを削ってきました。
しかしディープラーニング向けのライブラリやフレームワークがPythonで開発されてきていることからPythonの勢いが強くなってきています。
これからディープラーニングを始めてみようという方には、Pythonを学んで実装していくことをおすすめします。


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