こんにちは、AI研究所です。
今回はAIプログラミングとライブラリの種類について解説していきます。
これからAIプログラミングをやってみたい人や、ライブラリについて知りたい人は参考にしてください。
AIプログラミングとは
まずAIプログラミングとは何か？と言うところですが、基本的にはAIを作成するプログラムを書くことをAIプログラミングと言います。
ソフトウェアやサービスを自動化したり、元々のデータから未来のデータを予測する機能までAIプログラミングで作成することが可能です。
高度なAIエンジニアになると車の自動運転をしたり電車の自動運転プログラムを組んだりするAIエンジニアもいます。
AIプログラミングに必要な知識
AIプログラミングをするとなった場合、下記のような知識が必要となります。
- AIや機械学習への理解
- AIの活用事例への理解
- PythonでのAIプログラミング
- 数学・統計学の知識、理解
主にこちらの4つは必須の知識になります。
こちらの4つが理解できて初めてAIエンジニアと名乗ることができると言えるでしょう。
AIプログラミングするのに便利なライブラリとは
AIプログラミングを勉強していると必ず記事に出てくるのがライブラリと言う言葉です。
ライブラリとは、AIプログラミングで使う関数やあったら便利なソースコードをすぐに挿入することが出来るソフトウェアのことです。
基本的にAIプログラミングをする場合はライブラリを使う方がほとんどです。
ライブラリを使ったからと言ってAIプログラマーとして技術が落ちたり、評価されなかったりすることはないのでどんどん使っていきましょう。
この記事ではAIプログラミングでおすすめのライブラリをまとめたので紹介します！
ライブラリの種類も色々あり、AIプログラミングに合ったものでないとAIプログラミングには使えないので注意してください。
1. 機械学習をする上で必須のライブラリ
それではAIプログラミングにおすすめのライブラリを種類別に紹介します。
AIプログラミングのライブラリの中でも種類があるので、よく使用するものをインストールして使う必要があります。
機械学習で必須のライブラリ①Numpy
Pythonでデータ解析や機械学習をする際に必須となるのがNumpyです。
機械学習では行列計算などの数値計算を行いますが、その数値計算を高速に処理してくれるライブラリのため、機械学習では必須のライブラリになります。
以下で紹介する機械学習系のライブラリも、Numpyを使用して書かれたものがほとんどのため、機械学習を行う際には必ずNumpyをインストールしてください。
機械学習で必須のライブラリ②matplotlib
matplotlibは、計算した結果をグラフなどの図表で分かりやすく表示できるライブラリです。
NumPyやscipyと連携してグラフ表示をしたり、AIの学習の進み方を表示したり、画像データを表示するなど、可視化では欠かせないライブラリです。
こちらも機械学習を行う際には必ずインストールしてください。
機械学習で必須のライブラリ③Open CV
Pythonを使い画像認識や動画認識をしたい場合はOpenCVを利用するのが良いでしょう。
色々な検出ができるライブラリになるので、今後特にAIプログラミングで需要が高まると言われているライブラリです。
AIプログラミングで画像認識や動画認識をする人もどんどん増えているので、昔とは比べ物にならないほど人気のライブラリとなっています。
2.機械学習の学習を実行するためのライブラリ
次は機械学習の「学習」を実行するために必要なライブラリを紹介します。
機械学習を実行するためのライブラリ①scikit-learn
近年だと、「ディープラーニング」と呼ばれる機械学習手法が人気となっていますが、その前から様々なアルゴリズムが開発されてきています。
scikit-learnは、古くからある様々なアルゴリズムや前処理手法が1つにまとまった、豊富な機能を持ったライブラリですので、様々な機械学習アルゴリズムを使用することができます。
scikit-learnは開発チームが日々改善を重ねていて、今やとても使いやすいライブラリとなっています。
とりあえず様々な機械学習を試してみたいと思ったときはscikit-learnがおすすめです。
3. ディープラーニングの学習を実行するためのライブラリ
次に紹介するのはディープラーニングの学習を実行するためのライブラリです。
ディープラーニングの学習を実行するライブラリ①TensorFlow
TensorFlowはAIのディープラーニングが実装できるライブラリの中でも最もシェアを持つと言われているライブラリです。
初学だと少し難しく感じることもあリますが、最近だと後述するKerasと併せて使われる事が多くなってきているため、簡単に実装が可能です。
Tensorflowは使用されている方が多い分、インターネット上の情報や書籍も多いためおすすめできるライブラリです。
ディープラーニングの学習を実行するライブラリ②Keras
KerasはTensorFlow・Theano・CNTKといった複数のフレームワークからバックエンドを選択できるディープラーニングのライブラリです。
Kerasは非常に分かりやすいUIで、AIプログラミングの詳しい知識がなくてもAIプログラミングが活用できる素晴らしいものです。
初心者の方がAIプログラミングを学びたいと思ったらKerasから始められるのをおすすめします。
使いやすくコードも簡単に記述できるので他の人が見てもみやすい綺麗なプログラミングが完成します。
ディープラーニングの学習を実行するライブラリ③Pytorch
PytorchはPythonの機械学習ライブラリの中で、特に画像系の研究者や開発者に人気のライブラリです。
参照リソースが豊富で、「Numpy」と操作方法が非常に似ています。
そのため、PythonエンジニアならPyTorchに短時間で慣れることができるでしょう。
ディープラーニングの学習を実行するライブラリ④Chainer
日本の企業が作成したライブラリなので非常に日本人には使いやすいものになっているのがChainerです。
自然言語処理や音声処理におすすめのライブラリです。
GPUで演算してくれるので、処理が速いのが特徴になります。
また、ニューラルネットワークを簡単に記述したりシンプルな構成で作り上げたりできるので、ニューラルネットワークをより簡単に理解したいと言う方にもChainerはおすすめのライブラリです。
非常に使いやすいChainerでしたが、現在はv7で更新開発が終了し、今後新しい機能等が追加されることはなくなってしまいました。
ですがメンテナンスやパッチは入っているので、今のChainerの機能で満足している方は使い続けるのもすすめです。
AIのライブラリは自分に合ったものを選ぼう
AIプログラミングで利用できるライブラリは現在非常にたくさんの種類が開発されています。
更にそれぞれ特徴があり、色々な種類があるので自分がやりたいAIプログラミングの種類に合わせてライブラリを選ぶと良いでしょう。
AIプログラミングとライブラリの種類まとめ
今回はAIプログラミングについてや、おすすめライブラリをまとめましたがいかがでしたでしょうか。
AIプログラミングは高難易度なので独学で勉強するのはかなり難しい分野になっています。
おすすめしたライブラリを一通り使ってみて、自分に合ったライブラリでAIプログラミングを効率よく挑戦してみてください。
これからAIプログラミングをやってみたい人や、AIプログラミングを始めたてて使うライブラリに悩んでいる人は是非この記事を参考にしてください。
