Pythonでプログラミングする方法とは?AI開発の手順や注意点を徹底解説

日常生活のいろいろな場面で活用されている人工知能(AI)は、開発が進んでいます。AI開発に利用されるプログラミング言語の一つが、Pythonです。Pythonは、関数やライブラリを使うことで効率よくプログラミングを行うことが可能な言語ですが、どのような特徴があるのでしょうか。Pythonを使ってAIプログラミングをする方法や注意点なども考慮します。

Pythonの特徴とAI開発に向いている理由

Pythonは、1991年にオランダのIT技術者によって開発されました。無料で利用できるほか、文法がシンプルで、コードの記述が楽に行えるので、プログラミング初心者に向いています。Pythonを扱いやすくしている要素の一つが、ライブラリです。ライブラリとは、いろいろな用途や分野で利用できる汎用性のあるプログラムのかたまりです。ライブラリを使うと、プログラミングの工程を大幅に短縮できます。また、関数が利用可能なことも、扱いやすさにつながっています。

Pythonは、多くの人が参画するプロジェクトや、プログラムをいち早く実行して結果を確認しながら向上させたいプログラムを作るのに向いている言語です。プログラミングというと、一字でも間違っているとプログラムが全く動かないイメージがありますが、Pythonは多少のエラーがあっても実行できる簡便さがあります。プログラム自体が軽量なため、処理の高速化を実現でき、大容量のデータを扱うAI開発に好んで使われています。

PythonでAIプログラミングをする方法4ステップ

こちらでは、Pythonを使ってAIプログラミングを行う方法を手順に沿って紹介します。最初に必要なステップは、Pythonのインストールです。Pythonのインストールは、自身の環境などに応じていろいろなパッケージを使えますが、一例としてPythonと基本のライブラリがセットになった「Anaconda」をインストールするケースを考えます。Anacondaをインストールしたら、コマンド入力画面で「python –version」と入力して実行し、Pythonのバージョンが表示されれば、インストールは完了しています。Pythonのインストールが完了したことを確認した後、仮想環境を構築します。仮想環境とは、プログラムを動かすための領域です。仮想環境を作成し、ライブラリなどを入れると、プログラミングや運用が可能になります。

PythonでAIプログラミングを行う手順は、大きく分けて4つの段階に分けられます。まずは、データの収集です。人間が成長の過程で多くのことを学んでいくのと同じように、AIにも膨大なデータを読み込ませる「機械学習」という過程が必要です。AIに学習させるデータは、自分で作成したり集めたりすることもできますが、インターネット上などに公開されているものを使用することも多く行われています。

Pythonを使って、AIに読み込ませたい機械学習用のデータを収集する方法の1つは、CSVファイルの活用です。機械学習用のCSVファイルは、インターネット上で公開されているものも多く、URLを指定して、read_csv関数を使うと、容易にデータ収集ができます。また、公開データの場合は、データ読み込みの関数があらかじめ用意されていることがあります。その場合は関数の呼び出しだけで、データを読み込むことが可能です。データ容量が大きく、圧縮して公開されているデータは、wgetコマンドでダウンロードし、unzipコマンドを使ってファイルを解凍して、先に述べた、read_csv関数を使って読み込むことができるでしょう。

データの収集が終了した後、データ前処理の工程を踏む必要があります。データ前処理は、AIプログラミングにおいて、もっとも重要な工程とする方もいるほど大事にしたいステップです。AIを形作るデータは、機械学習を効果的に行えるよう、目的に応じてブラッシュアップする必要があります。

例えば、データ内にエラーが入り込んでいる場合は、dropnaコマンドを使って、エラーが含まれるデータを削除します。また、仕入総額と仕入個数のみが入力されたデータを使って、仕入単価の項目を追加したい場合は、assignコマンドを使い、仕入総額を仕入個数で除した金額を割り当てることができるでしょう。条件を指定して抽出したデータを使いたい場合は、queryコマンドを使い、andやorを併用すると、必要なデータを取り出すことが可能になります。

データの前処理が終了すると、モデル構築の段階に入ります。モデルとは、データを投入したときに、出力する結果を決定するものです。モデル構築は、Pythonのライブラリを使って行うことが一般的で、目的に応じたライブラリ選びがカギを握るといえるでしょう。モデル構築には、結果を出力する際の、誤差の許容範囲などのパラメータ設定も必要です。

モデル構築が完了すると、モデルテストを実施します。テストを行うことで、AIの精度を確かめ、予想されるデータが出てこない場合は、モデル構築の際に実施したパラメータを調整したり、採用しているモデルを変更したりすることもあります。なお、テストは1回で終わるケースはまれで、調整を図りながら何度も繰り返すことが一般的です。Pythonはプログラムが軽いので、テスト結果も早く得られ、ストレスなくテストを繰り返しできる点がメリットといえるでしょう。

PythonでAIプログラミングをするポイントと注意点

Pythonを使ってAIプログラミングを行う場合、ライブラリの活用がカギになります。ライブラリを使いこなせれば、プログラミングがそれほどできなくても、AIの開発は可能といわれるほど、ライブラリは重要です。主なライブラリとしては、ディープランニングを得意とするKerasやPyTorch、従来の機械学習向けのScikit-learnなどがありますが、自分が使えるツールを増やしていくと、効率よく開発が行えるでしょう。

PythonによるAIプログラミングでは、過学習をさせないよう気を付けることも大切です。過学習とは、訓練データと呼ばれる学習用データでは正常な結果が得られるものの、未知データと呼ばれる他のデータを使うと、全く予想外の結果を導き出してしまうことをいいます。予測精度が制作者の意図したレベルに達していない状態で、訓練データの量が少な過ぎる、あるいはパターン化できない場合や、未知データに対してモデルが複雑であることが原因です。入手したデータすべてを使ってモデルを作成するのではなく、学習用データと検証データに分けて使用したり、手法やパラメータを簡易なものにしたりすると、過学習を回避できるようになります。

Pythonを使うと、個人レベルでもAI開発ができますが、大規模開発の場合は、ある程度のデバイスのスペックが要求される点も覚えておきましょう。特に、画像を扱ったり、複雑な動きをするAIを開発したりするには、高速の数値計算が可能なGPUと呼ばれるグラフィックプロセッサが必要です。そして、GPUを利用するには、GPUを操作するためのソフトウェアをインストールしなければなりません。なお、近年は、クラウド上でGPUを利用できるサービスも登場して、Pythonを使った大規模開発が手軽に行えるよう進化しています。

Pythonを使ったAIプログラミングの手順

Pythonは、シンプルなプログラミング言語で、 かつライブラリや関数が活用できるのでAI開発に適しています。Pythonを使ったAIプログラミングは、データの収集、データ前処理、モデル構築、モデルテストの過程を踏んで実施されます。汎用的なプログラムのかたまりであるライブラリを活用して、過学習させないよう工夫し、開発環境に合ったデバイスを用いることで、効率の良いAIプログラミングが実現できます。

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