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機械学習

Pythonでできること6選!初心者にもわかりやすく解説!

2020-10-22 By プログラミング入門ナビ編集部

話し合う仲間たち

はじめに

Pythonのプログラミング画面

「Python」というプログラミング言語をご存知ですか?

近年何かと話題になっている言語ですね。

HTMLやJavaScriptならWeb開発に使われることは知っているけれど、Pythonでは何ができるんだろう…?

そんな疑問を抱く方も多いのではないでしょうか。

この記事ではPythonでできることをプログラミング初心者の方にもわかりやすく解説します。

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Pythonとは?

まずPython(読み:パイソン)とは何なのか?簡単に説明します。

Pythonの概要

Pythonは1991年にオランダ人プログラマーであるグイド・ヴァン・ロッサム氏が趣味で開発したプログラミング言語です。

シンプルかつ高機能で、誰もが簡単に習得でき皆の開発時間を短縮できるような言語を目指して開発したとされています。

そんな開発時の思想の通り、今では米国ソフトウェア業界アナリスト企業であるRedMonkが実施するプログラミング言語人気ランキングでJavaScriptに次ぐ2位の座を獲得するほど広まりました。

RedMonk: Programming Language Rankings: January 2020

Pythonには様々な強みや使い道があるため、多くのIT企業でも使用されています。

Pythonの強み

人気のPythonですが、どのような強みがあるのか見ていきましょう。

シンプルで覚えやすい

開発者が目指した通り、Pythonは非常にコードが短く簡潔に書けるように設計されています。

例えば、「Hello World!」と出力したいとき、C言語とPythonではそれぞれ次のように記述します。

C言語

#include 

int main(void)
{
  printf("Hello World!");
  return;
}

Python

print("Hello World!")

同じことをするのにもPythonであれば1行で書けてしまいますね。

関数の名前なども簡易な英語で意味のわかりやすいものに統一されているので覚えやすいです。

また、C言語はコンパイラ言語、Pythonはインタープリタ言語と呼ばれています。

違いは一言でいうと実行方法で、前者はソースコードを実行する前にコンパイルという、機械がわかる言語に翻訳しておく作業が必要です。

これに対しインタープリタ言語では実行しながら都度翻訳をしていくのでこの作業が必要ありません。

このこともPythonが「簡単でシンプルである」ことに寄与しています。

豊富なライブラリ

Pythonには元々多くのライブラリ(ソースコードの中で簡単に呼び出して使用できる機能群のこと)があるだけでなく、後から追加できる外部ライブラリもたくさんあります。

これは後述する様々な用途でPythonが使用できる理由の一助となっています。

充実したリファレンス

Python公式サイトに多くの役立つリファレンスがあることももちろん、人気言語であることもあり、Pythonの使い方を詳しく紹介する書籍やサイトが大変充実しています。

これから学習を始めようとする方にとっては心強いですね。

Pythonでできること

ここからはPythonを使って何ができるのか、代表的な用途について見ていきましょう。

機械学習・AI開発

ロボットと人工知能

まず、Pythonがこれだけの注目を集める一因となったといっても過言ではない、AI分野での活用が挙げられます。

AI開発に欠かせない機械学習を実装したPythonライブラリが多く開発されたため、Pythonはこの分野では必修の言語といえるでしょう。

中でもGoogle社のTensorFlowやFacebook社のPyTorchが有名です。

特にPyTorchは古くからPythonの機械学習で必修とされてきたNumpyと使い方が似ていることもあり人気があります。

ブロックチェーン

ビットコインとブロックチェーン技術

ビットコインで一躍注目を集めたブロックチェーンの技術にもPythonが使用されています。

ブロックチェーンの実現には膨大な計算量が必要ですが、Pythonには多くの数値計算ライブラリがあるため使用事例が多いです。

有名なところではLINE社の仮想通貨事業でもPythonが活用されていますね。

ビットコインに限らず、金融システムや保険、在庫管理等様々な分野での応用が進められています。

ビッグデータ解析

ビッグデータ

インターネットがますます普及し、従来は店頭や対面で済まされていた取引ややりとりの記録が多く蓄積されるようになりました。

このデータを活用しビジネスに活かす方法や仕組みを実現するためのビッグデータ解析が注目されています。

データを集めるためのライブラリであるSleniumや、データの読み込みに使用されるPandasなど役立つライブラリが豊富にあるため、ここでもPython活用事例が非常に多いです。

BIツールとして有名なTableauでもデータ分析や可視化のためにPythonが活用されています。

タスクの自動化

働く夫

Pythonが使えるのは何も解析や数値計算などの科学技術だけではありません。

パソコンで行うオフィスワークの自動化にも使えると注目されています。

例えばエクセルやパワーポイントでのタスクを自動化するopenpyxlやpython-pptxが有名です。

PyPDF2というライブラリではPDFの簡単な編集作業が自動でできます。

プログラミングでPythonを使用するのは敷居が高くても、これならば明日から使ってみることができそうですね。

画像処理

顔の画像解析

画像処理や画像解析の分野でもPythonが活用されています。

例えば ECサイトで商品画像を元にカテゴリ分けをしたり、実店舗でも来店した顧客の識別に応用できますね。

元々C言語のライブラリであったOpenCVは画像処理や機械学習に使われていましたが、Pythonでも使用できるようにPython版がリリースされています。

Pythonは画像処理に限らず、データ解析全般を得意とするので音声解析等にも応用可能です。

これらの解析技術はマーケティングと相性が良く、ビジネス分野でも注目を集めています。

Web開発

コードを見るエンジニア達

Web開発といえばJavaScriptやRubyなどが主流ですが、実はPythonも十分活用することができます。

有名なのはDjangoで、Web開発に必要なひと通りの機能が全て詰まったフレームワークです。RubyでいえばRuby on Railsのようなものと考えてください。

また、web2pyというフレームワークも人気があります。

こちらはWindows、Mac、Linuxなど異なるプラットフォーム上での実行が可能なため、開発環境を選ばずに開発することができるのが人気の理由です。

まとめ

話し合う仲間たち

人気上昇中のPythonというプログラミング言語について、その概要とできることを紹介しました。

様々な使い道があり、用途の大変広い言語です。

オープンソースであるため、多くのPythonユーザが開発コミュニティに属し日々ライブラリの開発に取り組んでいます。

また、リリース済みのライブラリについても多くのプログラマがバグ修正やアップデートに勤しんでいるため、常にパワーアップしているのも利点です。

Pythonと言う言語自体の柔軟性もあって、今後もより多くの用途に導入されることでしょう。

興味のある方は身近な用途から取り入れてみてはいかがでしょうか。

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Filed Under: プログラミング入門 Tagged With: AI, Python, Web開発, ビッグデータ, ブロックチェーン, 機械学習

AIプログラマーになるには?仕事内容や初心者からの目指し方を紹介!

2020-05-26 By プログラミング入門ナビ編集部

AIのイメージ

はじめに

AIのイメージ

人工知能(AI:Artificial Intelligence)が近年注目を集めています。

高齢化による労働力不足や働き方改革といった社会的懸念を解決できる期待感から、ある調査によればこの分野の市場規模は近年のうちに3900億ドルを超えると予測されているほどです。

これに伴い、人工知能を用いたアプリケーションやシステムを構築するAIプログラマー人材の需要が高まると見られています。

人材不足や業務内容が複雑であることから、年収も高く1,000万円台を超えることもあるようです。

この記事では、AIプログラマーの仕事内容や、初心者から目指す場合にやるべきことを紹介します。

AIとは?

疑問を抱く男性

人工知能(AI)と一言にいっても、様々な定義があります。

アメリカの哲学者ジョン・サールが提唱した「強いAI」「弱いAI」という分類によれば、前者は自意識を持った人間の代わりになるようなもの、後者は人間が持つ知性の一部を有し特定の仕事を行うものを指します。

近年ビジネスへの応用事例が増えているのは後者ですね。前者が映画に出てくるような人工知能のイメージですが、世の中に出てくるのはまだ先のことになりそうです。

以降、この記事では後者の「弱いAI」を指して「AI」や「人工知能」という用語を用います。

AIを実現する肝の技術は機械学習とディープラーニングです。この単語も耳にされたことがあるかもしれません。

本記事では詳しい説明を省きますが、簡単にいうと膨大なデータからとある特性に基づいて傾向を学習し分類や予測を行うための技術です。

この「とある特性」を人間が予め選定する必要があるのが機械学習、人工知能が自分で「とある特性」の選定まで行うのがディープラーニングで、さらにこれらも学習方法の違いによりいくつかの種類に分類されます。

AIの応用技術

AIの基本機能はデータの分類や予測ですが、これらは一体どのように応用されるのでしょうか?

こちらも実に様々ですが、主に下記のような用途に使用されています。

画像認識

顔認識

画像の中から人間の顔が写っている部分を検知する顔認識技術や、どんな物が映り込んでいるかを予測する物体認識などの用途に使用されます。

顔認識はカメラのオートフォーカス機能や撮った写真の分類等に欠かせない技術となりました。物体認識は自動運転等の分野で活用されていますね。

音声認識

音声認識

音声信号を分析して話している言葉やその話者を認識します。スマートスピーカー等に搭載されていますね。

あくまで音声信号から語を抽出する部分が音声認識によって担われており、その意味を分析するには次に挙げる自然言語処理が活用されます。

自然言語処理

言語処理

テキストデータの羅列からその意味合いを理解します。SiriやAlexaに代表されるAIアシスタント機能や検索エンジン、翻訳機能等で活用されていますね。

スマートスピーカーやスマートフォンでのAIアシスタント活用が広がることで学習データがどんどん集まり、さらなる発展を遂げている過程です。

AIプログラマーが活躍する業界は?

それでは、どのような業界でAIプログラマーが活躍しているのでしょうか。

モビリティ

自動運転

自動車の自動運転やドローン・ロボットの自動制御には人工知能が欠かせません。モビリティ本体に取り付けられたカメラや様々なセンサから入ってくる情報を瞬時に処理して次の動きを判断し、その通りに動かすために活用されます。

スピードと正確性が何より重要なので、様々な機械学習アルゴリズム知識に熟知していること、ある程度のハードウェア知識も求められるでしょう。

金融システム

金融システム

金融商品の価値予測を行い、投資者へのアドバイスまたは代理運用まで行う用途への注目が高まっています。従来、熟練した人間が行っていた業務を人工知能が行うことでコストを下げることができるためです。

同様に保険商品の価値判定や、消費者金融の金利判定にも応用され始めています。

こうした金融商品の分野で活躍するエンジニアには、統計や確率等の数学知識を求められる場面も多いです。

医療システム

医療システム

医療現場はデータの宝庫です。大量の症例・レントゲン写真やカルテなどの情報から、治療方法や新薬を見つけるための応用が始まっています。

また、個別の患者の症状やレントゲン写真から病名を予測したり、遺伝子情報から将来発生し得る病気と対策を提案するサービスもあり、こちらも人工知能の活用事例の一つです。

適切な生活習慣・運動習慣を提案するアプリが人気を集めている通り、ヘルスケア分野での活用も期待されています。

初心者がAIプログラマーになるには?

まず、AIの研究者とプログラマーは別物と考えましょう。研究者の目的は最新の人工知能技術を探究し、自社のシステムにどう取り込めばより良いものにできるかを考えることです。

実際の設計を誰が行うかは案件により異なりますが、AIプログラマーはこの設計に基づきコーディングを行うのが役割です。

もし研究者を目指したい場合は、今のところは大学に入り人工知能分野を専攻するほか道がありません。

初心者の状態からAIプログラマーになるにはもう少しハードルが低いです。主には下記のことに取り組むのが良いでしょう。

機械学習の基礎知識を身につける

AIの中核をなすのが機械学習なので、この基礎知識がなければ現場で会話が成り立ちません。

まずは初心者でも入り込みやすい書籍を読んで知識を身につけましょう。

おすすめは下記です。

人工知能は人間を超えるか(松尾豊、角川EPUB選書)

人工知能は人間を超えるか

AI研究の第一人者である松尾豊氏による「いま人工知能ができること、できないこと、これからできるようになること」を初心者にもわかりやすく説明した本です。

まずは人工知能と自分との距離を縮めるための導入としておすすめです。

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み(秋庭伸也ほか、翔泳社)

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み

機械学習にも様々なアルゴリズム(処理の考え方やその方法)があり、用途により向き不向きがあります。どのようなアルゴリズムがあって、動きがどう違うのかを説明した本です。

これは実際にプログラムを書きながら学ぶ前提となっているため、次項で述べる「Pythonスキル」を身につけた後に取り組むのが良いでしょう。

Pythonのスキルを身につける

言語を学ぶ人

GitHub公式ブログによりますと、GitHubで機械学習(”machine-learning”)というトピックでタグづけされたリポジトリのうち、最も多く使用されている言語はPythonです。

これは、多くの機械学習や統計処理に関する人気ライブラリがPythonのものであるためと想定されます。

C言語やJavaなどでも人工知能の実装は可能で、それぞれライブラリもありますすが、もはや人工知能といえばPythonというスタンダードが定着しているというのが業界の共通認識です。

そのため、新しく人工知能のための言語を学ぶならばPythonをおすすめします。

なお、ProglusでもPythonの講座を準備中です。受講可能となり次第、こちらでもお知らせいたします。

AI分野の資格を取得する

資格の獲得

必須ではありませんが、AI分野の資格を取得しておくとAIプログラマーの職を得るにあたって知識をアピールしやすいです。

E資格

E資格は、日本ディープラーニング協会が運営している認定試験です。同協会のAI資格にはもう一つ「G検定」がありますが、そちらがジェネラリスト(ビジネス寄り)向けの試験なのに対し、E資格はエンジニア向けの試験となっています。

受験には同協会が実施するJDLA認定プログラムの受講が必須です。

受講料やプログラムの受験料は決して安くはありませんが、AIに関して広く学びつつ資格も取りたい場合にチャレンジすると良いでしょう。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonソフトウェア財団のスポンサーである一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主宰予定のPythonエンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験です。

まさに業務内容に直結したスキルのアピールになりますね。

現時点で試験はまだ準備中のため、要綱や実施時期については公式ページにて適宜確認してください。

まとめ

学習に励む女性

AIプログラマーの仕事内容と、初心者からAIプログラマーを目指すためにやるべきことについて紹介しました。

決して簡単な道ではありませんが、人材不足が深刻視されている分野ですので、チャンスは大いにあります。

次から次へと新技術が開発されるため、新しいことを楽しく学べる方にはおすすめの職業です。

我こそはという方は、ぜひチャレンジしてみてください。

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Filed Under: エンジニアへの道 Tagged With: AI, Python, プログラマー, 人工知能, 初心者, 機械学習

Udemy(ユーデミー)が2018年最大級のブラックフライデーセール開催!

2018-11-14 By プログラミング入門ナビ編集部

世界最大級のオンライン学習サイトUdemy(ユーデミー)が、1年間で最大級となるセール「ブラックフライデーキャンペーン」を大々的にスタートしました!

ブラックフライデーというのは、アメリカで毎年11月の第4木曜日に催される「感謝祭」の翌日の金曜日のことです。年末商戦の初日と位置づけられ、各社が1年で最大級のセールを行います。

Udemy セール 実施期間

2018年11月14(水)~

Udemyとは

Udemy(ユーデミー)は、「世界最大級のオンライン学習プラットフォームです。
米国シリコンバレー発祥のUdemyは、学びたい人と教えたい人をつなぐCtoCの学習マーケットプレイスです。

2010年の設立以来、2,000万人以上の生徒が
プログラミングからヨガ、写真に至るまで、あらゆるコースを受講しています。

実績のある講師陣が教える8万以上の種類の講座を、
オンデマンドで、いつでもどのデバイスからでも自分のペースで学ぶことができます。

海外初のサービスだと不安な方もいるかもしれません。
でも、とても安心できるサービスです。
なぜならば、日本では教育大手でこどもちゃれんじや進研ゼミを手がける、ベネッセコーポレーションがマーケティングパートナーとして協力しているからです。

サポートの対応はとても親切で好感が持てます。
もちろん日本語でやり取りができますよ。

Udemyをおすすめする理由

なぜおすすめかというと、ITの最先分野に精通したエキスパートのオンライン講座を、安価(1講座、1,200円〜)に受講できるからです。

現役で活躍されている講師が、現場で使えるフレッシュなテーマを提供していることが多いのも特徴です。

動画を見るだけでなく、実際に手を動かしながら学ぶスタイルを取る講師が多いので、実務で使えるスキルが身につきます。

独学と違って、コースを受講する中で発生した不明点はQ&A形式で講師手厚くサポートするので、安心です。

書籍で独学する方法では、気軽に著者に質問はできないですよね?

毎月定額で発生するサービスと違って、一度購入したコースは、無期限に視聴できるのもメリットです。

仕事が忙しくても、自分のペースで学習することができます。

安心の30日間返金保証があるので、気軽にコースを受講し始めることができます。※iOSモバイルアプリからの購入は対象外

購入してみたものの、思ってた内容と違ったと思ったら、30日以内に返金すれば、リスクはありません。

Udemyのサイトを見ていると、今後学びのスタイルが大きく変わっていくと実感できるはず。

思い立ったら、今すぐ、確認してスキルアップしましょう!

あなたの昇給や報酬UPにつながるコースがきっと見つかるはず!?

Udemy(ユーデミー)のおすすめコース

プログラミング入門ナビが読者の皆さんのために選んだ、Udemyおすすめのプログラミングコースとビジネスコースを紹介いたします。
プログラミング入門ナビ編集部の現役のITエンジニアが、時間を掛けて各コースを選び抜きました!
価格は参考価格です。最新の価格情報など詳細はUdemyのサイトでご確認ください!!

Web開発入門

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Ruby on Rails 入門

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React.js入門

フロントエンドエンジニアのための React アプリケーション開発入門 2018年版フロントエンドエンジニアのための React アプリケーション開発入門 2018年版Neh 石田 敦志, ウェブ開発が得意です。特に最近は、LLM技術を活用したウェブエンジニアリングに注力しています。RESTful APIサーバと連携する実践的なCRUDアプリケーション開発手法を学び、今後のフロントエンドWeb開発の標準になり得るReact・Reduxアプリケーション開発をマスターし、もう一段階上のJavsScriptエンジニアになろう 4 (1978 ratings)49 lectures, 7 hours
React + Redux を使用したモダンフロントエンド開発React + Redux を使用したモダンフロントエンド開発Nakanishi Yusuke, Front-end engineerReact + Redux + Redux-thunk + Ajax を用いた実践的なアプリケーションを作成します。React 開発を通して、ES2015+ や 非同期処理などモダンフロントエンド開発に必要な基礎知識も身につけられます。 4.2 (326 ratings)73 lectures, 6 hours

Linuxサーバー入門

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エクセル入門

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