機械学習とは？ディープラーニングとの違いやPythonでできること

社員不足の解決方法として、AI（人工知能）の導入に興味を持つ一方で、機械学習などAIに関する頻出用語が分からず困る方も多いでしょう。

• 機械学習はディープラーニングと何が違う？

• 機械学習の仕組みとは？

• 機械学習を実装するプログラミング言語とは？

機械学習とは、AIの核となる技術であり、データの特徴やパターンを学習する仕組みのことです。

この記事では、機械学習の仕組みやディープラーニングとの違いとともに、主要プログラミング言語Pythonの概要とメリットを順に紹介します。AIの肝となる技術を適切に把握した上で、AIの導入を進めて、業務の活性化や効率化を図りましょう。

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＜目次＞

・機械学習とは

・ディープラーニングとの違い

・機械学習の仕組み

・Pythonで機械学習を実装

・Pythonとは

・Pythonを用いるメリット

・まとめ

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機械学習とは

機械学習は、AIの基礎となる技術であり、精度の高い予測や判断を目的にコンピュータに大量の情報を学習させる取り組みのことです。人間には処理しきれない大量のデータを効率的に整理・分析したり、人間が気づいていない切り口での洞察を得るのに役立ちます。機械学習の基礎として知っておくべきポイントは以下の2点です。

• ディープラーニングとの違い

• 機械学習の仕組み

ビジネスに不可欠になっているAIの根本的な技術である機械学習に関して、知識を整理しておきましょう。

ディープラーニングとの違い

ディープラーニングは、機械学習の手法の1つです。 具体的には、人間のように与えられた情報から予測や分析する技術（ニューラルネットワーク）に基づき、大量の情報を学習する手法です。昨今話題の生成AIが、人間のように画像を作成したり文章を書いたりできるのは、ディープラーニングが活用されているためとされています。 機械学習の中でも、画像や音声など複雑なデータを認識・処理するのに長けた技術であり、与えられた情報に対する判断の高い精度が特徴です。

機械学習の仕組み

機械学習にはさまざまな手法がありますが、代表的な学習方法は2つです。

• 教師あり学習

• 教師なし学習

それぞれの学習方法の特徴から、コンピュータへの学習アプローチの違いを押さえておきましょう。

教師あり学習

機械学習における教師あり学習とは、コンピュータに人間が正解を示しながら学習させる手法です。 例えば、バナナの写真画像を与え、写っているものがバナナだと情報を与えつつ、画像の特徴を読み取らせる学習を何度も繰り返します。その後、バナナと明示していないバナナの画像を与えた際に、正しくバナナの画像と判断できるかを検証し、判断の精度を高めさせるのが特徴です。 コンピュータに正解を示して学習させる様子が、コンピュータの教師のように見えるため、教師あり学習と呼ばれています。

教師なし学習

機械学習における教師なし学習とは、データの特徴やパターンをコンピュータに自ら分析させて学習させる手法です。 例えば、大量のバナナの写真画像を与えてバナナの特徴を分析・把握させ、さまざまなフルーツの画像からバナナの画像が抽出できるようにします。大量のデータから共通する特徴やパターンをコンピュータに見つけ出させ、新たなデータを精度高く分析・判断できるようにする点が特徴です。 前述の学習ケースと異なり、人間がコンピュータに答えを示さず学習させる点から、教師なし学習と呼ばれています。

Pythonで機械学習を実装

AIの機能を左右する機械学習を実装する際に、利用されるプログラミング言語の代表例がPythonです。 Pythonを聞いたことがなかったり、よく知らなかったりする場合に最低限把握しておくべき要点は以下の2点です。

• Pythonとは

• Pythonを用いるメリット

Pythonの基本的な情報も知っていれば、AIの導入検討もスムーズに進みやすくなります。

Pythonとは

Pythonとは、プログラミング言語の1種です。 プログラミング経験の少ない技術者でも容易に学べる点が人気で、注目されている言語です。AIに関連するデータ分析や機械学習の領域でも広く利用されています。 普段の生活で利用するWebサイトがPythonで構成されているケースも多く、幅広く浸透しています。

Pythonを用いるメリット

機械学習の実装でPythonが用いられやすいのは、ほかのプログラミング言語と比較して、多くのメリットがあるためです。Pythonを活用するメリットの中で、特徴的なメリットは3つに整理されます。

1. ライブラリやフレームワークの充実

2. 豊富な導入実績

3. 柔軟でシンプルなコード

これからAI導入を検討する際には、運用管理の容易性も勘案し、Pythonを活用したAI開発を選択しましょう。

ライブラリやフレームワークの充実

Pythonは、プログラム開発を簡単に進められるライブラリが豊富にそろっている点がメリットのひとつです。 ライブラリとは、料理におけるレシピ本にあたります。レシピ本には料理の段取りが記されたレシピが複数紹介されていますが、ライブラリにはプログラム開発で使うさまざまなレシピが用意されています。ライブラリを活用すれば容易にシステム開発が進められるため、IT技術者にとって開発言語のライブラリの充実度は重要な指標です。 Pythonでは、機械学習で用いられるライブラリが用途ごとに複数展開されており、適切なライブラリを活用すれば効率的に機械学習が進められます。

豊富な導入実績

Pythonは、企業が提供している幅広いサービスで活用されている、利用実績が豊富なプログラミング言語です。 利用実績数の多さは、プログラミング言語の信頼性や実用性の高さを示します。多くのユーザーが利用しているサービスで、Pythonが利用されている典型的なサービスは以下のとおりです。

• YouTube

• Instagram

• Amazon

• Netflix

世界中にユーザーを抱えるサービスがPythonで開発されているケースが多い点から、Pythonは安心して利用できるプログラミング言語と言えます。

柔軟でシンプルなコード

Pythonは、簡素なプログラミング言語として支持を得ています。 なぜなら、Pythonは初心者でも理解できるほど、直感的で覚えやすい構造であるためです。 コードとは、料理のレシピにおけるひとつひとつの料理の段取りを示す「指示」にあたります。Pythonは他のプログラミング言語と比較して、簡潔に指示文を書ける点が特徴です。また、ウェブサイトの構築や機械学習など幅広く領域で活用できる扱いやすさも人気の要因です。 Pythonは、習得性が高く使い勝手が優れている点から、AIに関するプログラム開発で利用される頻度が高まっています。

まとめ

この記事では、機械学習の仕組みやディープラーニングの違いに加え、機械学習の主要開発言語であるPythonのメリットを解説しました。 機械学習とは、AIの根幹を担う技術であり、大量データを活用して高精度な判断力や予測力をコンピュータに獲得させる仕組みのことです。また、生成AIにおいて活用されるディープラーニングは機械学習の一種で、人間の脳と同じ仕組みでデータの特徴を捉え、学習する技術を指します。機械学習を担うプログラムは、汎用性・習得性・使用性が高いPythonで構築されるケースが多く、Pythonは機械学習を語る上で重要なキーワードです。 AIの肝である機械学習の要点を押さえながら、AIによる業務の自動化を進めて人材不足によるビジネス停滞を解消しましょう。

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