- Pythonの検討している
- AIエンジニアの準備として会社の勉強したい
- Pythonの概要をイメージしたい
このような方に向けて記事を書きます。今後AIエンジニアとしてキャリアを進めたいのであれば、Pythonの習得は必須です。
なぜPythonが必要なのか?
AIについて調べていると、切っても切れない関係にあるスキルが、プログラム言語Pythonの習得です。
Pythonは、Googleの三大プログラミング言語とも言われています。
ボクがWEBデザインスクールに通っていた際の事です。講座が終盤に差し掛かって、他のコースを見ていて、AIを勉強したいと言った時に勧められたのがPythonでした。
なぜPythonなのでしょうか？その場では聞かなかったのですが、このAI＝Pythonという構図。よく聞くけど、分からなかったので調べてみました。
結論としては、
ライブラリーと呼ばれる、機械学習における関数が充実しているからです。
インプットとなるデータを入れ込めば、予測や判別などのアウトプットとなるデータが出てくるライブラリが非常に充実しています。
pythonは、プログラミングとして非常にわかりやすく生産性が高まることもメリットとしてあげられます。プログラミングは、ITエンジニアであれば、いろんなプログラミングを経験しているでしょう。Pythonも基本的にはその延長上です。
初心者でも変数やオブジェクト指向言語、例外処理、点数といった基本的な考え方はいっしょです。違うのが、そのような統計の知識だったり、アウトプットとなる関数が準備されていることです。
どのようなライブラリがあるのか？
Pythonには、様々な機械学習のライブラリが用意されていることは、上記で記載した通りです。
このライブラリの内容に関しては、統計や機械学習について知らないとなかなかイメージがしづらいのですが、有名なところでscikit-learn（サイキットラーン）と呼ばれる、基本的なライブラリがあります。
scikit-learn（サイキットラーン）が、持つライブラリの機能としては以下があります。
・クラス分類
・回帰
・クラスタリング
などです。
以下概要です。
・クラス分類
データから属する「クラス」を予測する仕組みです。たとえばスパムメールなのか、スパムメールでないのかを判別するなどです。
これはメールという身近にありうる例なので、イメージしやすいのではないでしょうか。
scikit-learnを使用しているかはモノや状況によるとは思うのですが、スパムメールは以前めちゃくちゃきてましたが、メールは迷惑メールを判別して今やすっかり迷惑メールの存在を忘れさせてくれています。
機械学習が一部役割を担ってくれています。ありがたいですね。
・回帰
回帰は、簡単に言うとデータから、先のデータを予測する仕組みです。
たとえば、明日の天気の気温を予測するなどです。
WEBマーケティングで例えると、気温やアクセス状況、滞在時間などから売り上げを予測し、目標に対して達成ペースなのか未達成ペースなのかを予測できるようになれば、どうでしょうか。
もし自分が担当者で初月1週間で未達ぺーすであれば、対策を早く打てますよね。広告を多めに打つのか、キャンペーンを行うのか、大きめの改修をかけるのか。早くわかることでよりスピーディなーフォローが可能になります。
・クラスタリング
クラスタリングは、データから自動的に類似したものをまとめるものです。たとえば、アクセス解析から似た動きをするユーザを分類するなど。
ユーザを分類することができれば、アプローチする商品のレコメンドを工夫することで売上が上がるかもしれません。
例えば、トップページにアクセスをして、すぐに会社概要にいくユーザーは、信用性を求めており、納得すれば単価が高い。そんなユーザー行動の予測があるのであれば、会社概要に行ったユーザーに対しては、商品のレコメンドを強める、といったようなマーケティングのアプローチの応用ができるかもしれません。
上記の活用事例は一部ですが、実際に予測や分類を大量のデータに対して行っていく中で、ライブラリが準備されていてそれを組み合わせてデータを分析して答えを出していくということですね。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
Pythonは機械学習において多くのライブラリが準備されており、取り組みやすい言語です。普及もしていてGoogleは三大言語の一つとも位置付けています。
今後AIエンジニアを目指すのであれば、Pythonの習得と深い理解は必須と言えるでしょう。
