【PythonでAIを体験】機械学習超入門！ データ分析から未来予測まで、Pythonで実践！

「AI（人工知能）」や「機械学習」って、なんだか難しそう…
専門知識がないと理解できないんじゃないか…

そんな風に思っていませんか？

確かに、AIや機械学習の分野は奥深く、専門的な知識も必要です。しかし、 Pythonというプログラミング言語を使えば、初心者でも、その基本的な仕組みを理解し、実際に体験することができる ん です。

この記事では、AIやプログラミングの知識が全くない方でも理解できるよう、 Pythonを使った機械学習の基礎 を、具体的な例題を交えながら、わかりやすく解説していきます。

機械学習とは？ AIの頭脳を覗いてみよう！

機械学習 は、AI（人工知能）を実現するための 中核技術 の一つです。
簡単に言うと、 コンピュータに大量のデータを学習させることで、データの中に隠されたパターンやルールを見つけ出し、未来を予測したり、賢い判断を下したりできるようになる技術 です。

例えば

• 大量の猫と犬の画像をAIに学習させると、 新しい画像が猫か犬かを判断 できるようになる（画像認識）
• 過去の売上データや顧客情報をAIに学習させると、 将来の売上を予測 したり、 顧客の購買行動を分析 したりできるようになる（予測分析）
• 膨大な量のメールデータをAIに学習させると、 スパムメールを自動的に判別 できるようになる（スパムフィルター）

機械学習の種類： 教師あり学習と教師なし学習

機械学習には、大きく分けて 「教師あり学習」 と 「教師なし学習」 の2種類があります。

1. 教師あり学習: 「入力データ」と「正解データ」のセット をAIに学習させる方法です。
   • AIは、入力データと正解データの関係性を学習し、 新しい入力データに対して、正解を予測 できるようになります。
   • 例えば、たくさんの手書き数字の画像と、それぞれの画像がどの数字を表しているかというラベルデータをAIに学習させることで、新しい手書き数字の画像を認識できるAIを作ることができます。
2. 教師なし学習: 正解データを与えずに、入力データのみ をAIに学習させる方法です。
   • AIは、データの中から 共通の特徴やパターンを見つけ出し、データをグループ分け したり、 異常なデータ を検出したりすることができます。
   • 例えば、顧客の購買履歴データから、顧客をいくつかのグループに分類したり、不正なクレジットカード取引を検出したりするAIを作ることができます。

Pythonで機械学習を始める： 必要な準備

Pythonで機械学習を始めるには、以下の準備が必要です。

1. Pythonのインストール: Python公式サイトから、自分のパソコンのOSに対応したPythonをダウンロードしてインストールします。
2. 必要なライブラリのインストール: 機械学習に必要なライブラリをインストールします。
   • NumPy: 数値計算ライブラリ – 大量のデータを効率的に処理
   • Pandas: データ分析ライブラリ – データの整理、分析、可視化
   • Matplotlib: データ可視化ライブラリ – グラフやチャートの作成
   • Scikit-learn: 機械学習ライブラリ – 豊富な機械学習アルゴリズム
3. データの準備: AIに学習させるためのデータ（学習データ）を準備します。
   • データは、CSVファイルやExcelファイルなど、様々な形式で用意することができます。
   • インターネット上には、無料で利用できるデータセットが公開されているサイトもあります。

Pythonで機械学習に挑戦！： サンプルコードで実践

今回は、教師あり学習を使って、アイリスの花の品種を分類するAIを作ってみましょう！

アイリスデータセットとは、アヤメの仲間であるアイリスの花の、 「がく片の長さ」「がく片の幅」「花弁の長さ」「花弁の幅」 という4つの特徴量と、 「セトサ」「バージニカ」「ベルシコロル」 という3つの品種のラベルデータを含むデータセットです。

1. データセットを読み込む

      from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

# データの特徴量とラベルデータを確認
print(iris.data)  # 特徴量
print(iris.target)  # ラベルデータ
    

content_copy Use code with caution.Python

2. データを学習用とテスト用に分割

      from sklearn.model_selection import train_test_split

# データを70%を学習用、30%をテスト用に分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
    

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3. AIモデルを学習させる

      from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# K近傍法というアルゴリズムでAIモデルを学習
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
    

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4. テストデータでAIモデルを評価

      from sklearn.metrics import accuracy_score

# テストデータを使ってAIモデルの精度を評価
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)
    

content_copy Use code with caution.Python

5. 新しいデータで予測

      # 新しいデータ（例）
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]  # がく片の長さ、幅、花弁の長さ、幅

# AIモデルを使って品種を予測
prediction = model.predict(new_data)

# 予測結果を表示
print("Prediction:", prediction)  # 予測結果（0:セトサ, 1:バージニカ, 2:ベルシコロル）
    

content_copy Use code with caution.Python

このコードを実行すると、AIモデルが新しいアイリスの花のデータに対して、どの品種に属するかを予測します。

機械学習でできること： ビジネスからエンタメまで、幅広い応用

機械学習は、 様々な分野で活用 されています。

• ビジネス:
  • 需要予測: 過去の売上データや市場トレンドなどを分析し、将来の需要を予測。在庫管理や生産計画の最適化に役立ちます。
  • 顧客ターゲティング: 顧客の属性や行動履歴などを分析し、顧客をセグメント化。それぞれの顧客層に最適なマーケティング施策を実施することができます。
  • 不正検知: クレジットカードの不正利用や、不正アクセスなどを検知。
• 医療:
  • 画像診断支援: レントゲン画像やCT画像などを分析し、医師の診断を支援。病気の早期発見に役立ちます。
  • 創薬: 膨大な化合物データや医学論文などを分析し、新薬候補物質を探索。新薬開発の効率化に貢献します。
• エンターテイメント:
  • おすすめシステム: ユーザーの視聴履歴や購買履歴などを分析し、おすすめの映画や音楽などを推薦。
  • ゲームAI: ゲームのキャラクターの行動を制御。

Pythonで機械学習を学ぶメリット

• 初心者でも学びやすい: Pythonは、シンプルで読みやすい文法が特徴であり、プログラミング初心者でも比較的習得しやすい言語です。
• 豊富なライブラリ: AI開発に特化したライブラリが豊富に用意されているため、複雑な処理を簡単に実装することができます。
• コミュニティ: Pythonのユーザーコミュニティは非常に活発であり、わからないことがあれば、インターネット上で質問したり、情報を共有したりすることができます。

まとめ： Pythonで機械学習をマスターしよう！

この記事では、 Pythonを使った機械学習の基礎 について、初心者の方向けに解説しました。
機械学習は、AIを実現するための 強力なツール であり、Pythonは、そのツールを使いこなすための 最適な言語 です。

Pythonで機械学習を学ぶことで、 AIの仕組みを理解 し、 様々な分野で活躍できるスキル を身につけることができます。

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