1.機械学習とは

---

機械学習とは、コンピューター(機械)が自分で勝手に学習できるような仕組みを開発することです。

まずコンピューター(機械)にいくつかのデータを読み込ませていきます。

 

数多くのデータを吸収したコンピューター(機械)はデータのパターンを見つけ出します。

そのパターンによって類似性のある別のデータを生み出す、などいったことが可能になっていきます。

 

そのようにしてコンピューター(機械)は自分で学習することを繰り返し、人間の頭脳や手作業では到達することが難しい新しい発想を生み出すこともあります。

機械学習の代表例としてコンピューター(機械)将棋が挙げられます。

 

コンピューター(機械)将棋はこれまで人間が作ってきた将棋の定跡データを参考にし、従来には無かった新しい定跡や手を生み出しています。

コンピューター(機械)は人間よりも高速でかつ長時間学習することが可能なため、人間よりも遥かに先へと学習を進めることができるのです。

 

このように、コンピューター(機械)が自動で学習する仕組みを開発することを機械学習と呼んでいます。

 

機械学習についてより詳しく学びたい方は下記記事をご一読件ください↓

 

 

 

2.機械学習で使用されるPython(プログラミング言語)の特徴

---

プログラミング言語には数多くの種類がありますが、中でもPythonは機械学習において最適なプログラミング言語と言われています。

ここではPythonがどういったプログラミング言語なのかについて解説します。

 

Pythonの特徴は大きくわけて次の3つです。

 

1つ1つの特徴について詳しく解説していきます。

 

豊富なフレームワークやライブラリ

Pythonが機械学習に向いている1番の理由は、機械学習向きのフレームワークやライブラリが充実しているという点です。

フレームワークやライブラリが充実していると、工数をあまりかけずに機械学習開発を行うことができます。

 

Pythonのライブラリの中でも有名なものは次の3つです。

 

・NumPy

NumPyは数値計算を行う機械学習用Pythonライブラリです。

コンピューター(機械)が自動的に学習するためには、数多く複雑な計算をさせる必要があります。

 

複雑な計算を行うためのソースコードを1から記述していく場合、非常に多くの工数がかかってしまいます。

しかしNumPyライブラリを使用すれば、数値計算を簡単に行うことが出来ます。

 

 

・Pandas

Pandasはテーブルデータを扱うためのPythonライブラリです。

機械学習ではまずコンピューター(機械)にデータを読み込ませる必要がありますが、読み込ませるデータは単純なものだけでなく、表データやグラフなど様々な種類があります。

 

そういったデータを読み込む場合にPandasは必要不可欠となるのです。

また、Pandasを使用することでテーブルデータを整形するなどといったこともできます。

 

 

・scikit-learn

scikit-learnは多くの機械学習アルゴリズムを一纏めにしたPythonライブラリです。

scikit-learnを使うことでデータを分類分けや予測をしたり、機械学習に関わる様々なことが可能です。

 

初心者でも比較的容易に扱えるのも特徴であり、機械学習を勉強するならまずscikit-learnをインストールすることから始めるのも良いでしょう。

 

 

高い信頼性

Pythonは他プログラミング言語に比べ信頼性が高く、安心して使用できるプログラミング言語と言えます。

なぜなら数多くの有名企業が自社サービスの開発にPythonを導入しているからです。

 

たとえばYoutubeの開発にもPythonが使用されています。

あれだけ多くの人が毎日使うプラットフォームにPythonが使用されているということは、それだけ信頼性が高いということです。

 

他にもInstagramやDropboxなどのサービスにもPythonが使用されています。

このようにPythonは高い信頼性があるため有名サービスや企業に採用されています。

 

 

他プログラミング言語よりも文法がシンプル

Pythonは他プログラミング言語より文法がシンプルでわかりやすいのも特徴です。

文法がシンプルなためプログラミング初心者にとってもわかりやすく、技術者として参入が容易であるというメリットがあります。

 

また、Pythonはコードの制約が厳しく、誰が書いても同じようなコードになるという特徴もあります。

誰が書いても同じになるため他の人が書いたコードも読みやすく、開発の時間短縮や確実性に繋がります。

 

このようにPythonは文法がシンプルであるという利点があります。

 

 

 

 

3.機械学習を活用するおすすめの職種

---

ここからは機械学習を学ぶとどんな仕事に結びつくかを紹介します。

機械学習を活用するおすすめの職種は次の3つです。

 

機械学習エンジニア

機械学習について深く学べば機械学習エンジニアになることが可能です。

機械学習用のアルゴリズムを開発し、より高性能な機械学習ができるようにしていきます。

 

最近では「深層学習(ディープラーニング)」といって、よりハイレベルな機械学習を行えるプログラムを開発することも求められています。

機械学習を用いたシステムやWebアプリなどは業界問わず様々な企業で使われているため、機械学習エンジニアの需要は高いです。

 

機械学習エンジニアはPythonの開発知識に加え、NumPyやPandasなどの機械学習用ライブラリを使いこなす必要があります。
ライブラリの長所と短所を理解し、使うべき場面を見分けられることが重要です。

 

また、機械学習では膨大データを効率よく扱える必要があるため、MySQLなどのデータベースの知識も要ります。

 

早速、機械学習エンジニアの求人・案件を覗いてみたい方はこちら↓

 

 

 

AIエンジニア(人工知能)

AIエンジニア(人工知能)とは、AI(人工知能)に関わる様々な開発を行うエンジニアのことです。

AIエンジニア(人工知能)は機械学習エンジニアとは違い、機械学習だけでなく、機械学習を含んだAI(人工知能)を用いたアプリケーションの開発全般を行います。

 

クライアントから「こんなシステムが欲しい」と要望を受け、AI(人工知能)を駆使したシステム開発を最初から最後まで行うのがAIエンジニア(人工知能)の仕事です。

AI(人工知能)はすでに私達の身の回りの様々なところで使われています。

 

たとえば、電化製品という括りの中でもAI(人工知能)を搭載した「スマート冷蔵庫」が注目されています。

スマート冷蔵庫は中に入っているものを見分け料理を提案してくれる、といったことが可能です。

 

ほかにもAI(人工知能)を活用したアプリや製品は数多くあり、それらを開発するAIエンジニア(人工知能)の需要は高まっています。

AIエンジニア(人工知能)はPythonなどのプログラミング言語の知識や、システム開発における設計書作成などの上流工程の知識が必要です。

 

加えて、クライアントの課題を理解し問題の解決方法を提案できるだけのビジネス力も必要と言えます。

 

早速、AIエンジニア(人工知能)の求人・案件を覗いてみたい方はこちら↓

 

 

 

データサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大なデータを分析し、企業にとってプラスになるような情報を見出す仕事です。

SNSの普及が進んできたこともあり、たとえば商品の口コミなど、役立つ情報が数多くネット上に眠っているようになり、それらをどう活かすかは企業にとって重要な課題となります。

 

データを分析するのは人間よりもコンピューターが得意とする分野ですので、近年ではデータサイエンティストに変わりAI(人工知能)がデータ分析をするようになってきています。

そのため、データサイエンティストはデータ分析ができるだけでなく、データ分析を行うAI(人工知能)の開発も出来ることが要求されつつあります。

 

このような理由から、データサイエンティストを目指す際にも機械学習を含むAI(人工知能)を勉強することをおすすめします。

具体的にはPythonやR言語などの開発知識を理解し、Pandasやpivottablejsなどのデータ分析用ライブラリを使いこなすことが求められます。

 

SASやTableauなどの統計関連ツールの知識も求められることがあります。

また、データサイエンティストは分析結果を経営者や上層部に分かりやすくプレゼンする必要があるため、プレゼン力、コミュニケーション能力も必要です。

 

早速、データサイエンティストの求人・案件を覗いてみたい方はこちら↓

 

 

 

 

4.機械学習分野のニーズ

---

機械学習は最先端のIT分野でありニーズが高いということが言えます。

機械学習分野のニーズが高い理由として今後のIT人材不足とPython(プログラミング言語)が人気であることの2点挙げられます。

 

経済産業省の調査報告書によると、今後はIT人材の需要と供給の差が開いていき、2030年にはその差が最大79万人に達するとのことです。

参考:平成30年度我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備（IT 人材等育成支援のための調査分析事業）

 

くわえて、従来型IT人材の対してAI(人工知能)などの技術が扱える先端IT人材は、更に需要が供給を上回っていくととのことです。

つまり、IT人材は全体的に人手不足が進み、その中でも先端IT人材は更に不足するということです。

 

上記調査データを見ても、機械学習分野のニーズが高まっていることがわかります。

また「Interactive: The Top Programming Languages」に記載された人気の高いプログラミング言語ランキングでは、機械学習で多く使われるPythonが1位となっています。

 

Pythonは世界中で優秀なプログラミング言語として注目されているということです。

このようなデータからも機械学習分野が注目されているのか分かります。

 

 

 

 

5.まとめ

---

機械学習に関する基礎的な内容について本記事では解説しました。

機械学習とは具体的に何をするもので、どんな技術が使われているのか理解出来たかと思います。

 

前章で解説した通り、機械学習分野のニーズは高まってきていることは事実です。

機械学習を学べば、機械学習エンジニアやAIエンジニア(人工知能)、データサイエンティストなど様々な仕事への道が開ける可能性があります。

 

機械学習に興味がある方は、まずはPythonの基本的な文法について学習しましょう。

 

フリーランスエンジニア専門の求人・案件一括検索サイト「フリーランススタート」に少しでも興味がある方は是非ご登録ください。

 

なお、フリーランススタートはiOSアプリ版やAndroid版をリリースしています。

通勤しているエンジニア・デザイナーでちょっとしたスキマ時間で手軽にフリーランス求人・案件を検索したい、開発言語の単価が知りたい、フリーランスを将来的に検討している方などは是非インストールしてみてください。

 

フリーランススタートのアプリを有効活用して、フリーランスとして第一線で活躍しましょう！

 

フリーランススタート iOSアプリのインストールはこちらから→

 

フリーランススタート Androidアプリのインストールはこちらから→

 

 

本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。