機械学習の環境構築まとめ！準備から必要ツールまで解説

企業での機会学習の活用の場は増えてきており、内製化を試みる企業も増えてきています。しかし、機械学習の開発環境構築は難しいイメージがあり、どのように取り組めば良いかわからないという声もしばしばあります。そこで当記事では、機械学習の環境構築の基礎情報と、つまずきやすいハードルについて紹介していきます。

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機械学習の環境構築するための準備

機械学習の環境構築は、理解することが難しく、挫折しやすいといわれています。そのため、環境構築をする際には、入念な事前準備が非常に重要となってきます。まずは、機械学習の環境構築に必要な準備・ステップについて見ていきましょう。

パソコンを準備する

機械学習は、多くの演算処理が行われるため、演算時間を短縮できるかどうかが開発の効率を左右します。そのため、高速演算処理に対応可能なGPUとプロセッサーを持つパソコンが必須です。まずは、一台ワークステーションもしくはノートパソコンを購入しましょう。

言語を決める

プログラミング言語といっても、種類は200を超えるとされており、それぞれ特徴が異なります。そのため、開発で使用する言語を事前に選定する必要があります。

言語をインストールする

言語が決定したら、使用する言語を自分のパソコンにインストールします。インストールは、IDLE、コマンドプロンプト（Windowsの場合）、ターミナル（Macの場合）のいずれから行えます。

環境構築ツールを導入する

最後に、言語を使った開発をサポートする開発環境ツールをインストールします。ここまでのステップを順に踏んでいくことで、機械学習の環境構築を実行できます。

機械学習の環境構築ツール

機械学習の環境構築では、「Python」と呼ばれる言語が多く使われています。Pythonは他の言語に比べ少ないソースコードで入力でき、ノウハウを習得しやすいのです。ここからは、Pythonを使った実行環境を作るための環境構築ツールを5つ紹介します。

Jupyter Notebook

「Jupyter Notebook」は、PythonなどのプログラムをWebブラウザ上で記述・実行できるツールです。インターネットに接続しなくても利用が可能で、コードを1行書くごとに実行できるため、書いたコードが示す結果を確認しながらプログラムを作成できます。

Anaconda

「Anaconda」とは、データサイエンス向けの各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。Python以外にもデータサイエンスに必要なプログラミング言語やライブラリをインストールできます。非常に人気のあるデータサイエンティスト向けソフトとして有名で、初心者でも扱いやすく、Python学習の入り口としておすすめです。

Google Colaboratory

「Google Colab」は、無料で手軽にPythonを実行できるブラウザサービスです。「TensorFlow」や「Matplotlib」など、よく使われるパッケージはあらかじめインストールされており、「pip」で追記インストールを行うこともできます。「GitHub」と簡単に連携できるため、「まずは無料ではじめてみたい」「特別な環境を用意することなく、GPU・TPUを使ってみたい」方におすすめです。

Pyenv

「Pyenv」とは、1台のパソコン上でPythonの複数のバージョンの環境を構築し、切り替えて利用できる管理ツールです。たとえば 、「Python3.7」と「Python3.8」がインストールされていれば、Pythonコマンドで実行するPythonのバージョンを「pyenv globalコマンド」で指定できます。頻繁にPythonのマイナーバージョンまで指定して切り替える必要があるユーザーには、便利な機能となっています。

Miniconda

「Miniconda」はPythonと必要最低限のパッケージに加え、パッケージ管理システムの 「conda」が入っているツールです。「Anaconda」を軽量化したソフトで、Anacondaでは3GBのディスク容量が必要であるのに対し、Minicondaは400MBまで軽量化されています。しかし、GUIがないため、CLIに慣れていない人には使いにくいといったデメリットがあります。

機械学習の環境構築ができたらトライしたいこと

機械学習が普及し、AIがさまざまな分野で活躍する時代になってきました。ここからは、機械学習の環境構築ができたら挑戦したい、ビジネスにおける機械学習活用事例について紹介します。

需要を予測する

過去数年分の売上データなどをコンピュータに学習させることで、今後の売上高を予測するプログラムを作成できます。 人間の購買行動は、暦とイベントに強く依存するため、これらの情報を適切に学習データとして与えることで、精度の高い需要予測プログラムを構築できます。

異常を見つける

近年では、機械学習アプローチの異常検知システムの開発が進められています。異常発見プログラムの構築には、教師なし学習の枠組みの中の、「外れ値検出（anomaly detection）」と呼ばれている手法を活用します。 具体的には、与えられたデータをほぼ正常データと捉えその特徴を学習し、そうでないものを外れ値として検出します。これにより、 アラートを出して異常疑い例をスクリーニングするという使い方が可能となります。

画像を分類する

機械学習では、ある写真を見て、その画像に写っているものを分類することができます。実際、パナソニックシステムソリューションズは、この画像分類技術を応用し、空港内で利用する顔認証ゲートを開発しました。これによって、人間が行っていた出入国審査の一部を顔認証技術に代替することができ、より円滑な審査を実現しています。

機械学習の環境構築にはハードルがある

ここまで、機械学習の環境構築の準備や手順について説明してきました。しかし、機械学習の環境構築は決して容易なものではなく、初心者が取り組もうとしても上手くいかないのが現状です。ここからは、機械学習の環境構築が難しい理由と対処法を紹介します。

専門的な知識がいる

機械学習の構築には、専門的な知識が必要です。また、知識の習得は調べること自体に労力を要するため、専門家が近くにいない状況下でのスムーズな環境構築は厳しいといえるでしょう。そのため、未経験者や一般人にはハードルが高く、独学での環境構築は失敗に終わってしまうケースが珍しくありません。

手間がかかる

機械学習の環境構築が完了するまでには、手間や労力を要します。また、エラーなどが発生すると、何日も作業が停滞するケースがあり、完成までに時間がかかります。

使いこなせない

構築した機械学習モデルの性能を確かめ、実際の運用に耐えうるレベルかどうかを実証的に検証してみることは、機械学習を活用したビジネスの運営において非常に重要な要素です。しかし、PoCで使う試作品の機械学習モデルは、期待していた成果を生むとは限りません。そのため、環境構築できたとしても、十分な事業活用までには壁があり、機能を使いこなせない場合もあります。

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まとめ

今回は機械学習の環境構築方法や、機械学習の環境構築ができたら挑戦したい3つの活用事例について紹介しました。AI社会が進むなかで、ますますその有用性が重視される機械学習ですが、構築までには多大な時間やコストが発生します。今回ご紹介したUMWELTは、プログラミングや環境構築に関する専門的知見がなくても、簡単に、機械学習の環境構築を実現できます。機械学習の環境構築をしたいとお考えの方は、ぜひTRYETINGまでお気軽にお問い合わせください。