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機械学習

機械学習ライブラリが便利な理由とは?使うべき理由と利用シーンを解説

昨今、さまざまな機械学習ライブラリがインターネット上で提供されています。機械学習に利用できるライブラリやフレームワークは、用途に合わせてそれらを選択することで効率的に実装できるようになります。しかし、効率的に活用するには、それぞれの特徴を知った上で、実務や用途にあわせて使い分ける必要があります。そこで今回の記事では、機械学習ライブラリが便利な理由と、豊富な機械学習ライブラリの種類、利用シーン、使うべき理由などを紹介していきます。

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機械学習ライブラリの定義


機械学習ライブラリとは、機械学習モデルを構築するためのプログラムをまとめたものです。また、ライブラリとは、第三者が作成したプログラムを利用したり、目的に合わせて適切なプログラムを呼び出して活用するなど、特定の処理を実行するためにプログラムをまとめたものです。処理を行う際に0から全ての処理をする必要がなく、簡単に特定の処理を行うことが可能です。そのため、自分では書けない複雑な処理も、機械学習ライブラリを活用すれば簡単に実装することができます。

機械学習でおすすめのライブラリとフレームワーク


機械学習ライブラリはそれぞれ特色が異なるため、実現したい内容にあわせて選択する必要があります。では、機械学習のモデリング機能を持つライブラリには、具体的にどのような種類があるのでしょうか。そこで、ここからはインターネット上で提供されている機械学習ライブラリの種類と、それぞれの特徴について紹介していきます。

1.Pandas(パンダス)

Pandas(パンダス)は、テーブルデータを取り扱えるようにするライブラリです。Python上で動くデータ処理や、分析用として使われています。データの結合、変形、行や列の抜き出し、挿入、行や列のグループ化、CSV・テキスト・エクセルなどのデータの読み書きや、データセットの処理を得意としています。また、Pandasは重要なコードがC言語で書かれているため、高速処理が可能です。

2.NumPy(ナンパイ)

Numpy(ナンパイ)とは、Python用の数値計算を行うための定番ライブラリの1つです。数値計算のなかでも、配列処理能力を特に得意としています。NumpyはPandasと同様にC言語で書かれているため、インタプリタ型のPythonよりも早く処理することができます。

3.Matplotlib(マットプロットリブ)

Matplotlib(マットプロットリブ)はPython用のデータ可視化ライブラリで、データをグラフや画像データとして表示することができます。主に、データ分析の現場などで活用されています。高品質なグラフ作成を得意とし、画像をPDFやJPEG、GIF等でエクスポートも可能です。また、NumPyなど他のライブラリと併用することでより処理能力がアップします。

4.SciPy(サイパイ)

SciPy(サイパイ)は、配列や行列の演算、信号処理や統計などの計算ができるライブラリです。特殊関数といった科学技術計算処理を得意とし、統計、最適化、補完、積分、線形代数、フーリエ変換、信号処理、画像処理、遺伝的アルゴリズム、ODEソルバなどの処理が可能です。

5.dlib(ディーリブ)

dlib(ディーリブ)は、人物の顔認証など顔の器官検出(Face Alignment)を簡単に利用できるライブラリです。顔の特徴点を検出する精度が高いことから、顔認識が必要な時に使われています。

6.scikit-learn(サイキットラーン)

scikit-learn(サイキットラーン)は、ラベル分類、数値予測、漠然としたデータから近しい特徴を見つけて分類するクラスタリングを得意としています。機械学習の基盤になっており、研究者にも人気があるライブラリです。scikit-learnは統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富に使えるため、機械学習全般のアルゴリズムを簡単に実装することが可能です。

7.PyTorch(パイトーチ)

Pytorch(パイトーチ)は、計算速度の速さ、またChainerやNumpyとよく似た構文で操作できるためソースコードが見やすく扱いやすいと人気のあるライブラリです。計算に必要となる計算グラフを、動的に構築することができます。なお、ChainerもPytorchと同じように動的な計算グラフの構築は可能ですが、Chainerのように微分のコードを自分で書く必要がないので便利です。

8.TensorFlow(テンソーフロー)

TensorFlow(テンソーフロー) は、Googleが提供している高速数値解析用の機械学習ライブラリ です。JavaScriptやモバイルデバイス、さらにTensorBoardという可視化ツールも附属しており、機械学習のアルゴリズムや手法を効率的に実装することを可能としたライブラリです。TensorFlowには利用者同士で問題を解決し合うコミュニティがあり、困ったときに解決案を求めることも可能です。

深層学習(ディープラーニング)でおすすめのフレームワーク


機械学習ライブラリの中でも、特に注目を集めているのが深層学習のフレームワークです。ディープラーニングまたは深層学習とは、人間の脳神経回路に近いコンピューターを使ってデータをより正確に判断させる技術を意味します。では、深層学習(Deep Learningディープラーニング)で使えるフレームワークには具体的にどのようなものがあるのでしょうか?そこで、次にディープラーニングにおすすめのフレームワークについて紹介します。

1.Keras(ケラス)

Keras(ケラス)は、いくつかの機械学習ライブラリ上で動かすことができる深層学習ライブラリです。Pythonで描かれたディープラーニングライブラリで、TensorFlow(テンソルフロー)やTheano(テアノ)など他のディープラーニングのライブラリ上部で実行できるようになっているため、深層学習のネットワークを簡単に作ることができるようになっています。分散処理にも対応しており、効率的な学習が可能です。簡単かつ高速にニューラルネットワークを構築することができるので、GoogleやMicrosoftなどの大手企業でも活用されています。

2.TensorFlow(テンソルフロー)

TensorFlow(テンソルフロー)は、高速数値解析用の機械学習ライブラリですが、深層学習(ディープラーニング)にも対応しています。Googleの音声検索や言語翻訳、画像検索、検索エンジンのアルゴリズムの一つであるRankBrainにも使用されており、監視カメラなどに利用されています。

3.Pytorch(パイトーチ)

Pytorch(パイトーチ)は、Facebookの人工知能研究グループが開発を行ったディープラーニングフレームワークです。自然言語処理で利用される機械学習ライブラリTorchを基に作られました。ニューラルネットワークを構築するための計算グラフを動的に構築でき、複雑なネットワークの実装を可能としています。計算速度が速く、ソースコードが見やすいなどユーザーが扱いやすいフレームワークとなっています。

4.Chainer (チェイナー)

Chainer(チェイナー)は、ディープラーニングに必要ではあるものの、複雑であるニューラルネットワークの構築をPythonで簡単に書くことを可能としているため、深層学習の分野でよく利用されています。Chainerは深層学習のプログラムを実装する時に使われるため、深層学習に関する画像の分類、物体検出時などに活用されています。

5.Deeplearning4j(DL4j)

Deeplearning4j (DL4j) は、Javaでディープラーニングを行う際に利用されているフレームワークです。既存の情報システムと組み合わせた運用が可能で商用に使われやすい特徴があり、自然言語処理、金融分野の不正検知や異常検知、電子商取引や広告のレコメンドシステム、 製造業の不良品検知や画像認識など様々な場面で活用されています。

6.MXNet(エムエックスネット)

MXNet(エムエックスネット)は、深層学習フレームワークの中でも、唯一命令的プラグラムと宣言的プログラムを併用できるフレームワークです。MXNet は、Python、C++、R、Scala、Juliaなど複数言語に対応しています。利用シーンとしては、画像認識、自然言語処理、レコメンデーションなどに活用されています。

7.Microsoft Cognitive Toolkit(マイクロソフトコグニティブツールキット)

Microsoft Cognitive Toolkit (マイクロソフトコグニティブツールキット)は、AIを利用したディープラーニングツールキットです。音声認識、画像認識などにおいて高い処理速度を発揮するため、画像や顔、音声認識の他にも、Skypeのリアルタイム翻訳や三井住友銀行による自動応答システムなど、様々なシーンで活用されています。

8.Caffe(カフェ)

Caffe(カフェ)は、Pythonで作られたディープラーニング用のライブラリです。C言語を使っているため、高速な計算処理を得意としています。画像処理を得意としているフレームワークで、物体認識や画像処理などに活用されています。また、画像データを使ったディープラーニング時に使用も可能です。Caffeは、深層学習のニューラルネットワーク技術に関するさまざまな機能を提供しています。

9.PaddlePaddle(パドルパドル)

PaddlePaddle(パドルパドル)は、分散コンピューティングのクラスタで高速に稼働することが可能なフレームワークです。他のフレームワークがクラウド動作を主にするなかで、PaddlePaddle はクラスタで稼働するように設計されているため、より細かく制御することができます。PaddlePaddleは中国で作られたフレームワークなので、中国で使う時に便利です。そもそも中国は政府によって Google サービスが遮断されています。また、言語障壁のため欧米で作られたAI フレームワークが浸透しにくいため、Tensorflowなど他のフレームワークが使いにくく、中国で作られたPaddlePaddleが多く利用されています。

ライブラリの使い方を比較


ライブラリには、それぞれ得意とする処理があるので、実装に合わせて効果的に活用していきます。例えば、数値計算をするなら計算処理の得意なライブラリを活用します。NumPyはベクトルや行列といった多次元配列など、特に配列処理能力、Pandasは一般的な表計算から、統計量の算出、データ整形に優れています。データをグラフ化するならMatplotlib、画像認証ならdlib、TensorFlow、Caffe、中国で使うならPaddlePaddleがおすすめです。
また、どの機械学習ライブラリやフレームワークを使ったらいいか迷った時には、ソースが見やすく作られているものや、ドキュメントが充実している「TensorFlow」「Keras」「Pytorch」から利用することもおすすめです。TensorFlowは、利用者同士で助け合える合うコミュニティがあるため、わからないことがあっても解決策を求めることができます。また、Kerasは簡単かつ高速にニューラルネットワークを構築することを得意としており、深層学習のネットワークも簡単に作ることができます。そしてPytorchはソースコードが見やすく、ユーザーが扱いやすいように作られています。

機械学習モデルを構築する流れをわかりやすく解説


機械学習モデルを構築するには、具体的にどのような作業が必要なのでしょうか?そこで、次に機械学習モデル構築の流れと、それぞれの作業における内容について紹介していきます。

1.データの確認

機械学習モデル構築をするには、まずコンピュータに学習させるデータを準備し、学習に使えるように確認をしておく必要があります。最初に、データをコンピュータに読み込ませて準備します。そして、複数のデータセットを一つにまとめて適切な変数名をつけます。最後に、実際に学習に使えるかどうかを確認します。

2.データを分析

次に、データをわかりやすく表現するために図やグラフを使用し、さらに細かく分析していきます。図やグラフを利用することで、異常なデータが含まれていないかのチェックができ、また変数を見つけやすくなります。

3.前処理

機械学習モデルを構築する前に、一度データの前処理を行います。機械学習モデル構築の前にデータ処理を行うことで、学習がより正しく実行されるようになります。また、欠損値を何らかの値で埋める、データを標準化できるなど、モデルの予測精度を高める可能性も高くなります。

4.モデルを構築

次に、機械学習モデルの構築を行います。データ量や種類に最適な機械学習ライブラリやフレームワークを選択します。そして、モデルを構築してからコンピュータ学習を行います。

5.評価及び選択

最後に、データを学習させたモデルの精度を確認、評価していきます。モデルの精度は、評価指標を用いて確認します。評価指標の値を分析して、より良いモデルを構築し、さらに予測、評価を繰り返していき、性能のいいモデルを選択します。

機械学習ライブラリに関するよくある質問・疑問


機械学習ライブラリを学んでみたいものの、プログラミングスクールは高額なものが多いです。では、機械学習ライブラリは、独学でも学んで活用できるのでしょうか?そこで、これから機械学習ライブラリを学んでみたい、利用を検討している方のために、機械学習ライブラリにまつわる質問、疑問への回答について紹介していきます。

1.数学の知識はどれくらい必要?

機械学習に必要な数学の知識は、微積分、線形代数、統計・確率の大学2年生レベルが必要となります。機械学習は、得られたデータをもとに関数を作成する必要があります。データを学習して見つけたパターンや特徴を、関数で表すからです。そのため、関数の知識は必要不可欠と言えるでしょう。機械学習では、関数の傾き、最大値、最小値を求める微分、曲線(曲面)と座標軸に挟まれた面積(体積)を求める積分の知識が求められます。微分、積分は機械学習による予測値と正解との誤差を0にしたい時などに利用されます。
他には、大量のデータを扱う式を1つにまとめる線形代数、パターンや特徴を見つける統計、予測と実際のデータの誤差を見る確率の知識も必要です。なお、機械学習エンジニアを目指すならば、関数から数値を予測する最小二乗法、多くのアルゴリズムに利用できる勾配降下法、最適化を行う手法であるラグランジュの未定乗数法の知識も求められます。

2.機械学習は独学で学べる?

プログラミングや数学の知識がなければ、機械学習を独学で習得するのは難しいところです。ただ、便利なツールや書籍などを利用して努力すれば必ずしも不可能ではありません。まず、機械学習をするにはプログラミングを学ぶ必要があります。機械学習を実装できるプログラミング言語は豊富にありますが、定番はPythonでしょう。独学で学ぶのであれば、プログラミング初心者に人気のサービスProgateがおすすめです。月額980円(税抜)で、スライド形式&WebPythonを学べます。インターネットだけあればPythonを学習できるので、環境構築の必要もありません。さらに深く知識を独学で学びたい場合は、Udemyの有料講座を受講もおすすめです。
また、ディープランニングを学ぶ際にはプログラミングの知識だけではなく、微分・積分、線形代数(ベクトル・行列)、確率・統計数学の勉強が必要になります。独学でも効率よく学びたいのであれば、加藤公一著書『機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム』を読めば、数学と機械学習の理論を学ぶことができます。こちらの本は、これから機械学習をしようと検討している人向けに書かれているので、安心して学習することができます。

機械学習を活用するメリット


機械学習は、業務に導入して活用することでどのようなメリットはあるのでしょうか?そこで、次に機械学習を活用した際のメリットについて具体的に予想される事例とともに紹介していきます。

1.顧客満足度が高まる

カスタマーサポートやお客様からの問い合わせ内容に対し、機械学習ライブラリを使うことで、よりスピーディーなサービスが提供されるようになります。カスタマーサポートに活用することで、対応マニュアルに応じた最適な回答を手早く表示することも可能です。より多くの問い合わせに迅速に対応できるようになるため、応対漏れの減少にも繋がり、顧客満足度もアップします。

2.作業を効率化できる

機械学習ライブラリは、パターン化された処理を速く正確に作業することを得意としており、作業効率化に適しています。単純なルーチン作業をライブラリに任せることで、人が他の作業に集中できるようになります。

3.新しいサービスを作れる

機械学習ライブラリを活用することで、店舗の無人化や、単純なルーチン作業を人が行わずに済むようになります。現在では、国内のコンビニでも無人化が進められており、このような動きはますます活性化していくことでしょう。また、店舗無人化、ルーチン作業を機械が行うことで、人は創造的な他の作業に集中できるようになり、新しいサービスを作る時間も増やせるようになります。

機械学習にはTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

UMWELTとは、TRYETINGが提供しているクラウド型AIのプラットフォームです。プラットフォーム内には、常時100種類ものアルゴリズムが搭載されています。UMWELTは簡単に作業できるように作られているため、難しい知識は不要です。また、機械学習、最適化技術、タスク管理、API連携作業など、AI導入時の8割を占めるデータの前処理を簡単にする機能を搭載しています。そのためレゴブロックのように機能を組み合わせるだけで、簡単にAIを導入し、作業効率化に役立てることができます。
さらに、アルゴリズムを自由に組み合わせることで、どんなデータでも簡単に高度なアルゴリズムを構築します。利用料金は、クラウドを活用して導入コストを大幅に削減しているため、業界最低水準の低価格を実現しました。APIを介して接続するため、多くの既存システムをAI化します。既存システムには手を加えないため、社内調整のコストも最小限です。企業ごとに異なるデータフォーマットをUMWELTが標準化し、あなたの会社だけの活用方法を作り出すことができます。

まとめ

機械学習ライブラリやフレームワークには、それぞれ特徴があるため、使う際にはそれぞれの特徴を理解し、実現したい内容にあわせて選択する必要があります。機械学習ライブラリを業務で活用することで、作業を効率化し、顧客満足度を高めてより良いサービスを提供できるようになるでしょう。UMWELTでは、機械学習に関する知識がなくても機械学習ライブラリを導入できるため、ご興味のある方はぜひ下記よりお問い合わせください。

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