機械学習のためのPythonの学習：学習リソース、ライブラリ、および基本的な手順

機械学習は、その破壊的な性質のおかげで、現在、次の技術革命の最前線にあります。機械学習エンジニアになりたい場合は、今日専門家が使用する最も人気のある汎用プログラミング言語の1つであるPythonを学ぶ必要があります。意欲的な機械学習エンジニアが利用できる学習の機会は数多くあります。

この記事では、機械学習におけるPythonの役割、Pythonを学習するために必要なタイムライン、およびPythonを学習することの重要性について学習します。最も重要なことは、今日利用できるいくつかの教育オプションと、適切なオプションを選択するためのヒントを紹介することです。

Pythonとは何ですか？

Pythonは汎用のオブジェクト指向プログラミング言語であり、テクノロジー業界でさまざまなアプリケーションがあります。これは、小規模および大規模プロジェクトでのコードの可読性を強調する高級プログラミング言語です。インタプリタされたプログラミング言語には、迅速なアプリケーション開発を可能にする組み込みのデータ構造があります。

1991年にPythonSoftwareFoundationによって最初にリリースされて以来、Pythonは、さまざまなWeb開発、データサイエンス、および機械学習プロジェクトに使用されてきました。その汎用性とシンプルさにより、まだ専門分野を選択していない新しいプログラマーにとって理想的です。数学者や研究者もPythonを学ぶことで恩恵を受けるかもしれません。

Pythonは機械学習で何に使用されますか？

Pythonは、機械学習プロジェクトでのアルゴリズムの記述とデータ検証に使用されます。オブジェクト指向であるため、機械学習エンジニアやデータサイエンティストは、ベースコードを最初から書き直すことなく、プログラムにいくつかの機能を追加できます。

Pythonは、4つの異なるライブラリへのアクセスを提供するため、機械学習の理想的なプログラミング言語として人気を博しています。これらはstatsmodels、Matplotlib、Keras、およびPandasです。これらの多様で用途の広いライブラリを使用すると、機械学習エンジニアはプロジェクトの流れを妨げることなく、複数の研究を同時に実行できます。

機械学習のためにPythonを学習するのにどのくらい時間がかかりますか？

機械学習用のPythonを2か月以内に学習できます。 Pythonは英語に似ているため、参入障壁が低くなっています。プログラミングスタイルの予備知識を持っている人は、数か月ではなく数週間でPythonを学ぶことができます。

経験とは別に、機械学習のためにPythonを習得するためのルートも、タイムラインに影響を与えます。たとえば、Flatiron Schoolのようなブートキャンプを備えたオンラインPythonコース、またはUdemyのようなオンラインコースプロバイダーは、3か月未満続く可能性があります。大学の学位は、学位の種類にもよりますが、完了するまでに2〜4年かかる場合があります。

参加者の81％は、ブートキャンプに参加した後、自分たちの技術的な仕事の見通しについてより自信を持っていると述べました。今日のブートキャンプにマッチしましょう。

平均的なブートキャンプの卒業生は、ブートキャンプの開始から最初の仕事を見つけるまで、キャリアの移行に6か月も費やしませんでした。

機械学習のためにPythonを学ぶ必要があるのはなぜですか？

Pythonには多くのライブラリがあり、学習が簡単で、非常に用途が広く、柔軟性があるため、機械学習用のPythonを学ぶ必要があります。 Pythonは、データサイエンティストや機械学習の専門家が使用するRや他の同様のプログラミング言語よりもスケーラブルです。

複数のライブラリ

Pythonを使用すると、statsmodels、Matplotlib、Keras、およびPandasにアクセスできます。これらの人気のあるライブラリはすべて、機械学習に役立つアプリケーションを備えており、使用できるPythonライブラリはこれらだけではありません。 Statsmodelsは、データ探索と統計アルゴリズムに最適なライブラリの1つです。

Pandasは、高レベルのデータ分析とデータ構造のための究極のデータ操作ツールです。 Matplotlibは、Pythonでのインタラクティブなデータ視覚化に使用されるライブラリです。機械学習プロジェクトでは、2Dプロットライブラリを使用して、ヒストグラム、2Dプロット、および決定木のようなチャートを作成できます。 Kerasは、深層学習機能に使用される高レベルのニューラルネットワークライブラリです。

簡単に学ぶ

機械学習は複雑な分野であるため、学習プロセスを簡素化するためにできることを行う必要があります。学歴に関係なく、Pythonを学ぶのは簡単です。 Pythonを知っている限り、機械学習を探求するのに数学者や統計家である必要はありません。

機械学習に適用できるようにするために、高度なPythonを学習する必要がないことに注意することも重要です。必要なのは、簡単なコードを書くことを可能にするプログラミング言語の基本的な理解です。

汎用性

Pythonは現在、世界で最も用途の広いプログラミング言語の1つです。さまざまなオペレーティングシステムでPythonを簡単に使用することを選択できます。 macOS、Windows、Unix、Linux、およびLinuxと同様のオペレーティングシステムで動作します。

クロスプラットフォームの汎用性により、Pythonを使用すると機械学習中のソフトウェアテストが簡単になります。コードの一部をテストするために必要なのは、PyInstallerをインストールしてPythonアプリケーションを1つのパッケージにバンドルし、テストを開始することだけです。

柔軟性

JavaやC++と比較して、Pythonは柔軟性があります。これは、特定のテンプレートやAPIに限定されない汎用プログラミング言語です。機械学習とは別に、Pythonは、Web開発、タスクの自動化、さらにはモバイルアプリケーションの開発にも使用できます。

Pythonを他のプログラミング言語と一緒に使用すると、コストを節約し、プロジェクトプロセスをスピードアップし、バグのリスクを最小限に抑えることができます。 Pythonと一緒に別のプログラミング言語を使用するために必要な変更を加えるために、Pythonソースコードを再コンパイルする必要はありません。

スケーラビリティ

PythonはJavaほどスケーラブルではないかもしれませんが、機械学習のもう1つの一般的なオプションであるRプログラミング言語よりもスケーラブルです。 Pythonをスケーラブルにする要因には、動的バインディング、組み込みのデータ構造、迅速な開発、動的型付けなどがあります。

Pythonを接着スクリプトプログラミング言語として使用すると、エンジニアは機能を損なうことなく、新しい機能を追加したり、アプリケーションを改善および拡張したりできます。 Pythonはオープンソースであるため、スケーラビリティを向上させるために必要な情報を無料で入手できます。

機械学習のためにPythonを学習するにはどうすればよいですか？

コーディングブートキャンプで、本を通して、または大規模なオンラインオープンコース（MOOC）に登録することで、機械学習のためのPythonを学ぶことができます。 Pythonは簡単に習得できるため、自分のペースでレッスンを受けても、インストラクター主導のレッスンを受けても構いません。

コーディングブートキャンプ

コーディングブートキャンプ、特にデータサイエンスブートキャンプは、Pythonを学ぶのに最も人気のある場所の1つです。最高のPythonブートキャンプでは、プログラミング言語の使用方法だけでなく、プログラミング言語をさまざまな技術分野に適用する方法も教えられます。人工知能コースは機械学習にも理想的です。

ブートキャンプは、構造、説明責任、およびキャリアサービスを提供します。これは、ブートキャンプを卒業した後に就職する可能性が、独学の人に比べて高くなることを意味します。 Pythonを学ぶために検討する必要のある優れたブートキャンプには、Thinkful、BrainStation、Coding Dojo、およびGeneralAssemblyがあります。

オンラインコース

MOOCは、機械学習ブートキャンプやその他の形式の正式な教育に代わる実行可能な選択肢です。 Udemy、Coursera、Udacity、edXなどのプラットフォームには、意欲的な機械学習の専門家向けのオンラインPythonコースが多数あります。これらのコースは短く、わかりやすく、手頃な価格で、さまざまな難易度で利用できます。

機械学習のためにPythonを学習するための優れたコースには、UdacityのTensorFlowを使用した機械学習の概要、CourseraのPythonを使用した機械学習、UdemyのPythonを使用した機械学習、データサイエンス、ディープラーニングがあります。

本

教師なし学習を好む場合は、このオプションを検討することでメリットが得られる場合があります。機械学習と人工知能の原則に関するPythonの主要な概念をカバーするオンラインブックは数百冊あります。

いくつかの優れた本はPythonMachine Learning VahidMirjaliliとSebastianRaschkaによる、および Pythonを使用した機械学習の概要：データサイエンティスト向けガイド アンドレアス・C・ミュラーとサラ・グイドによる。

機械学習ライブラリのトップPython

Pythonライブラリは、コードを書き換える必要性を最小限に抑える、またはなくすためにプログラミング中に使用される関数のコレクションまたはカテゴリです。これらのライブラリを使用すると、コーディングに必要な時間が短縮されます。データの視覚化、データ操作、データ分析、機械学習のためのライブラリがあります。以下は、機械学習用の上位5つのPythonライブラリのリストです。

• statsmodels
• Matplotlib
• ケラス
• パンダ
• TensorFlow

今日、世界中に何千ものPythonライブラリがあることをご存知ですか？これらのライブラリにはすべて独自の機能と長所と短所があり、すべてが機械学習に理想的であるとは限りません。機械学習に役立つものを見つけたとしても、それが効率的であることを確認する必要があります。

機械学習のためのPythonの学習方法：ステップバイステップガイド

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機械学習のためにPythonを学習することは、表面上は難しいプロセスのように思えるかもしれませんが、これが不可能であることを意味するわけではありません。プログラミングの経験があるかどうかに関係なく、機械学習を学ぶことができます。以下の手順に従うと、機械学習エンジニアになるための旅の一環としてPythonを学ぶことができます。

基本構文から始める

これは、機械学習とデータサイエンスのためにPythonを学習するための最初の最も重要なステップです。 Pythonでは、構文とは、プログラムの作成方法と解釈方法を決定する一連の規則と規制を指します。プログラミング言語の構造を定義する構文です。

構文が正しくない場合、コードはコンパイルされないため、構文は重要です。構文の学習は大変な作業になる可能性がありますが、いくつかのリソースが有利なスタートを切るのに役立ちます。基本的なPython構文の紹介は、Courseraによるクラッシュコースであり、Python構文について学ぶのに最適なコースの1つです。 Python構文を理解するためのビデオやチュートリアルもたくさんあります。

Pythonコードの書き方を学ぶ

Pythonの基本的な構文とセマンティクスを学習したら、Pythonでコーディングする方法を学習する必要があります。すでにプログラミングの経験がある場合、この段階は簡単です。ただし、プログラミングの経験がなくても、Pythonは英語と類似しているため、簡単に書くことができます。

コーディングを学ぶときは、外出先で学んだことすべてを十分にメモしておいてください。メモを取るスキルは、コード自体を書くことと同じくらい、意欲的なPythonプログラマーにとって重要です。ほとんどのプログラマーは手でメモを取ることをお勧めしますが、入力も機能します。

機械学習の知識

Pythonを十分に理解したら、機械学習の基本を理解する必要があります。機械学習は、明示的にプログラミングせずに正確な予測モデルを作成することを目的とした人工知能の一分野です。線形回帰、多変量線形回帰、ロジスティック回帰、科学計算などに依存しています。

機械学習についてできることを読んでから、機械学習の分野でPythonが果たす役割を確認してください。一部のコースでは、Pythonと機械学習について同時に学習します。これらは、強力な機械学習ツールを使用したい人に最適なコースです。

行うことで学ぶ

Pythonまたはその他のプログラミング言語を習得するための最良の方法は、実用的なアプリケーションと実践的なプロジェクトを使用することです。機械学習アルゴリズムを独自に作成し、ポートフォリオに追加します。 Pythonコミュニティに参加して、作業の改善に役立つピアレビューを探すことができます。

スマート絵文字の作成や画像のアニメーション化などの単純な実際の例から、MNISTの数字分類や株価予測モデルなどのより複雑な例まで始めます。機械学習には、探索できるさまざまな側面があります。

支払いの開始

自分のスキルに自信がある場合は、プレミアム製品を作るか、有料のギグを探すことを検討してください。クライアントからの支払いよりも、学び、改善するためのより良い動機はありません。フリーランスのPython開発から始めて、常設のポジションにたどり着くことができます。いずれにせよ、一連の機械学習プロジェクトでPythonを学習することには、多くの具体的なキャリア上のメリットがあります。

機械学習業界におけるPython開発者のトップ雇用者には、MobiDev、Indium Softwares、およびInDataLabsがあります。 Spotify、JP Morgan Chase、Pixar、Netflixも、Pythonを使用する人気のある企業の1つです。

今日から機械学習のためのPythonの学習を開始

ZipRecruiterによると、機械学習エンジニアの平均給与は年間157,676ドルです。 Pythonは高度な機械学習の専門家にとって最も便利なツールの1つであるため、この汎用プログラミング言語を学ぶことで、テクノロジー業界での儲かるキャリアへの道が開かれます。あなたがしなければならないのは、適切なオンラインコースを選び、機械学習のためのPythonを学び、プロジェクトの作成を開始することです。