少しずつ私たち生活に入り始めているAI（人工知能）には機械学習の技術が非常に重要であり、その開発を支えるためにライブラリという便利なツールがあります。
機械学習には複雑なプログラミングを行うので完成までにかなりの時間を要しますが、AIエンジニアはライブラリを使用して、作業量を軽減し効率よく開発を行っているのです
機械学習は複数のプログラミング言語で開発できますが、中でもPythonは機械学習で広く使用されており、Pythonの機械学習ライブラリは数多く開発され、機械学習の技術の一つディープラーニングのライブラリも登場しています。
しかし、いくらライブラリが便利なツールといっても初心者にとって機械学習の開発は難しいですよね。
ところが機械学習とディープラーニングのライブラリには初心者でも扱いやすいモノもあり、ライブラリだけでなくその他にも便利なツールが数多くあるのです。
そこで機械学習とディープラーニングのライブラリにはどのような種類があるのか、またライブラリ以外で役に立つツールについてお伝えします。
そもそもライブラリとは
これまでプログラミングや機械学習の経験がなければ、ライブラリと聞いてもよく分かりませんよね。
ライブラリに保存されているプログラムは単体で機能しませんが、必要なときに他のプログラムから呼び出されて連結すると実行できるようになっています。
そしてライブラリのおかげでAIエンジニアは、機械学習のプログラミングを最初から行わずに済むので作業効率が大幅に向上するのです。
フレームワークはあるプログラムの基本的な流れを示した設計書で、その流れの中で目的に合わせた具体的な処理を自分で組み込みプログラムを完成させます。両者の役割は具体的に見ると違いますが、ライブラリとフレームワークが機械学習の開発に便利なツールという点では同じです。
そしてPythonを使用した機械学習のために、便利なライブラリ、フレームワークがたくさん開発されています。
Pythonで使える機械学習ライブラリ・フレームワーク
機械学習のライブラリは用途に合わせて様々な種類が開発されています。
ここではその中でも機械学習によく使用されている、scikit-learn、NumPy、Matplotlib、Pandasについて紹介します。
scikit-learn（サイキット・ラーン）
機械学習は集められたデータを分析して、その特徴を学習し答えとなる未来の予測や分類ができます。そしてscikit-learnを使用すると自分が行いたいデータ分析方法に対して、答えを導き出すために適切なアルゴリズムを呼び出してくれるのです。
またscikit-learnには付属されているサンプルデータがあるので、すぐに実装を試すことも可能。
このようなことからも機械学習を始めやすいライブラリなので初心者に適していると言えますよね。
NumPy（ナンパイ）
Pythonの機械学習ではNumPyがよく使われることが多く、NumPyを抜きにしてプログラミングを行うのは難しいとも言えるでしょう。
そのためNumPyはPythonの機械学習に欠かせないライブラリであり、ぜひ初心者はNumPyを使用した計算方法を学んでください。
Matplotlib（マットプロットリブ）
MatplotlibはNumPyと一緒に利用することが多いので、機械学習のデータ分析には欠かせないライブラリの一つでしょう。
Pandas（パンダス）
機械学習では大量のデータを扱うことが多いので、効率よくデータ分析が行えるPandasはPythonの機械学習に必須と言えるでしょう。
Pythonで使えるディープラーニング（深層学習）のライブラリ・フレームワーク
今度はディープラーニング（深層学習）のライブラリ・フレームワークのご紹介をします。
ディープラーニングは機械学習の技術の一つですが、初心者には何がどう違うのか分かりにくいですよね。
現在ディープラーニングは様々な分野で実用化が進んでおり、その裏ではAI（人工知能）開発のためにディープラーニングのライブラリも次々と進化しています。
ですからディープラーニングにも様々なライブラリが開発されていますが、その中でもよく使用されている4つ紹介しましょう。
3-1 TensorFlow（テンソルフロー）
テンソルについてはこちらを御覧ください。
TensorFlowの特徴でもある計算処理は、計算グラフと呼ばれる計算の流れをグラフ化し解りやすくする方法でニュートラルネットワークの構築をしてから処理する「Define and Run」の方式で行われています。（最新版のTensorFlowでは計算グラフでニュートラルネットワーク構築と計算処理を同時に行う「Define by Run」も行えるようになりました。）
そしてTensorFlowは基本的な計算処理から高速でも計算処理を行えるので、使用しているユーザーが多いのですが、計算処理には慣れが必要なので初心者にはハードルが高いライブラリでもあります。
3-2 Keras（ケラス）
他のライブラリよりも簡単にニュートラルネットワークを構築できる設計になっており、プログラミング経験がなくても簡単にプログラムを作成できるので初心者にもやさしいライブラリです。
Chainer（チェイナー）
Chainerは日本のベンチャー企業「Preferrd Networks（プリファード・ネットワークス）」（PFN）が開発した、日本人エンジニアに人気があるニュートラルネットワークのライブラリです。
また直感を頼りにプログラミングできるライブラリなので、知識や経験のない初心者でも扱いやすくなっています。
Pytorch（パイトーチ）
PytorchはFacebookの人工知能研究グループが主導して開発したディープラーニングのライブラリで、Torchという機械学習ライブラリを基に作られました。
Pytorchは2016年後半に発表された比較的新しいですが、着実に人気を伸ばしているライブラリです。
AI（機械学習）開発で役に⽴つライブラリ以外の定番ツール
Pythonで開発する機械学習、ディープラーニングには様々なライブラリが登場しており、ライブラリのおかげで作業効率の向上、高度な計算処理、複雑なニュートラルネットワークの構築が容易にできることが分かりました。
そしてライブラリだけでなく、開発をするために必要なエディタ、ノートブック、総合開発環境などの便利なツールが数多く開発されています。
Jupyter NotebookとJupyter Lab
そして現在はJupyter Notebookに新たな機能を追加した後継ソフトウェア、Jupyter Lab（ジュパイター・ラボまたはジュピター・ラボ）が登場しています。
Jupyter Labでは、これまでJupyter Notebookで表示できる画面が1画面だけでしたが、改良されて複数の画面を表示できるようになり作業効率が良くなっています。
Visual Studio Code（ビジュアル・スタジオ・コード）
Visual Studio Codeにはエディタの基本的な機能が備わっていますが、必要に応じて新しい機能を追加したい場合は拡張機能でインストールできます。
Spyder（スパイダー）
IDE（Integrated Development Environment）は機械学習の開発に必要な複数のツールをまとめている総合開発環境のソフトウェアです。
Spyderでは機械学習の開発で行う様々な作業を1つの環境に集約して行えるので、開発を効率よく進められるでしょう。
Anaconda（アナコンダ）とMiniconda(ミニコンダ)
しかし機械学習やデータ分析に必要なツールがたくさん詰め込まれているので、インストールのサイズが大きいのがネック。その場合にはAnacondaのツール構成を最小限に抑えているMiniconda(ミニコンダ)が用意されており、必要なツールがあれば随時自分でインストールできます。
Pythonで開発する機械学習とディープラーニングには、ライブラリを中心に便利なツールが数多く用意されており、これらのツールが開発の作業効率を上げると同時に、AI（人工知能）技術が進歩するカギにもなっています。
様々な種類のライブラリを見ていくと機械学習にとって計算処理が重要あり、特にディープラーニングで複雑なニュートラルネットワーク構築には速くて高度な計算処理が要求されるので、そこに様々な働きをするライブラリが大きな役割を果たしているのです。
機械学習には、高い専門知識と技能が必要なので初心者にとって難しい分野ですが、scikit-learnやKeras、Chainerのように初心者にも扱いやすいライブラリもあり、開発のために便利なエディタやノートブック、IDEなどのツールも数多くあるので、これらが手助けをしてくれます。
しかし初心者には何から用意すればいいのか迷い、またツールを一つ一つ用意していくのが煩わしいですよね。
その場合は機械学習の開発に必要なツールがトータルで備わっているAnacondaをオススメします。
これからAI（人工知能）は今よりも、もっと私たちの生活の様々な場面に実用化されるのは間違いないでしょう。
そして誰でも機械学習でAI（人工知能）を開発できる時代でもあり、これから機械学習を始める初心者には機械学習のライブラリを始めとする便利なツールをぜひ活用していただきたいです。
