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AIが注目を集めるに伴い、さまざまな業界がAIプログラミングができるエンジニアを求めるようになっています。そのため、報酬も高めに設定されることもしばしばあります。

この記事では、そんな大きな可能性を秘めたAIプログラミングについて解説していきます。

AIで何ができるのか

bare&iPad

AIが社会を席巻し始めていますが、そもそもAIで何ができるのかについて解説していきます。

回帰分析

回帰分析は統計学の用語ですが、これまでに与えられたデータから数学的なモデルを関数で表現して、将来のデータを予測するものです。もちろん、AI以前にも回帰分析は可能でしたが、AIを利用することでより精度の高い予測が可能になりました。そのため、金融における経済予測や流通の最適化などさまざまな場面で利用されています。

画像解析

画像解析はAIが進歩することで精度が著しく向上した分野の1つです。画像解析は多くの場面で利用されており、医療画像からセキュリティ、指紋認証、衛星写真、工業製品や農産物などの画像を分析することができます。

また、ディープラーニングを応用することで、画像の画質を向上したり、新しい画像を生成したりすることもできるようになっています。生成され流通する画像データの増加に伴い、利用場面はどんどん拡大しています。

自然言語処理(NLP)

自然言語処理は人間が発する言葉を扱う領域です。人間が発する言葉は曖昧な部分が大きくコンピューターが理解するのは難しいとされていました。しかし、利用できる言語データが増加し、AIに学習させることができるようになったことで、高い精度で処理することができるようになりました。

PCの予測変換やチャットシステム、検索エンジン、スマートスピーカーなどで利用されており、今後大きな進歩が期待されている領域の1つです。

AIプログラミングの種類

プログラミング

一口にAIと言っても非常に多くのバリエーションがあります。利用場面が限定されてしまう手法もありますが、正しく活用すれば非常に大きな力を発揮することが期待できます。ここでは、AIプログラミングの種類について、代表的なものを紹介します。

機械学習

機械学習はコンピュータ上でアルゴリズムを用いて学習を行うものです。アルゴリズムとは何かしらの課題を解決するための手順のことで、より効率のいい処理を目指すものです。機械学習におけるアルゴリズムはさまざまなバリエーションがあり、代表的なものとして以下のものが挙げられます。

サポートベクターマシン(SVM)

サポートベクターマシン(SVM)とは、正確にデータを分類することを目指すものです。データのまとまりを分類する境界線を、そこから一番近いデータとの距離の和が最大になるように設定する手法です。この手法は、この後紹介するディープラーニングが登場する以前は、精度の高い分析が可能になるとして注目を集めていました。現在でも、データによってはディープラーニングに負けず劣らない精度を発揮するので利用されることがよくあります。

ニューラルネットワーク

脳の神経細胞を真似た数学モデルを用いており、分析したいデータに最適化されたネットワークはとても高い精度を発揮することで知られています。ディープラーニングと呼ばれる手法は、このニューラルネットワークのネットワーク階層を深くしてより高い精度を目指す手法です。

ディープラーニングはAI領域の大きなブレークスルーとして注目を集めており、画像解析や自然言語処理を大きく前進させました。また、ここで紹介している他の手法と組み合わせることでより精度の高い処理を可能にすることも可能です。

強化学習

特定の環境に対してもっとも成果を上げられる行動を試行錯誤しながら学習していく手法です。よくAIが囲碁や将棋でプロ棋士を破ったというニュースを見かけますが、このAIの多くは強化学習を利用しています。ある状況下に置いて最も成果を上げられる(=勝利に近づく)一手を試行錯誤しながら学習をしているのです。

遺伝的アルゴリズム

生物の遺伝を模倣した手法です。これは、生物が突然変異や交配といったイベントを繰り返しながら遺伝する様子を真似てコンピュータ上で再現する方法です。工場の生産ラインや輸送網の最適化などに利用されることが多い手法です。

群知能

生物の群の様子を模倣した手法です。イワシや鳥、蟻、蜂といった群がどのように秩序を形成するのかに注目します。各個体は非常に簡単な処理しかできないものの、シンプルなルールに従って周りの個体とやりとりすることで、集団全体として複雑な振る舞いを実現する性質を持ちます。ドローンやロボットの制御の最適化に利用されることが多い手法です。

AIプログラミングの学習方法

プログラミング

これまでコンピュータが実現できなかったことを可能にでき、多くの種類があることが分かったと思います。では、どのようにAIプログラミングを学習すればいいのでしょうか?ここでは、基本的なロードマップを紹介します。

①プログラミングの基礎を固める

AIプログラミングをするためには、何よりもまずプログラミングの基礎を身につけていないといけません。AIプログラミングでよく利用されるのはPythonと呼ばれるプログラミング言語ですが、クラスや関数、構文といった基本的な部分を学んでおく必要があります。

また、モジュールやパッケージといった考え方にも慣れておく必要があります。これらは第三者が作ったプログラムを利用するためのものですが、AIプログラミングにおいてこれらは必須です。

②数学の基礎を固める

AIの種類を解説した部分を見ていただければ分かる通り、AIには数学、特に統計学の知見が欠かせません。基本的な統計学の基礎を固めることで、AIプログラミングの理解度や吸収速度に違いが出てくることは間違いありません。

AIプログラミングに求められる数学は線形代数と微分積分の分野が挙げられます。いづれも深追いすると難しい分野ではありますが、ベクトルや行列、偏微分などといったテーマはAIプログラミングに頻出なので理解しておくことに越したことはないでしょう。しかし、最近では数学の専門知識がなくてもプログラミングができる環境が整いつつあるのでそれほどシビアに捉える必要は無くなっています。

③AIプログラミングを固める

プログラミングと数学の基礎を固めたら、いよいよAIについての学習です、AIには複数の種類があるため、どれを学ぶべきか迷うかも知れません。そんな時は、自身の解決したい課題や周りのニーズを基準に選ぶといいでしょう。例えば、「画像を分析したい」とか「チャットボットを作りたい」であればディープラーニングでしょうし、「ドローンを制御したい」なら群知能がふさわしいでしょう。

特に思い当たらないという方は、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングから始めてみるといいでしょう。理由は大きく2つあります。1つ目は、他の手法と比べて参考書などの学習用のリソースが充実しているという点です。もう1つは、ディープラーニングに特化したフレームワークをプログラミングする上で利用できることです。フレームワークとはさまざまな機能を簡単に利用できるようにあらかじめ整理されたもののことで、開発における手間と時間を省略することができます。

④自分でアプリ作成や分析を行ってみる

AIプログラミングがある程度分かってきたら、自分でオリジナルのアプリを作成したり、分析を行ってみることがおすすめです。初心者を脱する唯一の方法は自分で試行錯誤しながら、オリジナルの作品を作ることです。これにより、今まで学んできたことを確認しつつ定着させられるとともに、実践的な学びや気づきを得ることができます。

実際に作ったら、自分の周りで使ってもらえるといいでしょう。また、SNSやブログなどでどんどん発信してみるのもいいでしょう。

⑤Kaggleや論文で腕試しをしてみる

④までのステップで一通りの習得は可能ですが、一歩先を目指すのであれば、腕試しをしてみることをおすすめします。

例えば、Kaggleというプラットフォームを利用してみましょう。Kaggleでは、データサイエンスに関するコンペティションが行われていたり、他の人が実施した分析結果が共有されていたりしています。コンペティションに参加することで世界の技術者と競争したり、他者の技術を学んだりすることで自分の技術力を一段上に引き上げることができるでしょう。

また、aiXivというサイトでは人工知能に関する最新の論文が発表されています。ここで発表されている論文の技術を自分で再現してみるというのも腕試しとして最適でしょう。最新技術をキャッチアップしていくことで第一人者を目指すことも可能です。

AIプログラミングは難しいのか?

キーボード

AIプログラミングについて紹介し、学習方法にも触れてきました。ここでは、AIプログラミングは初心者にとって難しいものなのか考えてみましょう。

すでに紹介した通り、AIをプログラミングするためには、基本的なプログラミング技術から統計学の知識まで幅広い知見が求められます。また、具体的なサービスを作るにはドメイン知識と呼ばれる業界やユーザーに関する深い理解が必要です。

ここで重要な点は、どの程度までカバーをするかを明確にすることでしょう。上記の範囲を全てクリアするのは、研究者や専門家でも難しいことです。しかし、フレームワークを駆使して、特定の課題を解決するアプリケーションを開発するといったことであれば、初心者でも十二分に可能です。特に最近では学習コストが大きく下がっているため、初心者であっても始めることができるでしょう。

まとめ

今回は、AIプログラミングについてその種類と学習方法を解説しました。AIは社会を大きく変えてしまうポテンシャルを持っています。そのため、AIプログラミングをマスターすることはその最前線に立つことを意味します。そんなエキサイティングな世界に向けて、一歩踏み出してみてはいかがでしょうか。

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