Pythonの人工知能のライブラリ13選｜勉強法や人工知能以外の活用先も紹介

Pythonとは？

Python(パイソン)はプログラミング言語の1つで、分かりやすい文法であるところが特徴です。簡潔な仕様言語のため、他の言語と比べても少ないコードで分かりやすいコードを書くことができます。

様々なところで使われているため、参考本やサイトなども多く、わかりやすいという点で初心者でも安心して学ぶことができます。

Pythonが人気の理由

プログラミング教育やAI(人工知能)、機械学習分野と多岐に渡る分野で使用されていますが、言語仕様が簡潔で、少ないコード行数でソースコードを書くことができます。

YouTubeやGoogleといったサイトのバックエンドで使用されるほど、コードがわかりやすく利用されるところが多いです。

したがって、初心者でも学習しやすい上に、活躍の幅が広いことが人気の理由となっています。

Pythonで利用できる人工知能のライブラリ13選

先ほども紹介した通り、Pythonはコードがシンプルで初心者でも分かりやすく、コードを書いたらすぐに実行できます。

さらに、使えるライブラリが非常に多く、まだまだこれから発展がある人工知能において適しているライブラリが多い言語になります。

簡潔で分かりやすいコードは初心者でも真似がしやすいため、人気が高いです。ここでは、人工知能で利用できるライブラリ13選として紹介していきます。

人工知能のライブラリ1：TensorFlow

有名なオープンソースライブラリで、Windows以外のOSにも対応しています。Googleが主体で開発を進めていて、多くの企業でこのライブラリが採用されています。

ある程度のディープランニングの知識が必要とはなりますが、複数の抽象化レベルを提供しているので、ニーズに合わせて最適なものを選択できるライブラリです。

人工知能のライブラリ2：matplotlib

Pythonでは、科学計算をこのライブラリを使用して簡単にできます。matplotlibは、計算結果をグラフなどの図表で分かりやすく表示できるようにするライブラリとなります。

NumPyやscipyというライブラリと組み合わせて使用することで、データの読み込みや加工・計算・プロットができるようになります。

人工知能のライブラリ3：Open CV

Pythonで画像や動画を処理するための機能が実装されているライブラリです。このライブラリ自体に豊富な機能があり、Python以外の言語でも利用されています。

顔検出や輪郭を検出したりできる機能があったり、様々な検出をするための機能がとても多いので、今後、機械学習などで使うことが多くなるといわれています。

人工知能のライブラリ4：Keras

専門的な知識等がなくてもコードを書くことが可能です。再利用しやすく短いソースコードで簡単な記述ができるので、他の開発者がコードを見ても同じように使いやすいライブラリです。

機械学習のアルゴリズムを多く実装し、日本語のドキュメントが多いのが特徴となります。ディープランニングフレームワークにおいて非常に注目があり、初心者でも人工知能を学ぶ際におすすめです。

人工知能のライブラリ5：Numpy

Pythonでのデータ解析や線形代数を扱う際の数値計算を効率的に行うライブラリで、人工知能、機械学習において必須と言えるほど利用されています。

大規模なデータ処理に優れているため、実際の現場でも多く使われているライブラリです。機械学習においては絶対に外せないライブラリとなります。

人工知能のライブラリ6：SciPy

Pythonの科学技術計算のライブラリになります。Numpyで配列や行列の演算を行うことができ、積分・三角関係計算・指数計算・対数計算・統計を求めたりすることが可能なライブラリです。

このライブラリを使いこなせると、統計などといった高度な数学的計算が簡単にできるようになりますので、使用される頻度も高いです。

人工知能のライブラリ7：Chainer

日本の企業が開発したディープランニング用のフレームワークで、自然言語処理や音声処理などによく使われるライブラリです。インストールが簡単でGPUによる演算に対応していて、高速処理が可能となります。

より複雑なニューラルネットワークを柔軟な記述、記法で様々な事例に対応できます。ディープランニングに必要なニューラルネットワークの構成をシンプルに記述できるのもメリットです。

人工知能のライブラリ8：BeautifulSoup

Pythonでネットなどからデータを引き出すスクレイピングを行う際に使用されるライブラリです。ただ、BeautifulSoupだけでスクレイピングはできません。

Requestsというモジュールを利用してデータをスクレイピングしてきた後に、そのHTMLを整形するため等に利用されます。取得したデータを見やすくするために利用されるので、人工知能の基礎となる部分です。

人工知能のライブラリ9：Pandas

Pythonでデータ分析を行う際に、効率的に行うための人工知能のライブラリです。データ分析の他に、データの読み込みや統計量の表示やグラフ化を簡単に行うことができます。

主要コードはPythonがC言語で書かれているので、高速に処理を行うことができるのが特徴です。データ分析の前処理段階で多く利用されるため、機械学習を行う際には必須のライブラリです。

人工知能のライブラリ10：Anaconda

通常Pythonをインストールをした後は、必要なライブラリは追加でインストールが必要となります。ですがAnacondaをインストールすると、Python本体の他によく利用されるライブラリがまとめて入っている状態になります。

人工知能や機械学習初心者には、最初からPython環境を構築した状態になるので、まずはAnacondaインストールするのがおすすめです。

人工知能のライブラリ11：PyQuery

Pythonでスクレイピングを行う際に、jQueryと同じように情報を取得できる人工知能のライブラリです。BeautifulSoupと同じで、スクレイピングを行う際に使用されます。JavaScriptを使用したことがある人にはおすすめなライブラリです。

人工知能のライブラリ12：scikit-learn

現在も活発に開発が行われている人工知能のライブラリで、多くの機械学習アルゴリズムが実装されています。

データマイニングやデータ解析などで利用されていますが、サンプルのデータセットが付属しているため、すぐに機械学習を試すことができます。

Anacondaをインストールすると含まれているため、すぐに始めることができます。上記のことから、初心者が機械学習を学び始める際に最適なライブラリです。

人工知能のライブラリ13：Jupyter Notebook

ノートブックファイルにプログラムや説明、実行結果などといった情報をまとめて管理ができる、データ分析用のライブラリです。ブラウザで作動するので、プログラムの共有などもできるのが特徴です。

Anacondaをインストールすると、一緒にインストールされるので、ある程度のライブラリも入っている状態で始めることができるため、初心者は必須のライブラリとなります。

Pythonの勉強の仕方3選

ここまでPythonの人工知能のライブラリを紹介してきましたが、このPythonを勉強するためにどうしたらいいか、というところを紹介していきます。

Pythonは初心者にも人気が高いため、様々な勉強方法があります。コードも難しくなく、独学で勉強しても挫折しにくいと考えられる3種類の勉強方法を紹介していきます。

勉強の仕方1：インターネットで勉強する

インターネットでの勉強は、無料でも学ぶことができるのが大きなメリットです。Pythonのインストール方法から、プログラミングの基礎を学ぶことができます。

自分のペースで同じ画面を見ながら何度も繰り返し確認をできるのもメリットです。もちろん有料版のオンライン学習もありますが、無料版でも内容が多いため、サイト内をすべて学習すれば基礎を身につけることができるのではないでしょうか。

勉強の仕方2：書籍で勉強する

書籍での勉強は、書籍の流れに沿って学習をしていくと、体系的に学習をしていけるというのがメリットです。順番に読んでいくと、一から学習ができるため覚えやすく、しっかりと最後まで学習を続けることができます。

きちんと書店で試し読みをして、自分に合った書籍を探して勉強をしていくと続けやすいのではないでしょうか。

勉強の仕方3：セミナーへ通う

Pythonはセミナーの数も豊富で、初心者が受けることができるものが多くあります。プログラミングの入門講座や、人工知能や機械学習についてのセミナーなど様々で、自分が必要としている知識を学ぶことができます。

Zoomなどで無料でオンライン参加できるものもあるため、動画で実際に講師からお話を聞いて学ぶことができるのがメリットになります。

Pythonが人工知能以外で活かされている場面3選

Pythonは人工知能分野で活かされていることが多いことがわかりました。ではPythonは、人工知能以外では使用されることはない言語なのでしょうか。

もちろんそれ以外の分野でも活用されていることが多いので、私たちの身近なところでも使われている言語になります。ここでは3つの場面を紹介していきます。

人工知能以外の活用先1：分析ツールやデータ解析

Pythonは、ライブラリが多いため、それらを利用することで、効率よくデータの分析や解析ができます。

大企業で扱うビックデータの解析や分析にも利用されていて、楽天ではビックデータを用いた物流戦略に活用されています。

こうした大企業のデータにも対応でき、AIで大量のデータを使うということで、Pythonの重要度はすごく高まっています。

人工知能以外の活用先2：いろいろなコンテンツの開発

Pythonは、コンテンツ開発にも活かされていて、WEBアプリケーションにも強いです。

今や多くの人に使われているYouTubeやInstagramも、Pythonによって開発されたものです。

フレームワークも充実していて、フルスタックフレームから小規模開発に向いている軽量なマイクロフレームワークもあるため、柔軟な対応力と品質を保ち続けることができるので活用されることが多いです。

人工知能以外の活用先3：IoT

2012年にRaspberry Piというピンヘッダーの制御を行うシングルコンピュータが開発されました。

PythonでC言語で記述されたマイコンの制御をできるように最適化したMicroPythonが2013年に開発されたことにより、自宅の家電をスマートホーム化したりアレクサのようなスマートスピーカーが作られるようになりました。

スマートスピーカーはこのシステムを応用すれば自作もできるようになるといわれています。

Pythonの人工知能はいろいろな場所で開発できる

今回は、Pythonの人工知能のライブラリ13選や勉強法、人工知能以外の活用先について紹介してきましたが、Python人工知能は様々な場所で活躍をしています。

今後、人工知能の開発などでさらに発展をしていくために、Pythonが大きく深く関わっていく存在となります。

Pythonはライブラリが豊富で自分のタスクの自動化なども可能となります。また、自分の仕事の自動化などにも貢献ができるので、学習するならPythonがおすすめです。

今回気になった方は、さらに深く調べてみてはいかがでしょうか。