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Pythonの記事（1ページ目）

まず始めに、ここではPythonのライブラリとはどういったものなのか解説します。ライブラリの使い方やフレームワークとの違いについてもまとめたので、ライブラリに関する基礎知識を押さえるところから始めましょう。

**Pythonの活用が進んでいることから内容を増強し、「さらに活用できるPythonライブラリ3選」を盛り込んで解説していきます。**

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ライブラリとは、複数のプログラムをまとめ、再利用しやすくしたものです。プログラミングでは、同じコードを何度も書くのは非効率とされています。そこで、多く使う機能はライブラリにまとめ、何度でも使えるようにするのです。

**ライブラリを使うことで自分でソースコードを書く必要がなくなり、開発作業が楽になります。**また、機械学習などの複雑な開発もライブラリを使えば簡単に行えます。

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ライブラリを使う場合、ソースコードの上に「import ライブラリ名」と記述する必要があります。これでインストールされているライブラリを呼び出すことが可能です。

また、ライブラリの中の特定オブジェクトだけを使いたい場合は、「from モジュール名 import オブジェクト名」と記述します。*Pythonでライブラリを利用する場合、import文の記載を忘れないようにしましょう。*

Pythonの標準ライブラリの一覧については、以下で確認することができます。

【参考】：[Python 標準ライブラリ](https://docs.python.org/ja/3/library/index.html)

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### ライブラリとフレームワークの違い

ライブラリとフレームワークはよく混同されがちですが、厳密には異なるものです。どちらも、複数のプログラムをひとまとめにした点は共通しています。しかし、フレームワークはより大きなまとまりになったものであり、プログラム全体の流れを限定させるものです。

例えるなら、*フレームワークは「枠組み」のようなものです。*まずどのフレームワークを使うかを決め、それからプログラミングを行います。**Pythonのフレームワークは、「Django」「Flask」「web2Py」などが挙げられます。**

一方ライブラリは、プログラミングに必要なものを一部「引用」して使います。ライブラリは、プログラム全体の流れを決めるものではありません。

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Pythonの外部ライブラリとは、Pythonに標準装備されていない、外部からのインストールが必要なライブラリのことです。このPythonの外部ライブラリの一覧は、PYPI（Python Package Index）というサイトで探すことができます。ちなみに、外部ライブラリのインストールにはPythonの管理ツールであるpipを利用します。

<center>[Pythonの開発案件が多い求人情報もアリ？ 『マイナビIT AGENT』で転職相談を受けてみる](https://mynavi-agent.jp/it/lp/029.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv15)</center>

pipは、パッケージに関する様々な操作を行える標準ライブラリです。Pythonでパッケージを扱いたいなら、管理ツールであるpipの使用頻度は高くなります。例えば、**パッケージをインストールしたり、アップデートしたりする際に、pipライブラリを使うことになります。**

【参考】：[pip: Python環境構築ガイド](https://www.python.jp/install/windows/pip.html)

【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

それでは、Pythonのライブラリについて解説します。まずは、*最低限覚えておきたいライブラリを6つ紹介します。*これらのライブラリは初学者であっても、使う頻度の高いものばかりです。これらの使い方は押さえておいた方が良いでしょう。

randomは、**ランダムに数値を生成できるライブラリです。**何らかの数値を出したい場合は、randomを利用します。例えば、おみくじやじゃんけんアプリを作りたい場合は、randomを使って乱数を生成すると良いでしょう。randomは使う頻度が多いライブラリの1つです。

【参考】：[random --- 擬似乱数を生成する](https://docs.python.org/ja/3/library/random.html)

datetimeは、日付や時間を扱うためのライブラリで、**今日は何日かや数年前の日時を取得することが可能です。**日付情報を扱いたい場合、datetimeライブラリを利用することになるでしょう。ただし、取得した日付のデータを整形したい場合は、他の種類のライブラリが必要です。

【参考】：[datetime --- 基本的な日付型および時間型](https://docs.python.org/ja/3/library/datetime.html)

osは、OSに関連した処理を行うためのライブラリです。OSに関連した処理とは、例えば**ファイルを削除したりディレクトリを作成したり、といった内容のことです。**Pythonでファイル操作を行いたい場合は、osライブラリを使うことになるでしょう。こちらも利用頻度が高いので、覚えておきたいところです。

【参考】：[os --- 雑多なオペレーティングシステムインターフェース](https://docs.python.org/ja/3/library/os.html)

reは、正規表現を使うためのライブラリです。**正規表現を使うことで、特定のパターンにマッチする数値かどうかを判定することができます。**例えば、フォームに入力されたメールアドレスや電話番号が、書式に沿っているかなどを判定することが可能です。

正規表現はPythonの基礎文法の1つであり、reライブラリは使う頻度が高いでしょう。ただし、import文を書き忘れることが多いライブラリなので、注意が必要です。

【参考】：[re --- 正規表現操作](https://docs.python.org/ja/3.12/library/re.html)

mathは、数学的処理を行うためのライブラリです。四則演算だけならライブラリなしで可能ですが、複雑な計算処理などを行いたい場合は、mathに頼ることが多いです。例えば、**絶対値や円周率を取得したい場合は、mathライブラリを使うと楽です。**他にも、指数関数・対数関数・三角関数といった、高校・大学数学で用いられる関数が使えます。

Pythonは機械学習の分野で多く使われる言語でもあり、その影響でmathライブラリの利用頻度も高いです。

【参考】：[math --- 数学関数](https://docs.python.org/ja/3/library/math.html)

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sysは、実行環境に関する処理を行うライブラリです。Pythonではインタプリタを使って、ソースコードを機械語に翻訳しているのですが、そのインタプリタに関する関数がまとめられています。例えば、**プログラムを強制終了させたい場合は、sysライブラリのexit関数が便利です。**sysライブラリも、Pythonの基本的なライブラリの1つです。

【参考】：[sys --- システムパラメータと関数](https://docs.python.org/ja/3/library/sys.html)

## さらに活用できるPythonライブラリ3選

Pythonの用途は日々拡大しています。**本解説では、おすすめライブラリーをさらに追加ピックアップしお伝えします。**多様なニーズに活用できるように、ライブラリの機能を分かりやすくご紹介していきます。

*jsonライブラリは、JSON（JavaScript Object Notation）フォーマットを処理します。*JSONは軽量であり、データ交換で活用されています。JavaScript のオブジェクトリテラルにより、アプリケーション間でのデータ交換に活用できるでしょう。

【参考】：[Python Docs: json --- JSON エンコーダおよびデコーダ](https://docs.python.org/ja/3/library/json.html)

JSONとは？概要からJSONファイルフォーマットまで解説！

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*calendarは、月間や年間のカレンダーを簡単に取得できるライブラリです。*出力形式もHTMLやリストなどで簡単に取得できるため、アプリで予定を追加可能するのに役立てられるでしょう。

【参考】：[Python Docs: calendar --- 一般的なカレンダーに関する関数群](https://docs.python.org/ja/3/library/calendar.html)

*dateutilは、先に紹介した標準ライブラリのdatetimeを拡張した外部ライブラリです。*日付処理を進めていくと、datetimeだけでは対応できない場面に遭遇します。例えば来月や来年の日付や、今月末の金曜日などの処理は、dateutilを用いることで難なく実装することができます。

【参考】：[dateutil - powerful extensions to datetime](https://dateutil.readthedocs.io/en/stable/)

続いて、*覚えておくと便利なPythonライブラリを4つ紹介します。*これらのライブラリは利用頻度は高くないものの、いざというときに頼りになるものばかりです。ライブラリなしでは実装が難しいことが多いので、覚えておくと良いでしょう。

matplotlibは、描画ライブラリです。*棒グラフや折れ線グラフなどを描画したい場合に使います。*Pythonで画像解析や数値解析を行う場合に、用いられることが多いライブラリです。

【参考】：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

Matplotlibでグラフ描画が簡単に？pipのインストール手順を解説！

Pillowは、画像処理を行うためのライブラリです。例えば、**画像の拡大や画像の読み込みをすることができます。**画像処理の基本的なことを網羅しているライブラリです。もっと高度なことがしたい場合は、他の画像処理のライブラリが必要になる場合もありますが、ひとまずPillowの使い方を覚えると良いでしょう。

【参考】：[Pillow](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)

requestsは、Webサイトのデータを取得するためのライブラリです。*Webサイトの文章や画像を取得し、ローカル環境で扱うことができます。*Pythonでスクレイピングを行う場合、なくてはならないライブラリです。

【参考】：[Requests: HTTP for Humans](https://requests.readthedocs.io/en/latest/)

beautifulsoupは、HTMLファイルを解析するためのライブラリです。*HTMLファイルから、特定タグの部分を抜き出すなどができます。*requestsと合わせて、スクレイピングを行う場合に利用されるライブラリです。

【参考】：[Beautiful Soup 4.12.0 documentation](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)

## 機械学習で使うPythonライブラリ3選

続いて、*機械学習で使われるPythonライブラリを3つ紹介します。*Pythonは機械学習に向いている言語ということはご存知の方も多いでしょう。機械学習用のライブラリは数多くありますが、Pythonで機械学習や統計解析を行いたい場合は、本記事で紹介する3つのライブラリをまず覚えましょう。

Pythonの機械学習ライブラリ厳選10選！メリット・デメリットも解説

sklearnは機械学習専門のライブラリで、機械学習に必要なあらゆる機能がsklearnにまとめられています。**教師あり学習・教師なし学習・モデル選択・モデル評価・データセットの読み込み、などの機能が豊富です。**

Pythonで機械学習を行う場合、sklearnライブラリはなくてはならない存在です。機械学習をこれから勉強する方は、sklearnの使い方を押さえるところから始めるのがおすすめです。

【参考】：[Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

今回はPythonの用途別ライブラリのおすすめを紹介します。Pythonの基礎文法は習得したものの、ライブラリはまだ理解できていない方も少なくないでしょう。今回は主要なライブラリを一覧でまとめているため、ライブラリを詳しく勉強したい方は本記事を参考にしてください。

Pythonのライブラリを使うことで、開発作業が楽になる

Pythonには、random・datetime・os・re・math・sysなど頻繁に使うライブラリがある

Pythonには、sklearn・pandas・Numpyなど機械学習向けライブラリもある

Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介

Pythonのコメントアウトは、ソースコード内で説明を付けたり、メモ（備忘録）を残したりするための重要な手法です。また、コメントアウト機能を用いて、ソースコードの一部を無効化したい時にも利用します。

*コメントアウトは、他のプログラマーにコード内容を伝えたり、自分自身でコードを理解しやすくしたりするために使用されます。*この記事では、コメントアウトの基本的な意味や使い方、留意すべきことなどについて解説します。Pythonエンジニアを目指す方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)

## コメントアウトをする理由と注意点

Pythonプログラミングでコメントアウトを行う理由は、主に以下の2つです。*コメントアウトを適切に利用して、分かりやすいプログラミングに努めましょう。*

### プログラムの説明やメモを書く

**コメントアウトを使うと、プログラムの内容や目的、変数の意味、関数の仕様などを自分や他の人に伝えることができます。**コメントアウトは、プログラムの可読性や保守性を高めるために重要です。コメントアウトを書くときは、以下の点に注意しましょう。

▪コメントアウトは、プログラムの動作や意図を説明するものであって、コードの内容をそのまま書くものではない
▪コメントアウトは、必要なときに必要なだけ書くものであって、過剰に書くものではない
▪コメントアウトは、プログラムの変更に合わせて更新するものであって、古くなったり矛盾したりするものではない

**コメントアウトを使うと、プログラムの一部を一時的に無効化することができます。**これは、コードの動作を確認したり、エラーの原因を探したり、別の方法を試すときに便利です。コメントアウトを使ってコードの試行錯誤をするときは、以下の点に注意しましょう。

▪コメントアウトしたコードは、必要に応じて元に戻すか削除するものであって、放置するものではない
▪コメントアウトしたコードは、その理由や目的を明記するものであって、無意味なものではない
▪コメントアウトしたコードは、他のコードとの整合性を保つものであって、混乱を招くものではない

【参考】：[Pythonコードのコーディング規約 ](https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/#)

Pythonの「コメントアウト」を知るには、*「コメント」と「コメント化」との違いも理解しておく必要があります。*それぞれ似ており、混同して使っている人もいますが、それぞれ異なりますので注意しましょう。

コメントの英語である「comment」は「注釈・解説」の意味ですが、Pythonなどのプログラム言語におけるコメントも「注釈・解説」と同じ意味です。*PythonやRubyなどでは、コメントを記述する際には「コメント構文」として「#（シャープ）」記号を使用します。*

実際には次のように使用します。

```
# この行はコメントです。プログラム実行時に無視されます。
```

このケースでは場合、1行目は先頭に#が書かれている場合は「ブロックコメント」と呼び、その行は全てコメントとして、プログラム実行時には無視されます。

```
print(Hello, World!)  # この部分はコメントです。
```

このケースでは#以降がコメントであり、#の前のコードは有効で、実行されます。*これを「インラインコメント」と呼びます。*

### コメントアウト（Comment Out）とは

**「コメント構文」を使用して、ソースコードをコメントに変更することで、一時的にプログラムの無効化をする場合を指します。**デバッグなどで、別のコードを利用する場合に、元のコードを残しておきたい場合などに利用します。この場合の主体はあくまでも自分です。

**コメント化は状態の変化を表す表現で、「文字列がコメントになる」といった意味で、コメントアウトされた状態を指します。**よく「コメント化する」というような使われ方をします。

### 複数行のコメント（Multi-Line Comment）

**複数行にまたがる説明文の場合は、‘’‘（シングルクォーテーションを3つ）または、“”（ダブルクォーテーションを3つ）で囲んだ文字列もコメントとして扱われます。**以下、複数行のコメント例です。

```
print(Multi-Line Comment)
"""
この文字列は
複数行です
"""
```

### アプリのショートカットで一括コメント化

Pythonのコーディングでは、**利用するエディターによってショートカットで簡単にコメント化できます。**たとえば、「Jupyter notebook」や「VSCode」では、コードを範囲指定してショートカットキー「 Ctrl 」+「 /」 でコメントアウトできます。

コメントを多用する方は、こうしたエディターを利用すると良いでしょう。

【参考】：[Project Jupyter | Home](https://jupyter.org/)
【参考】：[Visual Studio Code – コード エディター | Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code)

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

VSCodeとは？定番のコードエディタを他のエディタと比較して解説

ここまで、Pythonのコメント機能について解説しました。改めて整理してみましょう。

1.「コメント」は「文字列」で注釈や解説のこと
2.「コメントアウト」はソースコードをコメントに変更し、自分が行う動作のことで、「ブロックコメント」や「インラインコメント」がある
3.「コメント化」は状態の変化を表す表現で、文字列が「コメントアウト」された状態を指す
4.1行をコメントにする場合は先頭、もしくは途中に「#」を付けると、「#」以降がコメントと認識される
5.複数行をコメントする場合は、文字列を(シングルクォーテーションを3つ）、または '''（ダブルクォーテーションを3つ）で前後から囲む

以上、コメントはコーディングで頻繁に利用しますので、使いながら覚えましょう。

Pythonでコメントアウトを使用した時にエラーが発生することがあります。*コメントアウトでよく起こるエラーとその対処法をまとめました。*以下、3つのエラーの原因と解決法について解説します。

複数行のコメントアウトがうまくできない、何度やってもエラーが起きるという方は参考にしてください。

### 1. インデントエラー（IndentationError）

インデントエラーが出る場合の原因と解決方法を紹介します。

*■ 原因*
関数内で三重引用符を使ったコメントアウトを行った際、インデントが正しく行われていないことが原因で起こります。

*■ 解決方法* 
連続するコードでインデントがずれているとエラーになりますので、関数内のコメントアウト部分に適切なインデントを追加します。

```
def my_function():   
 """関数の説明"""
    print("Hello, World!")
```

```
def my_function():
    """関数の説明"""
print("Multi-Line Comment")
```

### 2. ダブルクォーテーションのエラー（SyntaxError: invalid character in identifier）

ダブルクォーテーションエラーが出る場合の原因と解決方法を紹介します。

*■ 原因*
コメントアウト範囲内でダブルクォーテーションを正しく使わないとエラーが発生します。

*■ 解決方法* 
正しいダブルクォーテーションを使います

```
""
これはダブルクォーテーションが2つ重なっているためエラーです。
""
```

```
"""
これは複数行のコメントです。
ここに詳細な説明を記述します。
"""
```

### 3. 文字コードエラー（SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with ‘\x83’ in file）

文字コードエラーが出る場合の原因と解決方法を紹介します。

*■ 原因*
このエラーメッセージはファイルが「utf-8」以外で保存されている場合に発生します。

*■ 解決方法*
ソースの1行目に # -*- coding: utf-8 -*- を追加します。これはマジックコメント（Magic comment） と呼ばれる方式で、通常のコメントとは異なります。例えば、# -*- coding: latin-1 -*- と記述するとISO-8859-1（latin-1）エンコーディングを指定できます。

```
# -*- coding: utf-8 -*-
print("こんにちは")
```

## コメントアウトのベストプラクティス

コメントはソースコードに対するメモであり、それぞれのコードの目的や動作内容を記述します。コメントは実際にコードが実行される際には影響はありませんが、ソフトウェア開発のプロジェクトでは極めて重要な要素です。

コメントは他の、共同作業やメンテナンスを行うプログラマーやデバッグを担当するデバッガーなどに対し、Pythonコードの内容や意味を伝え、かつ自身の備忘録としての役目を持ちます。それほどコメントはプログラミングで重要な要素です。

以下、Pythonのコメントに関するベストプラクティスとして紹介します。

誰もが理解しやすい、見やすいコメントを書くには、文章は簡潔で明確に表現しましょう。複雑な説明や冗長なコメントは極力避けましょう。

### 2.分かりにくいメントは書かない

コードの意図が明確になっていれば、わざわざコメントを付ける必要ありません。あくまでも、複雑で分かりにくいコードや、コードが何を求めているのか分かりにくい時にはコメントで解説を付けましょう。

### 3.コメントはコードに併せて更新する

コメントはコードの説明などをしているものが大半です。コードが変更された場合には、それに対応するコメントも見直して、必要により更新しましょう。古いコメントを残すと誤解を招く可能性がありますので、注意が必要です。

### 4.コメントは多過ぎないこと

何でもコメントを付ければ良いわけではなく、説明が不要なシンプルなコードは、わざわざコメントを付ける必要はありません。

## コメントに強いエンジニアを目指そう

この記事では、Pythonで利用するさまざまな「コメント」について、目的や使い方、コメントにまつわるエラーの理由や対処方法、ベストプラクティスなどについて解説しました。コメント自体はプログラムに直接的な影響はありませんが、**理解しやすいコードを書くためにコメントは重要な要素となります。**

またコメントにかける手間は、将来の自分や、他の開発者に対する投資でもあり、自らコメントを書くことで、コードに対する理解が深まります。

誰もが分かりやすいコメントを記述するのは、プログラミングスキルの重要な要素であり、魅力的なプログラムを作成し、プログラムの保守性を高める重要な要素です。Pythonエンジニアを目指す方は、ぜひコメントに強い人材を目指しましょう。

Pythonエンジニアとは？仕事内容や年収、未経験でもなれるのか紹介

Pythonのコメント機能は他のプログラマーに対して記述したコードの内容伝達と、プログラマー自身の備忘録の意味があります。コメントアウトは、一時的にコードを無効化することです。この記事では、Pythonのコメント機能、コメントアウトの意味や使い方を解説します。

Pythonのコメント機能は、より良い効率的なプログラミングに欠かせない

コメントにはいくつか種類があり、それぞれの目的や使い方を正しく認識することが重要

コメントのルールやベストプラクティスを知り、上手にコメントを活用することが重要

Pythonのコメントアウトとは？意味や効果的な使い方も解説

今人気のプログラミング言語といえば、Pythonを思い浮かべる人が少なくないでしょう。また、人気の機械学習ではPythonがよく使用されています。そんなことからPythonを習得して、機械学習エンジニアを目指すエンジニアの方も増えています。

ここでは、*Pythonと機械学習の関係について理解を深めていきましょう。*

**Pythonは今、もっとも注目される人気のプログラミング言語で、平易な文法でプログラミング初心者でも習得しやすいこと、およびAI関連の開発でも利用されている点が特徴です。**

Pythonはインタプリタ型言語に属し、実行時には機械語に変換されるため、コンパイル（機械語への翻訳）が不要です。手間はかからないものの、同時翻訳を行うことから処理速度がやや遅くなるのは弱点です。インタプリタ言語には他にも、Ruby・Perl・PHP・JavaScriptなどがあります。

機械学習を一言で述べると、**人間の学習能力と同様の能力をコンピュータに与えるための技術です。**

具体的にはコンピュータに大量データを読み込ませ、アルゴリズムを元にデータを分析させます（モデル化）。その結果、コンピュータがそこに潜んでいる特徴やパターンに基づき、新しいデータの分析や予測を行うのです。

機械学習には、あらかじめラベルが付いたデータを読み込ませる「教師あり学習」と、ラベルの付かないデータを与えて、特徴や傾向を学習させる「教師なし学習」、さらには教師あり学習の中でも、出力結果に点数を付けて精度を高める「強化学習」の3パターンがあります。

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## 機械学習とAI・ディープラーニングの違いは？

機械学習とよく似た言葉に、AIやディープラーニング（深層学習）があります。ここでは、それぞれの違いについて解説します。

機械学習はAIの一部で、学習方法を設定しコントロールすることであり、コンピュータに学習させるプログラムの技法を指します。

一方、**AI（人工知能）とは人間の知的ふるまいの一部について、ソフトウエアを用いて再現する技術の総称です。**AIが目指すのは人と同様、もしくはそれ以上の知能を有するコンピュータの実現です。つまり両者は、「AI > 機械学習」の関係にあると言えます。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

### 機械学習とディープラーニングの違い

機械学習と対比する形で、ディープラーニング（深層学習）という言葉をよく耳にします。どちらもコンピュータの学習機能ですが、機械学習は学習プログラムと人によるコントロールで学習が進められます。

一方、**ディープラーニングは人間の指示を待たずにコンピュータ自らが学習し、その性能を高めていく手法です。**

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

## Pythonが機械学習によく利用される理由

*AIブームが追い風となって、機械学習の人気が高まっています。*この機械学習にはPythonがR言語やC言語を抑えてよく利用されていますが、それには次のような理由があると考えられます。

Pythonは扱いやすく、高い生産性を生み出す言語です。実は、PythonはWebアプリケーション開発分野でも広く利用されています。例えば、皆さんよくご存じのYouTube・Dropbox・Instagramなどの一部機能はPythonによって開発されています。

もちろん、大手企業以外のベンチャー系でも活用されており、このように利用実績や利用ユーザが多いことも、機械学習分野でよく利用される理由の1つです。

### 文法がシンプルで分かりやすい

**Pythonはコード数が少なく、文法がシンプルで覚えやすい言語のため、教育でも利用されています。**また、他の人が記述したコードも分かりやすいので、メンテナンス性が高く、共同開発に適していることも機械学習分野で利用される理由に挙げられます。

初心者でも比較的習得しやすいPythonは、これからITエンジニアを目指す方にもおすすめの言語です。もしも、未経験からITエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

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### ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonはライブラリが多く、フレームワークが充実している点も特徴として挙げられます。

ライブラリやフレームワークを活用すると開発効率を上げられます。こうしたことから、言語としての利便性が高く汎用性があり、使いやすさがさらに増します。

特に、Pythonは機械学習に必要な関数のライブラリが豊富で、さまざまな関数を自ら実装する手間がかかりません。初心者でも機械学習のコードを書くことができる点が、Pythonを採用する理由になっています。

Pythonのコミュニティは数が多く、その活動も非常に活発です。Pythonコミュニティに参加するとプログラミングの仲間ができ、独学よりも効果的にPythonを学べます。

また、必要な時は仲間に助けを求めることもできます。このPythonコミュニティの豊富さ、活発な活動がPythonが広く利用される理由です。

## Pythonによる機械学習でできること

ここまでPythonによる機械学習の基本について解説をしていきましたが、ここではPythonの機械学習を利用すると何が実現できるのかについて紹介します。

### 株価予想や競馬の勝ち馬予測

**人間は何かを予測する際に、何らかのアルゴリズムに基づいて予測をしています。**

例えば、上昇基調に入った株式銘柄は、引き続き上がる可能性がありますし、下降基調から底値に達した銘柄は上昇基調に入る可能性が高まります。人は株価チャートを見ながら、こうした株価予測を行います。

このパターンをコンピュータに教え込むと、数千もある銘柄から、株価が上がる可能性が高い銘柄を瞬時に見つけてくれます。

これは競馬予想でも同様です。競馬予想の専門家が持つアルゴリズムをコンピュータに与え、予測に必要なデータを投入するとコンピュータが予測をします。こうした予測は今やAIの得意分野となっています。

パソコンやスマホの世界でも顔認証が当たり前になってきましたが、この画像認識や画像解析も機械学習によって可能となっています。*画像解析には、物体分類、シーン認識といった「分類」と、物体検出や領域検出といった「検出」の4つの領域があり、車の自動運転では、領域検出の技術が利用されています。*

**テキストマイニングとは、大量のテキストデータの中から有益な情報を取り出す分析手法のことで、言語解析や統計解析などの手法を用います。**

例えば、集められた大量のアンケートは、X（旧：Twitter）などのSNSの分析に用いられ、顧客の潜在ニーズの分析や、今後ブームになるであろうワードの抽出や市場予測など、さまざまな目的で利用されています。

他にも、スパムメールの判別を行うスパムフィルターなどにもテキストマイニング技術が活用されています。

AI活用のテキストマイニングとは？メリットやおすすめツールも紹介！

## Pythonを機械学習に使うエンジニアとは

Pythonを使った機械学習を担当するITエンジニア、すなわち「機械学習エンジニア」について触れておきましょう。

**機械学習エンジニアとは、主にAI（人口知能）関連の分野でシステム設計や構築に携わるITエンジニアのことです**。中でも、機械学習エンジニアは主に機械学習システムの実装や開発を担当します。

機械学習の英語、Machine Learningの頭文字から「MLエンジニア」とも呼ばれます。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

### 機械学習エンジニアに必要なスキル

機械学習エンジニアは、PythonやC系言語を中心としたプログラミング技術、学習アルゴリズムの設計に関する知識が求められます。アルゴリズムの設計には高等数学や統計理論などを用いますので、そうした分野の学歴や経験が必要になります。

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