人工知能・AIに関する世界観です。Pythonも参照のこと。機械学習の基本ディープラーニングの基本ディープラーニングは機械学習の方法のひとつで、「機械自らがデータの特徴をひとつひとつ読み取り、その結果特徴を判別できるようになる」というもの。人間からの指示を一切出さずに、自らの力で機械学習をしていく。機械学習には、人間が指示を出す「教師あり学習」と、人間が指示を出さない「教師なし学習」がある。ディープラーニングは教師なし学習に相当する。以下のページを参考に執筆しました。iedgePythonで人工知能とAI機械学習と科学技術計算とAnacondaPythonは、機械学習(AI)と科学技術計算の分野で、デファクトスタンダードになりつつある。機械学習や科学技術計算をPythonで行いたい場合は、Anacondaと呼ばれるPythonのディストリビューションを使うことができる。ライブラリが最初から入っているため、便利である。Qiita機械学習用のライブラリPythonで使われる機械学習用のライブラリは以下。ディープラーニング・ニューラルネットワークのためのライブラリ・フレームワーク。日本製で、かつオープンソース。Networksが開発を主導している。Qiitaを参考に執筆・引用しました。)NumPyとSciPyNumPyとSciPyは、Pythonで数値の計算や解析を行うためのライブラリ。プログラミング教室情報サイト【プロナビ】PandasPythonでデータサイエンスをしている人間は、必ずといっていいほどNumPyとPandasを使う。PandasはNumPyを応用して、多次元配列以外のCSVやSQL、エクセルなどのデータソースの入出力やデータ加工をしやすくしている。以下のページを参考に執筆しました。DeepAgescikit-learnを勉強しようscikit-learnはPythonのオープンソースな機械学習ライブラリ。「機械学習と言えばScikit-Learn」と呼ばれる。オープンソース×クラウド情報サイトChainerを勉強しようChainerはオープンソースで日本製のディープラーニング用のライブラリ。以下のサイトからチュートリアルが参照できる。オープンソース×クラウド情報サイトAI・データサイエンス関連記事AIで良く使うPythonコードAIで良く使うコードを、コピペできるように掲載されているサイトがあります。Qiitaというページが参考になる。Academyというオンラインの学校の紹介ページだが、どんな書籍を読めば良いかが書いてあってとても参考になる。僕が好きな@ITにもAI・人工知能のページができている。Pythonの入門記事もあって、AIがやりたいプログラミング初心者におすすめ。機械学習については、Qiitaにさまざまな記事がある。僕が見た限り以下のページが特に興味深い。「AIの研究はこのようにする」ということが分かる。Qiitaまた、以下はなんと中学一年生の方の記事である。執筆途中だが、将来の世代に期待がかかる。Qiita機械学習やデータサイエンスは、数学的な数式や回帰アルゴリズムからデータ処理・変換・グラフ可視化モジュールまでたくさんの要素がある。全てを理解するためには途方もない時間と手間と労力が必要である。簡単に「Pythonの練習だからやりなさい」と言うわけにはいかない。本腰を据えてそれだけを勉強しても、何週間もかかるだろう。人工知能・AIの開発において、鍵を握るのは「データ」です。AIの開発においては、プログラムに膨大なデータを機械学習させ、解析・分析し、その分析結果を見ながらプログラムを開発します。そのため、データが無ければプログラムそのものが開発できません。Apple)は、スマホやSNSなどに入力された膨大な個人データを収集し、それを使ってAIを開発しています。そのため、Googleの自然言語処理やAmazonのスマートスピーカー、あるいは顔写真の画像認識などの「自然言語や音声認識やパターン認識をする技術」は、そのように膨大な個人データを握れるところだけが開発できることになります。日本では、個人情報保護法がある影響から、なかなかこういうことはできません。一部では、「GAFAがあんなにデータを持っていてうらやましい」という声が聞かれます。今からは個人データの膨大な集積資源が「第二の石油」になると言われており、「データがたくさんあればAIのような最先端技術が開発できる」という時代になろうとしています。後日注記:実際のところ、機械学習の世界では「データの量=判別機能の精度」となります。データが多いか少ないか、それだけでサービスの質が変わってくるのです。AIを作る側の人間になるAIは、将棋や囲碁のプロ棋士に勝利したり、自動運転の自動車に搭載されたり、ほかにも株価の予測やファッションの流行のように、さまざまなビジネスに応用され、「人間の分かり得ない大量のデータを集めて解析・分析する」ことができるようになりつつあります。AIは人間の労働をも脅かすようになっています。ほとんどの仕事が、人間ではなくAIを搭載したコンピュータやロボットによって、「奪われる」ようになってきているからです。