PYTHON を使用した AI チュートリアル

この中で Python を使用した AI チュートリアル では、Python プログラミング言語を使用して、人工知能 (AI) の基本的および高度な概念を学びます。あなたが完全な初心者でも、経験豊富な専門家でも、このチュートリアルはあなたの学習ニーズを満たすように調整されており、 段階的なアプローチ マスタリングへ Pythonを使ったAI技術 。

このチュートリアルでは、基本概念の理解から高度なアルゴリズムとアプリケーションの探索まで、エキサイティングな AI の世界に飛び込むために不可欠なスキルと知識を身につけることができます。 AI 分野でキャリアを構築したい場合でも、既存のスキルを向上させたい場合でも、このチュートリアルは AI への取り組みのための強固な基盤を提供します。

AI に Python を使用する理由

パイソン は明確で読みやすい構文を提供するため、複雑なコード構造を使用せずにインテリジェントなモデルを学習および構築するためのスムーズなパスを提供します。 Python を使用する最も優れた点は、AI と機械学習に特化したライブラリとフレームワークの豊富なエコシステムです。 Python には、知識、洞察、リソースを共有する AI 愛好家、研究者、開発者の強力なコミュニティがあります。 Python AI コミュニティの協力的な精神により、いつでも助けが得られます。

Python を使用した AI – 前提条件

人工知能の旅には次のことが必要です Pythonプログラミングの強力な基礎 しっかりとした出発点を確保するために、以下を参照することをお勧めします。 Python チュートリアル 、初心者と経験豊富な開発者の両方にとって貴重なリソースとして機能します。

ここでは、Python を使用して AI のすべての概念を学びます。まず、機械学習、深層学習、NLP、コンピュータービジョンなどの分野を含む AI について説明します。さらに、Generative AI などのトレンディな AI テクノロジーについても調査します。

人工知能の概念
Python による AI – 機械学習
Python による AI – ディープラーニング
Python を使用した AI – 自然言語処理 (NLP)
Python による AI – コンピュータービジョン
Python を使用した AI – 生成 AI

人工知能

人工知能 (AI) 人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムです。タスクには、問題解決、機械翻訳、画像生成、意思決定が含まれる場合があります。 AI システムの主な目的は、人間のような認知機能を複製またはシミュレートし、機械が複雑なタスクに取り組み、さまざまな状況に適応できるようにすることです。 AI のサブセットには、機械学習 (ML)、深層学習 (DL)、自然言語処理、コンピュータービジョン、ロボティクス、生成 AI が含まれます。

これらの複雑なモデルを開発するには、次のような Python フレームワークを活用します。 Scikit-Learn 、 TensorFlow そしてパイトーチ。

TensorFlow は Google Brain チームによって開発され、ニューラルネットワークを構築およびトレーニングするための包括的なツールセットを提供します。
PyTorch は Facebook の AI Research lab (FAIR) によって開発されたフレームワークで、静的グラフと比較してデバッグが容易になり、より直感的なモデル構築プロセスが容易になります。
Scikit-Learn は、教師あり学習と教師なし学習に焦点を当てた、ユーザーフレンドリーな機械学習ライブラリです。

これらのフレームワークは多用途性と拡張性を提供し、開発者や研究者が幅広いアプリケーションにわたってインテリジェントなソリューションを作成できるようにします。

文字.比較Java

Python による AI – 機械学習

機械学習は AI のサブ分野であり、これにより開発者は、明示的にプログラムされずにコンピューターが学習して予測や決定を行えるようにするアルゴリズムとモデルの開発に集中できます。

機械学習手法には次の 4 種類があります。

教師あり学習
半教師あり学習
教師なし学習
強化学習

教師あり学習

教師あり機械学習では、アルゴリズムはラベル付きデータセットでトレーニングされ、各入力が対応する出力とペアになります。アプリケーションには分類タスクと回帰タスクが含まれています。

回帰アルゴリズム

線形回帰
多項式回帰
サポートベクター回帰 (SVR)

分類アルゴリズム

教師なし学習

教師なし機械学習では、アルゴリズムにラベルのないデータが提供され、そのデータ内でパターンや関係を見つけることが求められます。このアルゴリズムの目標は、データ内に構造またはグループを固有化することです。教師なし学習の適用には、クラスタリングと次元削減が含まれます。

クラスタリングアルゴリズム

K 平均法
階層的クラスタリング
DBSCAN

次元削減

主成分分析 (PCA)
t 分布確率的近傍埋め込み (t-SNE)
線形判別分析 (LDA)

強化学習

強化学習では、アルゴリズムは環境と対話し、報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取ることによって学習します。アルゴリズムの目標は、時間の経過とともに累積報酬を最大化するための最適な戦略やアクションを発見することです。このアプリケーションには、ゲームプレイ、ロボット工学、自律システムが含まれます。一般的な強化学習アルゴリズムは次のとおりです。

マウスとマウスの種類

Qラーニング
モデルベースの強化学習
ディープ Q ネットワーク (DQN)
強化する
俳優評論家
モンテカルロ政策の評価
SARSA (状態-行動-報酬-状態-行動)

機械学習の成功にもかかわらず、ディープラーニングの開発と導入にはいくつかの制限がありました。機械学習の主な制限は次のとおりです。

ML モデルは手作りの機能に依存しており、そのパフォーマンスはこれらの機能の品質と関連性に制限されます。したがって、有益な特徴を抽出するのは困難です。
ML アルゴリズムは、画像、音声、テキストなどの高次元の非構造化データ型を処理するのに苦労します。
ML モデルは、非線形で複雑な関係をモデル化する能力に制限があります。

Python による AI – ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習のサブ分野です。深層学習モデルは人間の脳の構造からインスピレーションを得ています。人間の脳は、電気化学信号を通じて通信する数十億のニューロンで構成されており、DL では、人工ニューラルネットワークは重みで相互接続されたノードで構成されます。

ディープラーニングの基礎

深層学習における「深層」という用語は、これらのネットワークの複数の層 (深さ) を指し、これにより、膨大なデータセットから複雑なパターンや特徴を学習できるようになります。基本的なニューラルネットワークを理解するには、次の基礎を使用してディープラーニングを習得するための強固な基礎を構築する必要があります。

勾配降下法アルゴリズム
誤差逆伝播法
ハイパーパラメータ
- アクティベーション関数
- エポック
- 損失関数
- オプティマイザー
- バッチサイズ
- 学習率
損失関数

ディープラーニングアーキテクチャ

ディープラーニングアーキテクチャは、データ内のパターンと表現を自動的に識別することで複雑な学習タスクを容易にするように設計された構造化されたニューラルネットワークモデルです。以下はディープラーニングの基本構造です。

パーセプトロン
フィードフォワードニューラルネットワーク (FNN)
多層パーセプトロン
人工ニューラルネットワーク (ANN)
畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
リカレントニューラルネットワーク (RNN)
長短期記憶 (LSTM) ネットワーク
ゲート付きリカレントユニットネットワーク (GRU)
オートエンコーダー
カプセルネットワーク

Python を使用した AI – 自然言語処理 (NLP)

自然言語処理は、コンピューターと人間の言語の間の対話に焦点を当てています。 NLP を使用すると、機械が人間のようなテキストを理解し、解釈し、生成できるようになり、シームレスなコミュニケーションが可能になります。自然言語処理 (NLP) の基礎には、機械が人間の言語を理解し、解釈し、生成できるようにする基本原理と技術が含まれています。主要なコンポーネントには次のものが含まれます。

テキストの処理と表現

NLP におけるテキストの処理と表現は、分析および機械学習アプリケーションのためにテキストデータを処理および変換するタスクを指します。テキスト処理は、分析用にテキストデータを操作および準備するために使用されます。テキスト表現には、テキスト情報を、機械が効率的に処理して理解できる形式に変換することが含まれます。テキストを処理して表現するメソッドは次のとおりです。

テキスト処理

トークン化
ステミング
見出し語化
ストップワードの削除
テキストの正規化
品詞 (POS) のタグ付け

テキスト表現

固有表現の認識
バッグオブワード (BoW)
単語の埋め込み
- Word2Vec
- GloVe (単語表現のグローバルベクトル)
- ファストテキスト
- ELMo (言語モデルからの埋め込み)
- スキップグラム
TF-IDF (用語頻度 - 逆文書頻度)
Doc2Vec

語彙意味論

語彙意味論は、言語内の単語の意味とその関係に焦点を当て、単語がどのように意味を伝えるかを探ります。

語感の曖昧さの回避
意味上の類似性

Python による AI – コンピュータービジョン

コンピュータービジョンは、人間の視覚システムと同様に、機械が世界からの視覚情報を解釈、分析、理解できるようにする人工知能の学際的な分野です。これには、コンピューターが画像、ビデオ、その他の視覚データから洞察を得て、物体を認識し、シーンを理解し、画像分類、物体検出、顔認識などのタスクを実行できるようにするアルゴリズムとシステムの開発が含まれます。

画像処理と変換

画像の処理と変換とは、デジタル画像を操作および強化するために使用される技術と方法を指します。これらのプロセスには、画像の外観、品質、または情報コンテンツを変更するためのさまざまな操作の適用が含まれます。画像処理と変換に関連する主要な概念は次のとおりです。

画像変換
画像補正
画像の鮮明化
エッジ検出
画像の平滑化とぼかし
画像のノイズ除去
色空間変換

画像認識アーキテクチャ

画像認識アーキテクチャは、画像内のオブジェクトを識別して分類する目的で作成された特殊なモデルまたはニューラルネットワーク構造です。長い歴史の中で、数多くのアーキテクチャが発見されてきました。画像認識モデルの一部を以下に示します。

アレックスネット
VGGネット
グーグルルネット
レスネット
モバイルネット
ゼセプション
EfficientNet
高密度ネット

物体検出アーキテクチャ

物体検出アーキテクチャは、深層学習技術を活用して、さまざまな向きの物体を検出および分類します。物体検出技術には、主に 2 段階検出器とシングルショット検出器の 2 つのタイプがあります。

2段検出器

2 段階検出器は 2 段階のプロセスに従います。まず、領域提案ネットワーク (RPN) などの方法を使用して、オブジェクトが含まれる可能性のある領域提案を生成します。 2 番目のステップでは、これらの提案が分類および洗練されて、最終的な物体検出が行われます。 2 段階の検出モデルの一部は次のとおりです。

アルファベット数字

R-CNN (地域ベースの畳み込みニューラルネットワーク)
高速 R-CNN
より高速な R-CNN
カスケード R-CNN

シングルショット検出器

シングルショットディテクタは、ネットワークを介した 1 回の順方向パスでオブジェクト検出を実行します。これらは、複数のスケールにわたる事前定義されたアンカーボックスから境界ボックスとクラス確率を直接予測します。モデルの例は次のとおりです。

YOLO (一度しか見ない)
SSD (シングルショット検出器)

画像セグメンテーションのアーキテクチャ

入力画像を個別の領域またはオブジェクトに分割する画像セグメンテーションアーキテクチャモデル。画像内の各ピクセルにはラベルが付けられ、特定のセグメントに割り当てられます。画像セグメンテーションの主なアーキテクチャには次のものがあります。

ユーネット
K はクラスタリングを意味します
マスク R-CNN
YOLOv8
カスケードマスク R-CNN
PSPNet (ピラミッドシーン解析ネットワーク)

コンピュータービジョンは、自動運転車、医療画像分析、監視、拡張現実などを含むさまざまなアプリケーションで重要な役割を果たします。

Python を使用した AI – 生成 AI

生成 AI は、通常、画像、テキスト、音声、またはさまざまなデータ形式を含む新しいコンテンツを生成できるクリエイティブモデルです。 AI のこの分野は、学習したパターンと構造に基づいて、斬新で多様な出力を生成することに特化しています。

画像生成アーキテクチャ

画像生成アーキテクチャとは、リアルな画像を生成する目的で作成された特殊なモデルまたはニューラルネットワーク構造を指します。これらのアーキテクチャは生成モデルを利用して、現実的かつ多様なビジュアルコンテンツを作成します。以下に、画像生成アーキテクチャの注目すべき例をいくつか示します。

watchcartoononline.ioの代替案

変分オートエンコーダ
敵対的生成ネットワーク (GAN)
条件付き GAN (cGAN)
ワッサースタイン BY (WGAN)
プログレッシブ GAN
BigGAN
サイクルガン
VQ-VAE-2 (ベクトル量子化変分オートエンコーダー)
GAN のスタイルを設定する

テキスト生成アーキテクチャ

テキスト生成アーキテクチャとは、新しいテキストコンテンツを生成する目的で作成された特殊なモデルまたはニューラルネットワーク構造を指します。これらのアーキテクチャは生成モデルを利用して、一貫性があり、文脈的に適切なテキストを生成します。テキスト生成モデルの一部は次のとおりです。

トランスフォーマー
GPT (生成事前トレーニング済みトランスフォーマー)
BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現)
T5 (テキスト間転送トランスフォーマー)
CTRL (条件付きトランスフォーマー言語モデル)
UniLM (統一言語モデル)

オーディオ生成アーキテクチャ

オーディオ生成専用のアーキテクチャは、新しいオーディオコンテンツを生成する目的で作成された特殊なニューラルネットワークモデルです。これらの構造は生成モデルを利用して、現実的なサウンドシーケンスを作成します。著名なオーディオ生成に関する記事には次のようなものがあります。

ウェーブネット
ウェーブガン
タコトロン2
エンコーデック
AudioLM
声が低い

AI の歩みをナビゲートし、機械学習 (ML)、ディープラーニング (DL)、コンピュータービジョン (CV)、生成 AI、自然言語処理 (NLP) などの興味深いトピックを取り上げてきました。 Python は、優雅さと効率性を備えたインテリジェントなソリューションを作成する上で重要な役割を果たします。 Python AI はコードとインテリジェンスの交差点に位置します。