AIを利用したプログラミングで、何が開発できるのかまとめてみた 【学習方法つき 】

独学でAIを学んで何かを開発してみたいと思っていても、なかなか何を作れるのかがよくわからないですよね。また、どのように勉強すればAIを利用したアプリケーションを作れるのかもネットで調べてもでてきません。

そこでプログラミングでAIを利用してどんなことができるのかをまとめたら嬉しいか聞いて見たところ、需要があったので、まとめてみたいと思います。


AIとは

AI(人工知能)とは、機械学習やディープラーニング等の技術群です。機械学習は、基本的には教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。

AIで使われる言語は?

AIプログラミングで利用されるのは、Pythonがほとんどです。Pythonでは、最先端の技術開発が進んでいるので、Pythonで実装することが多いです。ただし、処理速度を求められる場合、CやC++が使われることもあります。

AIプログラミングで開発でできることは?

それでは本題です。AI開発でできることについて、まとめていきたいと思います。


仮想通貨の価格予測


機械学習やディープラーニングを利用して、仮想通貨の価格予測をすることができます。実際にやろうとするとかなり難しいですが、このような身近なデータから予測をするのはモチベーションになるので、よいかもしれません。

また、こちらの記事ではPythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを解説しています。


株価予測

仮想通貨と同じように、株価の予測も行うことができます。、日経平均をPythonで予測する記事です。


文書の自動分類


文書をカテゴリで学習させて、未知のテキストを分類することができます。顧客の質問の分類などで応用されることが多いです。

以下の記事では、エンタメ系、美容系、生活系の文章を学習させて、未知の文章を分類することができます。実際のコードがあるので、どんな感じで実装できるのかみてみてください。Facebookが出している、fasttextというライブラリを利用すると、未経験でも簡単に分類できるそうです。

こちらはニュース記事の分類をFasttextを利用して楽々分類できます。


競馬予測

ディープラーニングや機械学習を利用して、競馬の結果を予測することもできます。


きのこの毒の有無を予測

きのこの毒の有無を、データから予測できるようにします。こちらはオープンなデータセットを利用して、きのこの毒の有無を教師あり学習で予測するという記事です。

自動運転

自動運転もディープラーニングでホットなテーマですね。

価格予測

ビジネスでは日々発生する時系列データ(DAU、売上など)に対する予測する記事です。


顔認識の類似度


「誰と誰が似ているか」をデータを元に、類似度を求めることができます。

こちらはOpenCVで乃木坂46秋元真夏と銀シャリ鰻和弘の類似度を調べてみた記事です。


またナスDがセネガルの監督に似ているか確かめるために,似ているワールドカップ出場者を検索するAIを作ったという記事も面白いです。


画像認識で複数のお茶から綾鷹を選ばせる


画像認識で、学習させた画像から物体を検出することができます。複数の異なるお茶から綾鷹を選ばせることもできます。


焼肉が焼けたかどうかを画像から判定


色覚障害の人は焼肉が焼けたか焼けていないのかがわからないという問題意識から、機械学習を使って焼肉で肉が焼けたかどうかを区別してみた記事です。


画像認識でエアコンが消えたかどうかを判定


「エアコン消したっけ?」というよくある問題に対して、画像認識で解決した記事です。



画像認識で加工されている画像を特定

マッチングサイトで顔写真を加工している人の画像を特定する記事です。


自然言語処理を利用した、方言の分類


大阪弁等、方言を学習させて、あるセンテンスがどの方言に近いのかを自動で算出する記事です。

モザイクの自動実装


ディープラーニングで動画に自動でモザイクをかける記事です。


番外編 AIを使わないデータ分析

AIとは呼ばれない技術ですが、データ分析でAI開発でできたら面白そうなものをまとめておきます。

ネットワーク分析で人間関係を可視化する

データ分析の特徴である可視化に関して、ネットワーク分析は非常に有用です。


データ分析

相関係数などを用いた、いわゆる統計を利用した分析もおもしろいです。

W杯のサッカー選手は体格がよいほど、走れないのか?を分析してみた。


Webページでともに訪れているデータを分析する

「このページに訪れている人は、このページにも訪れています」を実現するために、Google Analyticsのデータを利用して、アソシエーション分析する記事です。


どこから学習を進めたらいい?

さて、ここまでで一つくらいは面白そう!と思えるものが見つかったと思いますが、ここからはどうやって学べばよいかについて解説します。

①基礎を学ぶ

AIに関する基礎技術は、Aidemyを使って学ぶのがよいです。特にPython、機械学習(教師あり学習、教師なし学習)、ディープラーニング、Pandas、Numpy、Matplolib等を学んでおくとよいでしょう。


②応用を学ぶ

ここまでできたら、次は上記の記事をいろいろと調べてみて、コードを写経してみるのがよいと思います。

また、僕のオリジナルのチュートリアルを使って学習してみるのもよいでしょう。Pythonを利用したツイッターのデータ分析等のチュートリアルがあります。興味があったら読んで見てください。


③学んだことを自分でオリジナルの分析をする

最後に、オリジナルのデータでAIを使いこなせるようになるとよいでしょう。データ分析系や、アプリ開発については僕が書いた過去のチュートリアルをご参考にしてください!スクレイピングや文字認識のアプリの作り方を学べます。




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コメント2件

良いまとめですね!ありがとうございます。
いつもありがとうございます!
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