機械学習全自動化！？世界に革命を起こす「PyCaret」完全理解講座

どうもリンです。

以前投稿した「機械学習はこれ一本！pythonインストール～機械学習実装まで完全理解講座」は非常に盛況でBrainトップページの常連になりました。

機械学習入門を決意した勉学者の助けになったのではないかと自負しております。

https://brain-market.com/u/rin-effort/a/bEjMwYjMgoTZsNWa0JXY

さて、今回の講座は「全自動機械学習ツール」を使いこなそうという話です。

というのも、つい近日に「PyCaret」というライブラリが登場しました。これは全自動機械学習ライブラリです。

試しに使ってみたのですが、異常な便利さでした。

AIベンチャーで働く私が断言しますが、このライブラリで世界が少し変わります。そのくらいの影響度です。

極端なことを言うと、今後は

・機械学習を使いこなせない人材は要らない

・機械学習は社会人必須のツール（Excel的な立ち位置）

・機械学習の専門用語、前提知識は社会人の常識

という世界になります。

何故なら、「PyCaret」のような機械学習自動化ツールによって機械学習の学習ハードルが非常に低くなっているからです。

↑このように機械学習の基礎知識や、前提知識を付けておくと「自動化ツールを使いこなせる人」「機械学習の使いどころが分かる人」「機械学習で解決すべき課題が分かる人」になれます。

一方で「機械学習は特別スキル」とみなして怠惰に勉強をしなかった者は、変わりゆく常識に適応できず、無能扱いになるでしょう。

そして「機械学習の使いどころ」「機械学習で解決すべき課題」が分からずに、社内での評価も落ちるし市場価値も低迷していきます。

少し考えればそうですよね。

少し昔はExcelを使える人は少なかったんですよ？

今では便利なツールということで、社会人に必須ツールになっています。

機械学習も同様の未来が待っています。

実装は誰にでもできる。出来て当然。難しいのは「使いどころ」の選択。

だからこそ、機械学習の「実務経験がある人」が勝ち残っていきます。

短期的な目で見れば、今すぐ機械学習の勉強を始めることは大きなメリットになります。

なぜなら「PyCaret」のような便利なツールはしばらくは一般人の目に触れることが無いからです。

さて、「ソレオレ詐欺」とは他人がやった仕事を「俺がやった」と言うことで評価を奪い取る詐欺のことですが、「PyCaret」にやらせた処理を「俺がやった」と言っても良いわけです。皆が機械学習を使えるようになる前にね？

そんな今だから「機械学習を簡単に構築できます。」「機械学習でその課題を解決します」と言いやすくなる。すると機械学習に関わる仕事を貰える。実務経験も増えるし、自動化ツールで最高のアウトプットを出せる。

短期的に見ても「今がチャンス」なんです。

今のうちに機械学習の基礎を勉強し、「PyCaret」のような便利なツールを皆が知る前に評価を爆上げしちゃいましょうよ。

さて本題に移っていきましょう。

「PyCaret」とは簡単に言うと「機械学習自動化ライブラリ」です。

単純に自動化というならば、skcit-learnライブラリというPythonの拡張機能だって面倒な数式モデルを自動化してくれていました。

今回の「PyCaret」のスゴイ所は

• データ型の推測
• データ前処理
• 複数モデルの比較
• パラメータチューニング
• データ構造可視化
• モデル学習結果可視化
• アンサンブルやスタッキング自動化

などなど、機械学習で割と面倒くさい所を一気にそして高速にやってくれるということでコード量を圧倒的に減らすことができます。

↑を普通にやったら、おそらく50～100行ほどのコードになるでしょう。

今回の「PyCaret」を使えば15行ほどで終わります。15行で世界最先端の解析が出来るようになります。

今回は

〇Pythonのインストール

〇「PyCaret」のインストール&環境設定

〇「PyCaret」の実装

〇実装するにあたって知っておきたい機械学習独特の知識や概念

〇「PyCaret」によって解析された結果の見方について詳細解説

〇機械学習の未来について所感（私たちがやるべき事）

機械学習界隈だけでなく、世界に革命を起こすこと間違いなしのライブラリなので、是非ご覧ください。

Pythonガチ初心者でも実装できるように解説されていますが、

この講座について、Python基礎文法や機械学習モデルの原理について詳細は解説しませんので、

「機械学習はこれ一本！pythonインストール～機械学習実装まで完全理解講座」

↑こちらの記事を見てからの方が理解が進むと思われます。