機械学習の人気はここ数年で急速に高まっています。これはコンピューター サイエンス自体とほぼ同じくらい古い学問ですが、人気があり一般的になったのはつい最近です。
これは、トレーニングに大量のデータとコンピューティング能力が利用できるためです。これはソフトウェア エンジニアにとっても儲かる専門分野となっており、この記事は機械学習に使用されるプログラミング言語に関するガイドです。
機械学習とは何ですか?
機械学習は人工知能の分野であり、データから学習することで入力が与えられた場合に正しい出力を生成する方法に関するルールを推論する機械 (コンピューター プログラム) を構築します。
これは、設計したアルゴリズムを使用して任意の入力が与えられた場合に出力を生成する方法をコンピューターに明示的に指示する通常のプログラミングとは対照的です。これは、入力から出力を生成する方法が明示的にわからない場合、またはアルゴリズムを明示的に記述することが不便な場合に特に役立ちます。
機械学習のスキル
- プログラミング– 機械学習には、さまざまなモデルを構築およびトレーニングするためのコードを記述することが含まれます。したがって、プログラムの書き方を学ぶことが不可欠です。この記事では、機械学習用にどのプログラミング言語を学ぶべきかについて説明します。
- 数学– 数学は機械学習にも深く関わっています。数学がどの程度関与するかは、機械学習をどの程度深く理解したいかによって異なります。ほとんどの場合、線形代数、微積分、確率、統計の知識があれば十分です。
- データベース– データベースと対話する方法を知っておくことも役立ちます。特に、SQL データベースが最もよく使用されます。これは、機械学習には大量のデータが含まれており、それを効果的にクエリする方法を知る必要があるためです。基本的な SQL で十分です。
最高の機械学習プログラミング言語
これは、機械学習のために学ぶのに最適な言語のリストです。このリストはすべてを網羅しているわけではありませんが、この分野で最も役立つと私が考えるいくつかのリストを示しています。
機械学習用の低水準言語
機械学習の低レベル言語は、一般的に学習と使用が難しいと考えられています。ただし、速度と効率という大きな利点があります。
大規模なデータセットに対して単純な操作が何百万回も実行される機械学習では、トレーニング速度が重要です。操作がわずかに速いだけで、数分のトレーニングと、数時間、数日、さらにはそれ以上かかるトレーニングの違いが生じる可能性があります。最も一般的な低レベル言語は、R、C++、および Java です。
R
R は、Python と並んでデータ サイエンスで使用される主要な言語の 1 つです。優れた視覚化機能を備えた統計言語です。統計言語であることに重点を置いているため、汎用言語よりも統計での作業が容易です。
これは、別の言語のパッケージが必要となる一般的なタスク用の組み込み関数が提供されるためです。たとえば、ベクトルや行列などのオブジェクトのデータ型が組み込まれています。
組み込み関数に加えて、R には機械学習で使用できる Lattice、DataExplorer、Caret、Janiot などのパッケージがあります。その結果、機械学習に最適なプログラミング言語の 1 つになりました。 R を学びたい場合は、ここから始める方法をご覧ください。
C++
C++ は、効率的に機械語にコンパイルされるため、世界最速のプログラミング言語です。 C++ はその速度の点で、優れた機械学習プログラミング言語です。
機械学習で一般的に必要な機能を実装するための豊富なライブラリ サポートが備わっています。これらには、SHARK や MLPack が含まれます。実際、PyTorch や Tensorflow など、機械学習に使用される最も一般的な Python パッケージは、内部で C++ で実装されています。
C++ を使用すると、メモリ、CPU、GPU 操作などのリソースの使用を効率化できます。その結果、C++ に堪能であれば、よりパフォーマンスの高いモデルを作成し、トレーニング サイズを減らすことができます。
ジャワ
Java は世界で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つであり、主にその普及性と信頼性のために使用されています。世界最大手のテクノロジー企業によってエンタープライズ アプリケーションの構築に使用されています。
Java は、Python などの他の言語よりも高速であるため、機械学習に最適です。 Netflix や LinkedIn などの企業が機械学習パイプラインを構築するために使用しています。
Apache Kafka などのビッグ データ管理ソリューションや、Apache Spark や Hadoop などの分散コンピューティング フレームワークにうまく統合されます。深層学習用ツールのライブラリには、DeepLearning4J、ELKI、JavaML、JSat、Weka が含まれます。 Java は速度、信頼性、広範なライブラリの組み合わせにより、機械学習に適したプログラミング言語の 1 つとなっています。
中級言語
中級言語は、低級言語と高級言語の間の妥協点と見なすことができます。これらは両方の長所を活かそうとし、その結果、コードを簡素化する抽象化と、モデルのパフォーマンスを維持する速度を提供します。このカテゴリで最も人気のある言語は Julia と Lisp です。
ジュリア
Julia は、数値解析や計算科学によく使用される汎用プログラミング言語です。 Python と同様に、Julia は動的に型付けされるため、作業が容易になります。
実際、Python と同じくらい簡単かつシンプルに使用できるように設計されています。ただし、Python のパフォーマンスの問題を回避し、C プログラミング言語と同等のパフォーマンスを実現しようとします。 Julia の利点の 1 つは、ベクトル化されたコードは、ベクトル化されたコードよりもわずかに高速に実行されることです。これにより、コードをベクトル化する必要がほとんどなくなります。
Julia には、機械学習モデルを構築するためのパッケージも多数あります。この記事の執筆時点で、Julia には線形代数、ニューラル ネットワーク、データのインポートと読み取り、データの視覚化などを実装するためのパッケージが約 7400 ありました。このため、Julia は機械学習において Python に代わる最良かつ最も自然な代替手段であると考えられています。
舌足らずの発音
Lispは 1960 年から存在する高速プログラミング言語であり、現在でも使用されている 2 番目に古いプログラミング言語です。最も古いのは Fortran です。
時間の経過とともに Lisp は変化し、多くの方言が登場しました。最も一般的なものは Common Lisp と呼ばれます。これはマルチパラダイムであり、動的型付けと強力な型付けの両方をサポートします。
シンボルを適切に計算するプログラムを作成できるため、特に AI と機械学習に最適です。 Lisp は柔軟性があり、動的で強力な型付けパラダイムでコーディングできます。
また、高速であるため、モデルのトレーニング時間が短縮されます。さらに、Lisp を使用すると、より複雑な状況で動作する独自のサブ言語を定義できます。一般的な機械学習タスクを実行するための MGL や CLML などのライブラリがあります。
高級プログラミング言語
パイソン
Python は、機械学習で最も人気のある言語です。これは 1995 年に開発が開始された汎用言語です。それ以来人気が高まり、全体的に最もよく使用されるプログラミング言語になりました。
これは偶然ではありません。むしろ、Python がエレガントかつシンプルになるように設計されているためです。これにより、プログラミング経験のない人でも簡単に学習でき、初心者に優しいものになります。
Python には人気があるため、大規模なコミュニティがあり、学習用のリソースが豊富にあります。 Tensorflow や PyTorch などの機械学習、NumPy などの数値計算、Pandas などのデータ管理用のライブラリもあります。 Python は C++ および C で書かれたプログラムと連携できるため、これらの言語で書かれたライブラリによって拡張して処理を高速化できます。これは、ほとんどの Python 機械学習ライブラリの作成方法です。これにより、Python コードのパフォーマンスが向上します。
その結果、Python は機械学習で最も人気のある言語となり、必ず学習する必要があります。
JavaScript
JavaScript は、世界で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。 Web ページのスクリプトを作成するための言語として始まりましたが、それ以来、ほとんど何にでも使用できる多用途言語に成長しました。
その用途には、サーバー側のコードの作成、デスクトップおよびモバイル アプリケーションの作成、機械学習モデルの構築などが含まれます。機械学習言語としての JavaScript の威力は、その遍在性にあります。つまり、ほとんどのデバイスはブラウザだけで JavaScript コードを実行できます。
ほとんどのデバイスには大規模なモデルを実行するための GPU が搭載されていませんが、ブラウザーで小規模なモデルをトレーニングして使用することには利点がある可能性があります。これにより、機密性の高いユーザー データをサーバーに送信せずにトレーニングするモデルを構築できるようになります。
JavaScript を使用して、より高速な予測を実装することもできます。これは、ほとんどの ML アプリケーションがサーバーにデータを送信し、予測を返すためです。その結果、接続の遅延によって予測速度が低下し、ユーザー エクスペリエンスが低下する可能性があります。
React Native で構築されたモバイル アプリケーション内で実行されるモデルを作成することもできます。 JavaScript を使用した機械学習のライブラリには、ML5.js、Synaptic、Brain.js などがあります。
機械学習に必須の言語
これらの言語はすべて機械学習に役立ちますが、Python は必須であると言えます。 Python に加えて、Julia や C++ などの他の言語を学習してコードを高速化することもできますが、機械学習の大部分は Python で行われます。
したがって、機械学習エンジニアになりたい場合は、少なくとも Python について知っておく必要があります。 Python 言語に加えて、数値計算用の Python ライブラリである NumPy についても知っておく必要があります。
こちらもお読みください: 1 か月で NumPy を学ぶための書籍とコース
最後の言葉
その人気とエコシステムを考えると、Python がすぐになくなることはないと思います。そのため、機械学習エンジニアになることに興味がある場合は、学習すると便利な言語になります。また、他の言語に比べて習得が容易であり、初心者にも優しい言語です。したがって、それは理想的な第一言語です。
機械学習用の Python ライブラリのほとんどは C++ で記述されているため、Python の次には C++ が理にかなっています。これにより、ライブラリ自体で可能な限り作業を行うことができ、C++ で拡張することで Python コードを高速化できます。さらに、Julia や R など、他の言語を選択することもできます。
次に、データ サイエンスで使用するプログラミング言語を確認します。