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今回は、機械学習においてなぜpythonが使われるのか見ていきたいと思います。
なぜ機械学習にpythonを使うのか
数あるプログラミング言語の中でなぜpythonが機械学習に使われることが多いのでしょうか。以下ではいくつかの理由を見ていきましょう。
豊富な機械学習のためのライブラリが存在する
pythonには機械学習を行う上で便利なライブラリが数多く存在しています。
Googleが開発した機械学習のためのライブラリであるTensorFlowやTensorflowなどの上で動作するKerasなどは有名だと思います。
また、科学計算ライブラリであるNumpyによって、機械学習で必要となる高度な数値計算も素早くできるようになっています。
本来pythonは高水準言語であるのでCやC++と比べると、高度な数値計算に向いていませんが、CやC++で書かれたNumpyライブラリを使うことによってそのような欠点も補うことができます。
比較的簡単に習得できる
pythonは高水準言語であるので、人間にとって感覚的に分かりやすい言語になっています。
プログラミングをそこまでしっかり学んでいない科学者達にとっても比較的コーディングが容易であり、手軽に実装していくことができるというのもpythonが選ばれる理由の1つです。
コンパイルの必要がなく素早く実行できる
機械学習では、コーディングした後に結果を確かめて、修正して、また実行するという操作を何度も何度も繰り返します。
そのため、CやC++のようにいちいちコンパイルの必要がある言語だと、非常に手間がかかってしまいます。
一方でpythonならば、修正した結果を即実行することができ、こういった側面もも機械学習においてpythonが選ばれる理由の1つになっています。
pythonで使える機械学習ライブラリ
機械学習でpythonが選ばれる理由の1つとして、ライブラリが豊富であるということを挙げましたが、以下ではその中でも有名なライブラリをいくつかピックアップしたいと思います。
scikit-learn
pythonのオープンソースの機械学習ライブラリです。機械学習に使う様々な学習アルゴリズムが実装されており、どれも簡単に試すことができます。
サンプルのデータセットが備わっているので、初心者でも比較的簡単に機械学習を実装することができます。
数値計算ライブラリである、NumpyやScipyとの連携がとりやすいように設計されています。
TensorFlow
Googleが開発したことで有名なオープンソースのソフトウェアライブラリです。深層学習や機械学習のために使われます。
Twitterやintelなどの様々な企業に取り入れられており、非常に汎用性の高いライブラリです。
Numpy
Pythonを使う際に、様々な数値計算を効率的に行うために演算機能を提供してくれるライブラリです。
特に、ベクトルや行列などの多次元のデータを扱うのに優れており、高度な数値計算が苦手なpythonの欠点を補ってくれます。
機械学習入門者が勘違いしてはいけないこと
ここまでは機械学習の便利なライブラリを紹介してきました。
そして、実際にこれらをうまく活用すれば、初心者であまり機械学習を理解していない人でも簡単なものなら実装していくことも可能です。
しかしここで勘違いしてほしくないのは、ライブラリを使って機械学習をできたとしてもそれは到底機械学習を理解したということにはなりません。
本当に機械学習を理解するにはまず、かなり高度な数学の知識を必要とします。
そして、根本からの理解ができていないとエラーが出た時など何が原因でエラーが出ているのか理解できなかったりします。
とは言っても、全てを理解してからやるとなると、途方もない勉強が必要になるので上で言ったようなことを理解した上で学習を進めていきましょう。
下におすすめの書籍を貼っておきます。数学的なことを理解していなくても読み進められるので入門と読むのにはいいと思います。
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まとめ
今回は機械学習においてpythonが選ばれる理由について中心に話していきました。
pythonは高水準言語であるので、初心者でも比較的簡単に導入できる言語になっています。
是非、機械学習に興味のある人はpythonを勉強してみてください。
今後も定期的にプログラミング系の記事を発信していくので、興味のある人はブックマークして見にきてくれると嬉しいです！！
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