機械学習にPythonを使うべき5つの理由

機械学習を学ぼうと思っていますか？

昨今では、機械学習がとてもホットになってきており、学習意欲を向けている方も多いと思います。

機械学習を始めたい方は、まずプログラミングの勉強をしないといけませんよね。

プログラミング言語はたくさん存在するので、どの言語を勉強すべきかわからない方もいると思います。

僕が最もおすすめするのは、Pythonです。

本記事では、機械学習を学びたいプログラミング初心者の方がPythonを学ぶべき5つの理由を解説します。

機械学習を学びたい方、Pythonを学びたい方は必見です。

機械学習にPythonを使うべき理由

機械学習を始めて勉強する方、プログラミングを初めて勉強する方は、右も左もわからない状態で勉強を始めると思います。

そこで、カギになるのがわかりやすさとか簡潔さです。

Pythonは機械学習やディープラーニングなど、一見難しそうに聞こえるものでも、実際やってみると直観的かつ簡単に実装できたりします。

そうした理由も含め、Pythonを選ぶメリットを紹介していきます。

圧倒的な人気

IEEE Spectrumが発表した言語ランクでは1位を取りました。

また、Pythonは習得したい言語ランキングも1位。

圧倒的な人気を誇っています。

人気があって、使っている人が多いと、それに比例してコミュニティがより多く存在します。

つまり、何らかのエラーが発生しても先人が解決策をインターネットに載せていることが多くなるということですね。

また、ライブラリも多く開発されます。

これはとても大きなメリットだと思います。

わかりやすくて簡単

Pythonを選ぶ理由に最も大きく貢献するものはこれだと思います。

まず、Pythonはインタプリタ言語。

コンパイルいらずで短いコードを書きたいときも時間がかかりません。

また、直観的に書くことが可能です。

改行で文の区切りを表し、インデントでブロックを表します。

見た時も綺麗に書けるのが良いですね。

メモリ管理も自動で行われるので楽です。

配列操作、文字列操作が簡単

文字列操作はとても簡単に行えます。

この辺は、Perlに似ていますね。

文字列操作の処理は、多くのプログラミングで必要になってくる需要の高いものです。

この処理が簡単であることで、サクサクと書けるようになります。

ライブラリが豊富

現在最もホットな言語であるPythonはライブラリがとても豊富です。

例えば、ディープラーニングを行うのに必要なライブラリは、TensorflowやChainer、Kerasなどが存在します。

これらはすべてPythonで扱うことができます。

その他、形態素解析用のライブラリのMeCab、Word Embedding用ライブラリのWord2vecを含むgensim、など多くのライブラリを使うことができます。

これらについては、こちらでも解説しています。

機械学習エンジニアに転向も可能

現在、機械学習エンジニアの需要はどんどん高くなっています。

Pythonと機械学習をしっかりと学ぶことで、エンジニアとして転職することも可能になります。

また、機械学習は分野が多岐に渡ります。

画像処理や音声処理、自然言語処理などがあります。

自分に合った分野の機械学習エンジニアになることも可能です。

R言語とPythonの関係

これまで、R言語は統計分析などにとても強いと言われてきました。

Pythonにライブラリが多く存在しなかった時代には、R言語を使うプログラマーが多く存在していました。

というのも、Pythonはライブラリがなければ計算が遅い上に、R言語は以前より多くのパッケージが存在していて、さらに機械学習も得意だからです。

徐々にPythonにライブラリが充実してくると、R言語との差はそれほどまで広くなくなりました。

R言語は習得の難しい言語の1つですが、それを考えるとR言語との差がなくなった上に習得しやすいPythonを選ぶ人が増えるのは当然だと言えます。

まとめ

いかがでしたか？

本記事では、機械学習にPythonを使うべき理由をまとめました。

今後もさらにPythonを学ぶ人は増え続けますし、機械学習も同様です。

まずは行動！一度Pythonを学んでみてはいかがでしょうか？

こちらの記事では、自然言語処理分野を詳しく解説しています。

それでは！