5つのベストマシンラーニング（AI）プログラミング言語

マシンラーニング（ML）と人工知能（AI）を始める際、どこから始めるか決めるのが難しい場合があります。すでにこの分野に関与している人でも、どのマシンラーニングプログラミング言語が最も適切か疑問に思うことがあります。また、700以上の異なるプログラミング言語が広く使用されているため、タスクに最適な言語を決定することはさらに困難になります。

マシンラーニングとは何か

マシンラーニングは、人工知能のサブセットであり、コンピューターシステムがデータセットに基づいて自動的に学習し、予測を行うことを助けます。たとえば、マシンラーニングシステムは、犬と猫の違いを明示的にプログラミングする必要はありません。ただし、大規模なデータサンプルをトレーニングすることで、自動的に学習します。マシンラーニングシステムの目的は、人間の介入なしで自動的に学習し、行動を実行することができるレベルに達することです。

マシンラーニングシステムの使用例は、必要なプログラミング知識のレベルを決定します。マシンラーニングを使用して現実のビジネス問題を解決したい場合、プログラミングの背景が必要です。しかし、マシンラーニングの概念を学習したいだけの場合は、数学と統計の知識のみで十分です。これらのモデルを実装するには、プログラミング、アルゴリズム、データ構造、メモリ管理、論理の基礎を理解する必要があります。

さまざまなプログラミング言語で利用できる多くのマシンラーニングライブラリがあり、基本的なプログラミング言語で始めることが容易です。

以下は、5つのベストマシンラーニング（AI）プログラミング言語です。

1. Python

Pythonは、60％以上のマシンラーニング開発者が使用し、開発に優先する最も人気のあるマシンラーニング言語です。Pythonを魅力的にするいくつかの重要な側面があります。まず、初心者にとって学習が容易です。これは、マシンラーニングを始めるために不可欠です。さらに、Pythonは拡張可能でオープンソースです。

Pythonは、データ分析、データサイエンス、マシンラーニング、AIを扱うタスクに最適な選択です。なぜなら、データを処理、変換、分析するための多数のライブラリを提供するからです。組み込みのライブラリとパッケージは、基本的なコードを提供し、マシンラーニングエンジニアの基盤となります。これらのライブラリとパッケージは、ほとんどのタスクで利用可能であり、Pythonプログラミングの基礎を学習しただけで、すぐに使用できます。

Pythonのトップライブラリには、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、sci-kit Learnがあります。

このマシンラーニングプログラミング言語は、Google (GOOGL ) 、Facebook (META ) 、Instagram、Dropbox (DBX ) 、Netflix (NFLX ) 、Walt Disney、Uber、Amazonなどの世界トップ企業で使用されています。

以下は、Pythonの主な利点です。

• 広範なライブラリのコレクション

• 使いやすく、オープンソース

• コードの読みやすさ

• 柔軟性

2. Rプログラミング言語

マシンラーニングとAIのトッププログラミング言語のもう1つは、Rプログラミング言語です。これは、プログラマーと非プログラマー（データマイナー、データアナリスト、統計学者など）両方で使用できます。

Rは、大量の数字を処理するために最適な言語であり、統計データを多く使用するマシンラーニングアプリケーションで最もよく使用されます。ユーザーに優しいIDEとツールを備え、グラフの作成とライブラリの管理が可能です。また、将来のイベントを予測するためのマシンラーニングアルゴリズムのトレーニングと評価に使用されるツールも提供しています。

Rは、バイオエンジニアリングと生物統計学の分野で広く使用されていますが、分類、回帰、決定木の形成などのマシンラーニングの実装にも人気があります。Rのライブラリには、分類と回帰問題の作業に使用されるCARET、データパーティションの作成に使用されるPARTYとrpartがあります。

以下は、Rの主な利点です。

• オープンソースプログラミング言語

• 幅広いマシンラーニング技術を提供

• プログラミングスタイルが簡単

• 高く柔軟で、クロスプラットフォーム対応

3. Java

マシンラーニングで最もよく知られているプログラミング言語の1つは、Javaです。特に、Java開発の背景を持つマシンラーニングエンジニアの中では人気があります。なぜなら、彼らはマシンラーニングモデルを実装するために、PythonやRなどの新しいプログラミング言語を学習する必要がないからです。

Javaのもう1つの重要な側面は、多くの組織がすでに大規模なJavaコードベースを持っていることです。また、ビッグデータ処理のためのオープンソースツールの多くはJavaで書かれています。これにより、マシンラーニングエンジニアは、プロジェクトを既存のコードリポジトリと統合することが容易になります。

Javaには、使いやすさ、ユーザーとのやり取りの改善、パッケージサービス、デバッグの容易さ、データのグラフィカルな表現など、多数の機能があります。マシンラーニング用のサードパーティライブラリも多数あります。JavaMLは、Javaで実装されたアルゴリズムのコレクションを提供する組み込みマシンラーニングライブラリです。

Javaに関連する主なライブラリには、Weka、JavaML、Deeplearning4j、ELKIがあります。また、Java Virtual Machineもあり、複数のプラットフォームで同じコードを書くことができるため、マシンラーニングに最適なプラットフォームの1つです。

以下は、Javaの主な利点です。

• マシンラーニング用の多数のサードパーティライブラリ

• 拡張性

• Java Virtual Machine

• Java開発の背景を持つエンジニアにとって容易

4. Julia

高性能の汎用動的プログラミング言語であるJuliaは、PythonとRの潜在的な競合相手として台頭しています。マシンラーニング専用の多くの優れた機能を提供し、幅広いアプリケーションの開発に使用できますが、高性能な数値分析と計算科学に最適です。

Juliaは、TPUやGPUなどのすべてのハードウェアをサポートし、Apple (AAPL ) 、Oracle (ORCL ) 、Disney、NASAなどの大企業で使用されています。

このマシンラーニング言語は、基本的な数学と科学的クエリを実装するために特別に設計されており、これらは多くのマシンラーニングアルゴリズムを構成しています。コードは普遍的に実行可能であり、拡張可能です。これは、マシンラーニングエンジニアにとって基本的な要素です。

以下は、Juliaの主な利点です。

• 普遍的に実行可能

• 拡張可能

• EmacsやVIMなどのエディタをサポート

• マシンラーニング専用の優れた機能

5. LISP

5つのベストマシンラーニング（AI）プログラミング言語のリストを終えるのは、LISPです。これは、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。主にAIに焦点を当てたアプリケーションに使用されます。

このプログラミング言語は、Python、Julia、Javaなどの他の言語の創造につながりました。また、30以上のプログラミング言語でコードを書き、コンパイル、実行する機能もあります。LISPは、プログラマーが解決しようとしている問題に適応するため、他のトップ言語と比較して、高度に効率的で柔軟なマシンラーニング言語です。

現在、LISPは、帰納的論理問題とマシンラーニングに広く使用されています。また、最初のAIチャットボットを作成した言語として知られており、現在でもeコマースのような業界のチャットボットを開発するために使用できます。

以下は、LISPの主な機能です。

• 迅速なプロトタイピング機能

• 柔軟で、高度に効率的

• プログラマーが解決しようとしている問題に適応

• 記号表現のサポート