マシンラーニングに最適な言語は何か？（%%currentmonth%% %%currentyear%%）

マシンラーニング（ML）の分野に新しく入ったり、スキルを刷新しようとしている場合、どの言語を使用するのが最適か疑問に思うかもしれない。マシンラーニング言語を選択することは難しいが、優れた選択肢が多いためである。

広く使用されているプログラミング言語は700以上あり、それぞれに長所と短所がある。如果マシンラーニングエンジニアとしてキャリアを始めたばかりの場合、時間の経過とともに、解決しようとしている特定のビジネス問題に最適なプログラミング言語を発見することになる。

マシンラーニング言語の最適な選択肢に突入する前に、概念を探究してみよう。

マシンラーニングとは何か？

詳細に説明しないが、マシンラーニングは、コンピューターシステムに自動的に学習し、データに基づいて予測を行う能力を提供する人工知能のサブセットである。これらの予測は、特定のユースケースによって大きく異なる。

マシンラーニングの分野では、マシンラーニングの専門家は、問題を解決するために必要なすべてのステップを書き出す必要がない。コンピューターはデータ内のパターンを分析することで「学習」できるからである。モデルはその後、新しいデータにパターンを一般化できる。

マシンラーニングについてさらに詳しく知りたい場合は、私の記事「マシンラーニングとは何か？」を参照することをお勧めする。

最も人気のあるマシンラーニング言語：Python

さまざまなマシンラーニング言語に突入する前に、実際には「最適な」言語がないことを認識することが重要である。各言語には独自の長所、短所、特定の機能がある。主に何を作ろうとしているか、そして背景によって決まる。

そうは言っても、最も人気のあるマシンラーニング言語は間違いなくPythonである。57％のデータサイエンティストとマシンラーニング開発者がPythonを使用しており、33％が開発のために優先している。

Pythonのフレームワークは過去数年で大幅に進化しており、ディープラーニングの機能が向上している。TensorFlowなどのトップライブラリがリリースされている。

世界中の820万を超える開発者がPythonを使用しており、それには理由がある。データ分析、データサイエンス、マシンラーニング、AIの分野で人気の言語である。広大なライブラリエコシステムにより、マシンラーニングの実践者がデータにアクセス、処理、変換、処理することが容易になる。また、プラットフォームの独立性、複雑さの低減、読みやすさを提供する。

組み込みライブラリとパッケージはベースレベルのコードを提供するため、マシンラーニングエンジニアはゼロから書き始める必要がない。さらに、マシンラーニングでは継続的なデータ処理が必要なので、Pythonの組み込みライブラリとパッケージはほぼすべてのタスクを支援する。すべてこれらは、マシンラーニングアプリケーションで開発時間の短縮と生産性の向上につながる。

Google、Instagram、Facebook、Dropbox、Netflix、Walt Disney、YouTube、Uber、Amazonなどの世界的大手テクノロジー企業は、Pythonをプログラミング言語として優先している。

Pythonが明らかに最も人気のある言語である一方で、他の言語も考慮する必要がある。上位5言語はPython、R、C/C++、Java、JavaScriptである。Pythonに次ぐ2位は通常C/C++である。Javaは近いが、PythonとRは人気の面で競合していない。データサイエンティストを対象とした調査では、Rは5つの言語の中で最も低い優先度と使用率の比率を達成している。JavaScriptはリストの下位にある。

トップ5言語ほど人気ではないが、マシンラーニングの実践者が使用し、考慮すべき他の言語もある。Julia、Scala、Ruby、MATLAB、Octave、SASなどである。

アプリケーションに基づいて選択する

マシンラーニングの最適な言語を選択する際に最も重要な要素は、作業するプロジェクトの種類、または特定のアプリケーションを考慮することである。

感情分析に取り組みたい場合は、PythonまたはRが最適である可能性が高い。一方、ネットワークセキュリティや不正検出などの分野は、Javaがより適している。理由の1つは、ネットワークセキュリティや不正検出のアルゴリズムが、大きな組織で使用されることが多く、これらの組織では内部開発チームでJavaが優先されることが多いからである。

自然言語処理（NLP）や感情分析などのエンタープライズに焦点を当てていない分野では、Pythonはアルゴリズムの構築に簡単で迅速な解決策を提供する。専用ライブラリの膨大なコレクションがあるからである。

C/C++の場合、人工知能のゲームやロボットの運動制御で使用される。マシンラーニング言語は、高度なAIライブラリの結果として、高いレベルの制御、パフォーマンス、効率性を提供する。

Rは、バイオエンジニアリングやバイオインフォマティクスの分野で存在感を示し始めており、長年にわたって、学術的および非学術的な分野での生物統計学で使用されてきた。しかし、データサイエンスやマシンラーニングに新しく入る開発者の場合、JavaScriptが優先されることが多い。

言語はスキルに次ぐ

マシンラーニングの世界に入り、使用する言語を選択する際に重要なことは、言語を学ぶことがマシンラーニングの基本的な概念をマスターすることよりも二次的なものであることを認識することである。つまり、基本的なデータ分析スキルを身に付ける必要がある。

統計、ディープラーニング、システムプロセス、設計の基本的な知識がないと、正しいモデルを選択したり、複雑なマシンラーニングの問題を解決したりすることは非常に難しい。

データ分析やマシンラーニングに新しく入る場合は、Pythonをリストのトップに置くべきである。前述したように、Pythonは構文がシンプルで、他の言語よりも学習が容易である。しかし、すでに経験豊富なプログラマーで、特定の言語に経験がある場合は、既に知っている言語に従った方がよい。

言語の選択を容易にするために、必須のマシンラーニングスキルがある。ソフトウェアエンジニアリングスキル、データサイエンススキル、ディープラーニングスキル、動的プログラミング、オーディオおよびビデオ処理などである。

専門的背景がデータサイエンスと密接に関係している場合は、Pythonを優先するのがよい。最も人気のあるマシンラーニング言語はデータサイエンスと密接に統合されているため、データサイエンティストの第一の言語となっている。しかし、背景がデータ分析や統計に重点を置いている場合は、Rがあなたに合った選択となる。

フロントエンド開発者は、既にJavaScriptの経験があることが多いため、マシンラーニングへの応用も容易である。コンピュータハードウェアや電子工学のエンジニアは、C/C++を他の言語よりも選択し、特にJavaScript、Java、Rは避ける。

人気の低い言語であるJavaは、エンタープライズに焦点を当てたアプリケーションでの効率性により、フロントエンドデスクトップアプリケーションの開発者に優先される。もし大企業で働いている場合は、会社があなたにJavaを学ぶよう指示するかもしれない。マシンラーニングの旅を始める初心者がJavaを自ら選択することは、あまりない。

この記事からわかるように、マシンラーニングの最適な言語を選択するには、多くの要素が関係する。単純に一つの言語が「最良」であるわけではない。すべてはあなたの経験、専門的背景、アプリケーションによって決まる。しかし、Python、C++、Java、Rなどの人気のある言語は、常に最初に考慮されるべきである。