Pythonが機械学習に適している理由を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonが機械学習に適している理由について現役エンジニアが解説しています。機械学習とは、「機械（コンピュータ）が学習する」ことです。Pythonが選ばれる理由は、ライブラリや開発環境が充実していることがあげられます。
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Pythonが機械学習に適している理由について解説します。
そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
Pythonが機械学習に適している理由について詳しく説明していくね！
お願いします！
機械学習とは
コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間と同様に学習が必要です。コンピューターに学習させる場合、「学習データと正解のラベル」をペアで与え、その相関関係をコンピューターに認識させることになります。
この学習方法のことを機械学習（マシンラーニング）と呼びます。
| 学習データ | 正解ラベル |
| 手描き数字の画像 | 対応する数字 |
| 花びらの幅や長さ | 対応する花の種類 |
| 企業の業績 | 株価 |
機械学習では「学習データと正解のラベル」の相関関係はプログラミングしません。その代わり与えた情報をもとにコンピューターが判断していきます。
機械学習には大量の「学習データと正解のラベル」のペアが必要ですが、2000年代に入ってインターネットの発展により従来より格段に大量のデータを容易に収集できるようになりました。
また、高性能なコンピューターを安価に入手できるようになったことなどもあり、機械学習はビジネスの現場などでも多く活用されるようになって来ています。
機械学習に使用される主な言語
様々なプログラミング言語で機械学習を利用できます。
それぞれライブラリの充実、容易さ、高速性、プラットフォームの多さなどといった特徴があります。
Python
機械学習のプログラミング言語として最も多く利用されているのがPythonです。
従来はRという言語が多く使われていましたが、最近はPythonへの移行が進んでいます。
Pythonの利点はなんといってもそのライブラリの充実です。scikit-learnやTensorFlow、PyTouchなど主要なライブラリのほぼ全てがPythonをサポートしています。
C/C++
高速性を求める場面ではCやC++が使われています。
例えば、NVIDIA社が提供しているCUDAというGPU向け並列処理プログラミング環境では、C/C++が主要言語として採用されています。
この他、スーパーコンピュータで気象予測を行うような場合のプログラミング言語としてもC/C++が多く採用されています。
JavaScript
今後の台風の目になりそうなのがJavaScriptです。
2018年にGoogleから発表されたTensorFlow.jsはブラウザで機械学習を行えると衝撃を与えました。
ブラウザで機械学習が行えるということは、Webアプリケーションに機械学習を取り入れる道が開けたことになります。
よりインタラクティブなWebアプリケーションの開発が行えると期待されています。
Pythonが機械学習に適している理由
前述のとおり、機械学習のプログラミング言語として最も多く利用されているのがPythonです。
機械学習やディープラーニングの主要なライブラリのほぼ全てがPythonをサポートしているのに加え、開発環境も充実しています。
IDE(統合開発環境)を使った開発
IDEとは、プログラムの作成から実行まで、一連の開発作業を支援してくれるソフトウェアです。
単独のエディタと比較して、コード補完機能やデバッグなどの開発支援機能が用意されています。
PythonのIDEとして最も有名なのはPyCharmです。
この他、Visual Studio Codeやatomといったエディタも拡張機能を取り入れることでIDEとして使用できます。
Anaconda
Pythonの開発や実行に必要なライブラリ一式をまとめてインストールできるのがAnacondaです。
Python自体もインストールできるので、初心者にもおすすめです。
Anacondaに同梱されているjupyterNotebookという開発環境は、ノートブックという形式でPythonのプログラムと実行結果をまとめて保存できます。
監修してくれたメンター
| 太田和樹（おおたかずき）
ITベンチャー企業のPM兼エンジニア 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。 |
内容分かりやすくて良かったです！
ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！
分かりました。ありがとうございます！
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