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「プログラミングで機械学習を実装してみたいけど、どの言語を使えばいいの？」
「機械学習にはPythonみたいなイメージあるけど、他の言語じゃダメ？」
こういった疑問に答えます。
結論：使う言語は何でもOK
結論から言うと「機械学習の実装に使う言語は何でも良い」です。
勿論、Pythonである必要はありません。
C言語でもJavaでも好きな言語を使って下さい。
機械学習はあくまでも「理論」
機械学習はあくまでも計算理論の一つに過ぎません。
アルゴリズムを再現できるのであれば、どのプログラミング言語を用いようが結局、計算の結果は同じになります。
´1 足す 1´ も ´1 plus 1´ も同じ ´1 + 1´ ですよね。
「この計算を行うにはこの言語を使わなければならない」なんてルールは無い訳です。
別に「機械学習 = Python」ではない
それでは何故、一般的に「機械学習といえばPython」のイメージがあるのかというと、それはPythonが使われてきた背景が関係しています。
Pythonは大学などのアカデミックな場でよく使われてきた言語です。
同様にアカデミックな場で研究されてきた機械学習とは強い繋がりがあります。
そのため、Pythonは機械学習のライブラリやフレームワークの開発も進んでおり、機械学習を扱う環境が他の言語に比べて整っています。
これが「機械学習といえばPython」イメージの正体です。
確かにPythonは機械学習の開発にオススメの言語ではあります。
とはいえ他の言語と比べてBetterというだけなので、決してMustではありません。
他に使いたい言語があるのであれば、それを使いましょう。
機械学習にオススメの言語まとめ【4選】
どの言語を使っても良い、と言われても初心者の方にはどれが良いのかわからないと思います。
そこでいくつか機械学習にオススメの言語を紹介しておきます。
教科書の情報なども併せて記載しておくので、参考にしてみて下さい。
計算が早い：C言語
C言語で書いたプログラムは、処理が早いことで知られています。
そのため、数値計算やシミュレーションに機械学習を使いたい場合にオススメの言語です。
「プログラミングを始めるならC言語から」という謎の風潮のせいで、C言語なら少しは使えるという人も多いため、機械学習を学ぶ入り口としても良いかもしれません。
C言語ベースの機械学習の教科書としては、個人的に上記の本がオススメです。
ニューラルネットワークなど、代表的な機械学習手法を用いたシミュレーションがメインの内容となっています。
大学の研究で数値計算やシミュレーションを始める方に最適な一冊です。
アプリ開発との親和性〇：Java
Javaはデスクトップアプリ（PC）やAndroidアプリ（スマホ）など、アプリ開発の現場でよく用いられる言語です。
そのため、機械学習を活用したアプリ開発に興味がある場合はJavaをオススメします。
Javaは日本の企業のシステム開発によく使われるため、仕事に繋げやすいこともJavaベースで機械学習を学ぶメリットの一つです。
Javaベースの機械学習の教科書としては、個人的に上記の本がオススメです。
代表的な機械学習手法であるニューラルネットワークについて、他の教科書では扱わないレベルの理論まで詳しく解説されています。
何か一つ得意な機械学習手法を作っておけば、実際の開発もその後の学習も楽になるため、この本から学習を始めてまずはニューラルネットワークを習得する、という道はアリです。
ただ、この本はある程度Javaがわかっている前提で解説が行われているため、プログラミング初心者が手を出すのは止めておきましょう。
データ分析がやりたいなら：R
Rはデータ分析に特化したプログラミング言語です。
統計処理は勿論、機械学習による予測を行う関数など、データ解析を行う上で便利な機能が多数用意されています。
仕事や研究などでデータ分析を行うために手っ取り早く機械学習を習得したい方におすすめの言語です。
※ただし、Rには前述したようなデータ分析の機能以外がなく、他の用途で使うことが難しいというデメリットは使う前に認識しておいて下さい。
Rベースの機械学習の教科書としては、個人的に上記の本がオススメです。
クラス分類、回帰分析、クラスタリング、主成分分析などの用途別に機械学習手法の活用方法がわかりやすく解説されています。
この一冊で機械学習を活用した大体のデータ分析は習得することが可能です。
やっぱり王道：Python
何だかんだ言ってPythonも機械学習におすすめの言語です。
機械学習のフレームワークがいくつも用意されており、機械学習手法の実装及びカスタマイズも割と簡単にできます。
プログラムの記述ルールも易しく、Webアプリの開発にも使えるため、総合的に見てPythonを使うメリットは非常に多いです。
個人的には、迷ったらとりあえずPythonをおすすめします。
Pythonベースの機械学習の教科書としては、個人的に上記の2冊がオススメです。
どちらの本もscikit-learnというフレームワークを使用して機械学習を実装する方法を解説しています。
- 「Pythonによる機械学習入門」
機械学習の概要、scikit-learnの基本的な使い方 - 「Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80＋」
scikit-learnの活用例
一冊目の「Pythonによる機械学習入門」を読むだけでも、ある程度は機械学習を使えるようになります。個人レベルで機械学習を勉強するだけであれば、この一冊で充分でしょう。
ただ、仕事や研究などで機械学習を使うのであれば、二冊目の「Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80＋」も読んでみることをおすすめします。
場面別のscikit-learnの使い方がすぐに分かるため、やりたいことを実現するためにどのようにプログラムを書けばよいのかに迷うことが減るはずです。
