「機械学習」ができるプログラミング言語とは?

近年、「機械学習」という言葉を聞くことが多くなってきましたが、機械学習はどのようなプログラミング言語で利用できるのでしょうか。

「新しいプログラミング言語を覚えるのは大変なので、自分が今使える言語を利用して機械学習を行いたい。」

という人も多いのではないでしょうか。

それでは、どのようなプログラム言語で「機械学習」ができるのかを見ていきましょう。

C言語

C言語で機械学習を行うために、

→「tiny-dnn」

というディープラーニングライブラリがあります。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装しており、

  • 畳み込み処理
  • プーリング処理

などを行うことができます。

活性化関数には、

  • tanh
  • sigmoid
  • softmax
  • softplus
  • softsign
  • relu
  • leaky reru

などさまざまな活性化関数が用意されています。

他にも、

→「nanikanizer」

というライブラリがあります。

使い方は開発者の方も記事を書いてくれています。

あまり現実的ではありませんが、一から自分で実装をしていくこともできます。

→「畳みこみニューラルネットを0から実装する」

ディープラーニングの仕組みを一から学んで実装してみたいという人はチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

書籍などでもC++言語を利用したディープラーニングを学習することが、

Java

「Java言語」でディープラーニングを行えるライブラリに、

→「DeepLearning4J」

があります。

  • GravesLSTM (Long Short-Term Memory)
  • BidirectionalGravesLSTM
  • BaseRecurrent

など、CNNとRNNに対応しています。

Javaで一からプログラムを書くこともできますが、やはりライブラリを使う方が実装はしやすいのが現実です。

→「Javaで機械学習:単純パーセプトロンを実装してみる」

こちらも「学習目的」で利用するのが現実的な方法ではないでしょうか。

PHP

PHPで機械学習を行うために、

どのようなことができるのは「PHPカンファレンス」で発表されたりもしてるようです。

→「PHP-MLを利用して手軽に機械学習にトライしてみる。」

できることもたくさんありますので、PHPを使っている人には大変ありがたいライブラリではないでしょうか。

書籍でもPHPで機械学習を学ぶこともできます。

Ruby

Rubyでディープラーニングを行うためには、「RubyBrain」というGemがリリースされています。

→「RubyBrain」

→「RubyBrain(Git Hub)」

こちらも作者の方が使い方を記事で解説してくれています。

ネットワークの構造とニューロン数がArrayでシンプルに表せるので、初心者の方でも比較的取り組みやすいのではないでしょうか。

ディープラーニングに最適な言語

ディープラーニングに最適なプログラム言語は「Python」と思われている方も多いと思いますが、Pythonには、データ解析や統計・数値処理関連のライブラリが充実しているためだと思われますが、決してPythonで無いとできないというわけではありません。

Pythonが利用している多くのディープラーニングライブラリもバイナリとなっているため、学習用のモデルやデータをPythonで作っているのであって、学習に必要な計算をPythonで行なっているわけではありません。

そもそもインタープリタ型の言語は高速計算には向かないという特徴があります。

これまでご説明をしてきたように、実はさまざまな言語でディープラーニングを利用できることにお気づきいただけたのではないでしょうか。

ディープラーニングの基礎理論はどのプログラム言語を使う際にも理解しておく必要があります。

プログラム言語はディープラーニングを利用するための「道具」ですので、「自分にとって」利用しやすい言語でディープラーニングを学習することで、難解な理論の理解も進みやすくなるのではないでしょうか。

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