なぜPythonがディープラーニングに適しているのか

はじめに

近年人工知能やディープラーニングといった分野は飛躍的な成長を遂げています。本稿では今後も研究が進んでいくであろう上記の分野においてなぜPythonを使用して開発が行われているのかを紹介していきます。Pythonという言語自体がこれからプログラミング始めようとしている方にもおススメできる言語になるので、Pythonの魅力についても紹介していきます。

なぜディープラーニングや機械学習といえばPythonなのか

ディープラーニング自体はPythonに限らず、様々な言語で開発することが可能です。しかし、実際に開発で多く使われている言語はPythonです。この章ではディープラーニングを開発する際に、なぜPythonが好んで使用されるのかを紹介していきます。

コンパイルが不要

Pythonはインタプリンタ言語であるためコンパイルをすることなく、実行することができます。機械学習・ディープラーニングといった分野はまだまだ発展途上の分野であります。そのためコードの修正の多々行う必要がありますが、インタプリンタ言語であればコンパイラ言語と比べると簡単に修正を行うことができます。

ライブラリが豊富

Pythonの魅力の一つとしてライブラリの豊富さがあります。Pythonのライブラリには数値計算を効率的に行うための「NumPy」というものがあります。Pythonはインタプリンタ言語であるため、計算処理が他言語と比べて遅くなってしまいがちです。ですがNumPyを使用することで、高速で大規模な高水準の数値計算が可能となります。

また先ほど紹介したNumpyは高速計算用のライブラリでしたが、ディープラーニング用のライブラリもオープンソースになっているものがあり使用することができます。一から自分で開発することは難しくても、それらのライブラリを使用すれば開発することができるかもしれません。下記はディープラーニングで有名なライブラリになります。

Googleの「TensorFlow」（テンソルフロー）
Preferred Networksの「Chainer」（チェイナー）
「Keras」（ケラス）

コーディングがしやすい

Pythonの基本理念に「There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.」というものがあります。これは直訳すると「なにかを行う方法は一つだけであるのが望ましい」といった感じになります。Pythonは誰がコードを書いても同じようなコードになりやすく、他の人が作成したコードを理解しやすいといった特徴があります。

そもそも機械学習やディープラーニングを行うには、プログラミングの前に高度な数学知識も必要になってきます。故に機械学習やディープラーニングを研究している方にはプログラミングの専門家でない方も多くいるかと思います。Pythonは他言語と比べ、シンプルにコーディングすることができるので、そういった方にも人気があるのだと思います。

有名なPythonの活用例

Pythonは様々なAI・ディープラーニングに活用されています。特に有名な活用例を紹介していきます。

AlphaGo（アルファ碁）

今の機械学習ブームの先駆けとなったものの一つに囲碁プログラム「AlphaGo」が挙げられるのではないでしょうか。人間のプロ囲碁棋士に囲碁プログラムが勝利したというニュースは当時衝撃を受けたことを今でも覚えています。

Pepper（ペッパー）

Pepperは世界初の感情認識パーソナルヒト型ロボットです。Pepperの音声などの認識・行動機能はPythonを活用して作られました。

Pythonのインストール方法

Pythonのインストール方法を二通り紹介していきます。

Pythonの公式サイトからインストール

https://www.python.jp/index.html

上記のURLはPythonの公式サイトのURLになります。そこから環境構築ガイドに沿って環境を構築していけば問題ないでしょう。

Anacondaからインストール

https://www.anaconda.com/distribution/

上記のURLはAnacondaの公式サイトのURLになります。AnacondaはPythonやR言語のオープンソースをパッケージとしてまとめてくれています。Anacondaからインストールすれば、先ほど紹介したライブラリなどもまとめてインストールしてくれます。

まとめ

本稿ではなぜ今Pythonがディープラーニングの分野で使用されているのかを紹介させていただきました。Python自体も年々需要の高まりつつある言語なので、今までに使用したことがなければ試してみることをおススメします。他言語と比べて良いところ・悪いところもありましたが、コードの記載量の少なさには驚くことでしょう。

本稿がPythonやディープラーニングの学習を始めるきっかけとなることができれば幸いです。最後までお読みいただきありがとうございます。