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機械学習（ML）は、コンピューターが提供されたデータから自動的に学習し、意図的にプログラミングすることなく経験から改善できるようにするプログラミングの一種です。
これは、データを解析し、それらを学習および分析し、自律的な方法で予測またはインテリジェントな意思決定を行うアルゴリズムに基づいています。
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機械学習のこの巧妙な特性評価により、人工知能（AI）と交換されることがよくあります。
ただし、正確には、MLは人工知能のサブセットにすぎません。 機械学習は、機械がデータを自分で学習して分析するためにデータへのアクセスを許可する必要があるという考えに基づいて、AIを適用するだけです。
機械学習にPythonを使用する理由
あなたは尋ねるかもしれません： 機械学習に使用するのに最適なプログラミング言語は何ですか？
読み続けると、Python for MachineLearningがなぜあなたの一番の選択であるかがわかります。
1.Pythonは理解しやすいです。
繰り返しになりますが、機械学習とは、データのパターンを認識して、それ自体で改善やインテリジェントな意思決定を行えるようにすることです。
Pythonは、理解しやすく、自分で読むことができるため、これに最も適したプログラミング言語です。
その読みやすさ、非複雑さ、およびラピッドプロトタイピングの機能により、世界中の開発者やプログラマーの間で人気のある言語になっています。
2.Pythonには多数のライブラリが付属しています。
これらの組み込みライブラリの多くは、機械学習と人工知能用であり、箱から出して簡単に適用できます。
ライブラリのいくつかは次のとおりです。
- scikit-learn データマイニング、分析、機械学習用。
- Tensorflow、高レベルのニューラルネットワークライブラリ。
- pylearn2 これはデータマイニングや機械学習にも理想的ですが、scikit-learnよりも柔軟性があります。
3. Pythonを使用すると、簡単で強力な実装が可能になります。
Pythonを機械学習の最有力候補の1つにしているのは、その簡単で強力な実装です。
他のプログラミング言語では、コーディングの初心者や学生は、MLやAIに使用する前に、まずその言語に慣れておく必要があります。
これはPythonには当てはまりません。 Python言語の基本的な知識しかない場合でも、膨大な量のライブラリ、リソース、ツールを利用できるため、機械学習の場合はすでに使用できます。
さらに、JavaやC ++よりも、Pythonでのコードの記述やエラーのデバッグに費やす時間が少なくなります。
一般に、MLおよびAIプログラマーは、構文エラーのコードをデバッグするのではなく、アルゴリズムとヒューリスティックの構築に時間を費やします。
4.わかりやすい構文と人間レベルの読みやすさ
Pythonは、最新のスクリプトとわかりやすい構文を使用するオブジェクト指向プログラミング言語です。
ほぼ人間レベルの可読性で設計されたPythonのスクリプトの性質により、コーダーとプログラマーは仮説をテストし、アルゴリズムを非常に高速に実行できます。
これが、ハードコーディングを必要とするJava、Perl、C ++などの構造化プログラミング言語が機械学習に一般的に好まれない理由です。
要約すると、経験豊富なプログラマーであろうとコーディング初心者であろうと、Pythonを使用して多くのことを実行できます。これは、複雑な一連の機械学習タスクを実行するのに非常に理想的です。
上記のすべての理由により、PythonはITの世界で好まれ、求められている言語スキルになっています。
最後に、Pythonは幅広いサポートを提供します。 プログラマーと平均的なユーザーの両方の多くの人々がPythonを標準と見なしているため、そのサポートコミュニティは巨大であり、Pythonの人気はさらに高まっています。
機械学習を初めて使用する場合は、 それなら私はこの本を強くお勧めします。
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