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2019年02月18日

Rubyで機械学習って出来るの?オススメしない3つの理由

RubyはWEBアプリケーション開発には適していますが、果たして機械学習には向いているのでしょうか。この記事ではそんな疑問を解決するのと同時に機械学習にオススメのプログラミング言語や学習方法を紹介しています。機械学習に興味のある方はぜひ読んでみてください。

Rubyで機械学習はできるの?

Rubyを学んでいる人はRubyで機械学習ができるのか興味がありませんか?わかりやすくシンプルなコードで人気のRubyで機械学習ができたらすごく楽しそうです。

今回はRubyで機械学習はできるのかを徹底解説します。また、機械学習にオススメの言語も紹介します。

機械学習は大変難しいのですが、将来的に重要になる技術です。この記事で機械学習に興味を持っていただけたら幸いです。

Rubyで機械学習をするのはおすすめしない

残念ながら、Rubyで機械学習をするのはオススメしません。

RubyはRuby on Railsなどの役立つフレームワークがあるのでアプリケーション開発には使いやすい言語ですが、機械学習の仕事において実用的に使えるツールがありません。

Rubyで機械学習をオススメしない理由4つ

Rubyで機械学習をオススメしない理由は実用性がないからです。

実用性がないというのは使えるツールが極めて少なく、効率が悪いということです。そのせいで、Rubyで機械学習をやっている人はほとんどいません。仕事の場では使い物にならないでしょう。

具体的に解説します。

Rubyは使用できるツールが極めて少ない

Rubyでアプリケーション開発をするのにフレームワークやライブラリなどの便利なツールがあります。しかし、機械学習のためのツールはほぼ存在していません。

絶対にできないわけではありませんが、Rubyで機械学習をするのは高度な技術と知識が必要になります。

いきなりRubyで機械学習をするのは非常に難しいでしょう。

Rubyで機械学習をするためのツールを作る人もいない

機械学習用の言語としてPythonが人気であることは、もはや半ば常識化してしまいました。また、統計分野ではR言語が強く、どちらもNumpyやRandom Forrestなど、有名なライブラリがあります。

本格的に機械学習をする会社はPythonやRのエンジニアを募集しますし、新しく勉強したいという人はこれらの言語を勉強していきます。結果としてRubyで機械学習をする人はほぼいなくなり、ツールを作るメリットもありません。あなたなら誰も使わないソフトをわざわざ作りたいでしょうか?

検索をしていてPycallやRubyBrainという名前を見かけたかもしれません。これらはRubyで機械学習をするための機能を提供します。しかし、やはり更新頻度やコミュニティの活発さは高くありません。

Rubyで機械学習をやっている人はほぼいない

使用できるツールが少ないのでRubyで機械学習をやっている人はほとんどいません。そのため、調べても資料はあまり見つかりません。コミュニティも皆無です。

アプリケーション開発では困ったことがあっても、調べたら解決できることが多かったですが、機械学習ではそれができません。さらに、相談できるコミュニティがないのは非常に辛いです。

多くの人が使っている言語を選んで機械学習をしたほうがいいでしょう。

少し前ではありますが、Matzも以下のように話しています。

逆に感じるのは、WEB的に掘ったところが、例えば機械学習みたいなところに流れてて、そこはRubyはあまり強くないので、そういう意味でいうと、まぁ定番技術なんだけど、最先端からは遠ざかっているという印象を持たれやすいポジションに今いるのかなぁって気はしています。

出典: https://rubyist.biz/media/1#contents6 |

Rubyでは機械学習の効率が悪く仕事で使い物にならない

仕事で機械学習をする際、Rubyは使い物になりません。理由は、やはり効率が悪いからです。

効率が良い方法と悪い方法があれば、もちろん前者を選ぶでしょう。Rubyよりも確実に効率が良く、仕事でも問題なく機械学習に使える言語があります。

それを紹介します。

機械学習にオススメな言語はPython

機械学習はとても難しいので、機械学習のためのライブラリが豊富でたくさんの人が使っていて情報を得やすい言語を使うといいでしょう。

そこで、今回は王道で人気のオススメ言語を紹介します。

機械学習にオススメの言語はPyhtonです。「パイソン」と読みます。

Pyhtonは汎用性が高く、Rubyに比べてさまざまなプログラムを書くことができます。例えば、オブジェクト指向や命令型、手続き型、関数型などのプログラムです。各種の自動処理、理工学や統計・解析など、幅広い領域における有力なプログラム言語と言われています。

そんなPyhtonがなぜ機械学習に向ているのか解説していきます。

なぜ機械学習にはPyhtonが向いているのか

Pyhtonは機械学習のためにデータを処理するライブラリ、シンプルで読みやすいコードなど良い条件が揃っています。まずはPyhtonで機械学習を始めるという人が多く、初心者向けの解説サイトや本がたくさんあります。

詳しく解説していきます。

Rubyと同じく最小限の文法でわかりやすい

Pyhtonの文法は最小限でわかりやすいことで有名です。コードの読みやすさとシンプルさは他の言語に比べると格上です。

自分が書く時もシンプルなので手間がかかりませんし、他のエンジニアが書いたプログラムでも理解しやすいでしょう。

機械学習は複雑で難しいので、コーディングに余計な手間をかけたりせずに効率的に進めるのが重要です。Pyhonの最小限の文法は、ストレスなく機械学習を進めるために重要です。

Pythonは初心者でも読みやすい

Pyhtonはシンプルでわかりやすいコードなので初心者でも読みやすいでしょう。

機械学習に重要なのは数学や統計学です。しかし、数学や統計学を専門的にやっている人は必ずしもプログラミング上級者であるとは限りません。プログラミング初心者である可能性もあります。

そんな人がいきなり難しいコードを理解するのは不可能です。ですから、コードがシンプルでわかりやすいPyhtonを使えば初心者でも理解がしやすく開発に取り掛かりやすくなります。

Pythonでできる機械学習の例

シンプルでわかりやすいコードで機械学習ができることで定評があるPythonですが、具体的にどのような機械学習ができるのでしょうか?

Pythonでできる機械学習で最も有名なのは人工知能の開発です。

今回はPythonでできる人工知能の開発について紹介します。

Pythonでできる人工知能の開発

Pythonは人工知能開発ではトップの使用率を誇ります。

理由はPythonが数値処理に強い言語だからです。人工知能の開発はプログラム処理に高度な数値計算が必要ですが、Pythonは処理に強い言語を元にしたライブラリを持っています。

さらに、オープンソースが充実していることやコードが最小限でわかりやすいことなどから人気です。

具体的にPythonでの人工知能の開発で実現可能なことを紹介します。

データ処理やデータ分析

Pythonの機械学習でデータ処理やデータ分析を自動で行うことができます。

例えば、Excelなどのアプリケーションでデータ処理を手動で毎月ずっと繰り返すのは大変です。Pythonのプログラムで操作を自動化しておけば、同じ処理を何度も手動で行う必要がありません。

こうすることで、効率をアップさせて生産性向上にも役立ちます。

価格予測

Pythonは価格予測の機能開発ができます。価格予測とは過去の売上データから未来の売上データを予測するといったことです。

マーケティングに使えますし、株やFXなどの投資にも使えます。また、近年話題の仮想通貨の価格予測もできます。

価格予測機能の開発はとても難しそうですが、比較的簡単です。その証拠にたくさんのリファレンスや開発の手順を紹介しているブログがあります。ぜひ、興味がある方は調べてみてください。

自動運転

近年、自動運転機能が備わっている自動車が増えました。そんな自動運転機能ですが、これもPythonで開発されていることが多いです。

命に関わる大切な機能なので開発には多大な時間と莫大な労力が必要です。それを少しでも楽にできるのがPythonです。

今後、自動運転機能は進化していくでしょう。Pythonエンジニアの需要はますます高まり、大手自動車メーカーでは競争率が高くなる可能性があります。

Pythonは未来を支えるプログラミング言語

Pythonでできる機会学習は人工知能があり、その人工知能は社会に貢献するものばかりです。
今後の日本を発展させ、未来を支えるプログラミング言語とも言えます。

Pythonの需要は増えていく一方です。興味がある方はぜひ、Pythonの学習にチャレンジしてください。難しくも楽しい刺激的な経験になること間違いなしです。

Pythonの学習方法

未来を支えるプログラミング言語であるPythonを勉強したい時、何から手を付ければいいのかわからない人も多いでしょう。

そんな人のためにオススメの学習方法やツールをご紹介します。Pythonは高度な技術のため、出だしで躓いてしまうことが多いのでじっくり検討してみてください。

学習サイトで勉強する

学習サイトでの勉強は独学になるので、わからないところは自分のペースで何度でも学びなおすことができます。1人で黙々と学習したい人は、ぜひ使ってみてください。

ここでは、Pythonの人気な学習サイトを紹介します。

Python公式ドキュメント(日本語訳)

Python公式ドキュメントはPythonの教科書のようなものです。公式ドキュメントならではの情報量で、Pythonの情報で載っていないものはないくらいです。

Pythonの開発でわからないこと、より情報を知りたいときにPython公式ドキュメントで調べることで知識が深まります。
Pythonの知識が豊富になると自信がつきます。

内容はやや堅苦しいので、Pythonの知識を深めたい上級者にオススメです。

ドットインストールPython入門

ドットインストールPython入門は動画でPythonを学ぶことができます。また、1つの動画の時間は2分程度でなので気張らず学習できます。

Pythonの基本的な使い方からPythonの実用例まで幅広いコンテンツを揃えています。順番に動画を見て、学習に取り組めるので非常に理解しやすいです。

初心者が最も始めやすいサイトです。また、上級者でも動画での学習によって新たな発見がある可能性が高いです。

Python-izm

Python-izmはPythonの習得を目的としたサイトで、Python一色です。Pythonを学ぶのにもってこいです。

入門、基礎、応用でレベル別に勉強できるので、自分に合った学習ができます。また、自分でコードを書いて実践的に学ぶのに適しているでしょう。

まずは入門レベルから自分でコードを書く感覚を学び、徐々に力を付けていきましょう。

paiza

paizaはレッスンの後、自分の実力を試すことができるテストを受けられます。

ある程度Pythonを使えるようになった人は実力を試すのに使えますし、初心者はレッスンの進捗をテストで測ることができるので確実に成長していくでしょう。

自分の実力を試すことができるので、モチベーションが上がります。
何回も何回もチャレンジして自分の苦手を克服していきましょう。

プログラミングスクールで学習する

Pythonの学習は1人では難しいという人は、プログラミングスクールでの勉強をオススメします。

プログラミングスクールによってカリキュラムや料金は大きく違いますが、わからないところはわかるまで教えてくれたり、目標を達成できるようにフォローしてくれたりする所が良いでしょう。

プログラミングスクールで楽しみながら学ぶのはとても大きな財産になります。

機械学習はRubyよりもPyhtonで!

Webアプリケーション開発にはRuby、機械学習にはPythonがおススメです。

2つとも将来的に大活躍すること間違いなしのプログラミング言語です。特徴をしっかり捉え、自分に必要なスキルに役立つ方を選びましょう。

もし、どうしても迷う際はどちらも勉強してみましょう。1言語わかれば新しい言語は比較的簡単とも言われており、学習したことは決して無駄にはなりません。まずは1言語、なじみやすそうな方を勉強するのもおすすめです。

学習サイトを利用したり、プログラミングスクールを利用したりと方法はいくらでもあります。是非あなたにあったやり方で、勉強を進めてみてください。

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tech boost卒業生インタビュー

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営業→Javaエンジニア→Rubyエンジニアと転向し、第一志望のFinTech企業で働く山下さん
元営業、ビジネスのわかるエンジニアを目指す菅原さん
サンフランシスコに交換留学し、シリコンバレーのVCでインターン中の梅本さん
予備校の営業から半年でエンジニア転職を果たした小田島さん

tech boostの口コミ



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