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テーマ、知りたいこと
私見ですと、データ分析、機械学習や人工知能にはPythonがよく使われているという認識です。
C、C++を使ってライブラリを使わずに書く方々もいらっしゃるかもしれませんが、Pythonのメリットはライブラリの豊富さ、コードの書きやすさという事で合っておりますでしょうか？
将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？
言語の問題ではなく、MacもGPUのコア数が増える等され、並列処理に強い家庭用ハードウェアの問題として解決される方向性なのでしょうか？
（他の方向性に関しては知りませんが。）
背景、状況
これから必要とされるデータ分析、機械学習や人工知能に関するオススメの言語やエンジニアの種類等を知りたい、ご教示いただきたいという状況です。
回答11件
#1
総合スコア1320
投稿2023/05/21 12:14
編集2023/05/21 12:21以下Bardによる解答
Pythonのメリットはライブラリの豊富さ、コードの書きやすさという事で合っておりますでしょうか？
はい、その通りです。Pythonはデータ分析、機械学習、人工知能によく使用されるプログラミング言語です。その理由は、次のとおりです。
- ライブラリの豊富さ。 Pythonには、NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlibなど、データ分析や機械学習に役立つライブラリが豊富に用意されています。これらのライブラリを使用すると、データを簡単に読み取り、操作、分析できます。
- コードの書きやすさ。 Pythonは、読み書きが簡単な簡潔なコードを使用しています。これは、新しいプログラミング言語を学習している場合や、コードを他の人々と共有したい場合に役立ちます。
- オープンソース。 Pythonはオープンソース言語です。つまり、誰でもソースコードを無料で入手して使用できます。これは、Pythonのコミュニティが活発で、新しいライブラリやツールが常に開発されていることを意味します。
もちろん、CやC++などの他のプログラミング言語もデータ分析や機械学習に使用できます。ただし、Pythonはこれらの言語よりも学習と使用が簡単で、ライブラリの豊富さやコミュニティのサポートが充実しています。そのため、データ分析や機械学習の初心者にはPythonが最適な選択肢で
将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？
はい、Pythonは将来的にも使われ続けると予想されます。その理由は、次のとおりです。
- 汎用性が高い。 Pythonは汎用性の高いプログラミング言語であり、Web開発、データ分析、機械学習など、さまざまな分野で使用されています。これは、Pythonの需要が高いことを意味します。
- 学習と使用が簡単。 Pythonは学習と使用が簡単なプログラミング言語であり、初心者でも簡単に習得できます。これは、Pythonの普及につながっています。
- コミュニティが活発。 Pythonには活発なコミュニティがあり、新しいライブラリやツールが常に開発されています。これは、Pythonを最新の状態に保ち、ユーザーにとって使いやすくすることを意味します。
- オープンソース。 Pythonはオープンソース言語です。つまり、誰でもソースコードを無料で入手して使用できます。これは、Pythonの開発を加速し、新しい機能を追加しやすくすることを意味します。
これらの理由から、Pythonは将来的にも使われ続けると予想されます。
言語の問題ではなく、MacもGPUのコア数が増える等され、並列処理に強い家庭用ハードウェアの問題として解決される方向性なのでしょうか？
はい、Pythonが将来的にも使われ続けると予想される理由の1つは、家庭用ハードウェアの性能が向上し、並列処理が容易になっていることです。
近年、スマートフォンやタブレットなど、家庭用ハードウェアの性能が向上しています。これにより、Pythonで並列処理を行うことが容易になっています。
Pythonは、並列処理を行うためのライブラリやツールが豊富に用意されています。たとえば、NumPyやSciPyなどのライブラリは、数値計算や科学技術計算に役立ちます。また、PandasやMatplotlibなどのライブラリは、データ分析やデータ視覚化に役立ちます。
これらのライブラリやツールを使用すると、Pythonで並列処理を行うことができます。これにより、Pythonは、Web開発、データ分析、機械学習など、さまざまな分野で使用できるようになります。
今後も家庭用ハードウェアの性能が向上し、並列処理が容易になると予想されます。これにより、Pythonの需要はさらに高まると予想されます。
以下解答者私見
最後の応答に関しては質問文が変なため変な解答になっています．これ以外は概ね正しいと感じます．
機械学習や人工知能に関するオススメの言語やエンジニアの種類等
研究ならPython一択ですがこれら人工知能をサービスに落とし込むならそれらの言語まで手を伸ばす必要があります．
エンジニアの種類に関しては「データサイエンティスト」とか「データアナリスト」みたいな種類になるんじゃないでしょうか？
#2
総合スコア3029
投稿2023/05/21 13:18
編集2023/05/21 22:25総合スコア1320
投稿2023/05/21 12:14
編集2023/05/21 12:21
以下Bardによる解答
Pythonのメリットはライブラリの豊富さ、コードの書きやすさという事で合っておりますでしょうか？
はい、その通りです。Pythonはデータ分析、機械学習、人工知能によく使用されるプログラミング言語です。その理由は、次のとおりです。
- ライブラリの豊富さ。 Pythonには、NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlibなど、データ分析や機械学習に役立つライブラリが豊富に用意されています。これらのライブラリを使用すると、データを簡単に読み取り、操作、分析できます。
- コードの書きやすさ。 Pythonは、読み書きが簡単な簡潔なコードを使用しています。これは、新しいプログラミング言語を学習している場合や、コードを他の人々と共有したい場合に役立ちます。
- オープンソース。 Pythonはオープンソース言語です。つまり、誰でもソースコードを無料で入手して使用できます。これは、Pythonのコミュニティが活発で、新しいライブラリやツールが常に開発されていることを意味します。
もちろん、CやC++などの他のプログラミング言語もデータ分析や機械学習に使用できます。ただし、Pythonはこれらの言語よりも学習と使用が簡単で、ライブラリの豊富さやコミュニティのサポートが充実しています。そのため、データ分析や機械学習の初心者にはPythonが最適な選択肢で
将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？
はい、Pythonは将来的にも使われ続けると予想されます。その理由は、次のとおりです。
- 汎用性が高い。 Pythonは汎用性の高いプログラミング言語であり、Web開発、データ分析、機械学習など、さまざまな分野で使用されています。これは、Pythonの需要が高いことを意味します。
- 学習と使用が簡単。 Pythonは学習と使用が簡単なプログラミング言語であり、初心者でも簡単に習得できます。これは、Pythonの普及につながっています。
- コミュニティが活発。 Pythonには活発なコミュニティがあり、新しいライブラリやツールが常に開発されています。これは、Pythonを最新の状態に保ち、ユーザーにとって使いやすくすることを意味します。
- オープンソース。 Pythonはオープンソース言語です。つまり、誰でもソースコードを無料で入手して使用できます。これは、Pythonの開発を加速し、新しい機能を追加しやすくすることを意味します。
これらの理由から、Pythonは将来的にも使われ続けると予想されます。
言語の問題ではなく、MacもGPUのコア数が増える等され、並列処理に強い家庭用ハードウェアの問題として解決される方向性なのでしょうか？
はい、Pythonが将来的にも使われ続けると予想される理由の1つは、家庭用ハードウェアの性能が向上し、並列処理が容易になっていることです。
近年、スマートフォンやタブレットなど、家庭用ハードウェアの性能が向上しています。これにより、Pythonで並列処理を行うことが容易になっています。
Pythonは、並列処理を行うためのライブラリやツールが豊富に用意されています。たとえば、NumPyやSciPyなどのライブラリは、数値計算や科学技術計算に役立ちます。また、PandasやMatplotlibなどのライブラリは、データ分析やデータ視覚化に役立ちます。
これらのライブラリやツールを使用すると、Pythonで並列処理を行うことができます。これにより、Pythonは、Web開発、データ分析、機械学習など、さまざまな分野で使用できるようになります。
今後も家庭用ハードウェアの性能が向上し、並列処理が容易になると予想されます。これにより、Pythonの需要はさらに高まると予想されます。
以下解答者私見
最後の応答に関しては質問文が変なため変な解答になっています．これ以外は概ね正しいと感じます．
機械学習や人工知能に関するオススメの言語やエンジニアの種類等
研究ならPython一択ですがこれら人工知能をサービスに落とし込むならそれらの言語まで手を伸ばす必要があります．
エンジニアの種類に関しては「データサイエンティスト」とか「データアナリスト」みたいな種類になるんじゃないでしょうか？
Q. (要旨) データ解析やAI関連ではPythonがよく使われる理由は何か？ライブラリの多さや書きやすさではないか。
Pythonが良く使われる理由は、一言でいえば、「機械学習以外に必要な制約がほかの言語より少ないから」です。
機械学習系のエンジニアは基本的に機械学習を扱う道具としてプログラムに向き合っています。機械学習の本質に取り組むのが目標であって、（あえて言い切るなら）ほかの作業は付随作業やムダです。それくらいのスピード感を持って課題に立ち向かわないと世界と戦えない速さで業界や仕事が動いています。
この考え方が核にあり、その外側に、先に挙げられたような理由（コーディングのしやすさ、ライブラリの充実感等）がぶら下がっている――と私は捉えています。
Q. (要旨) 将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？
あと5年10年は使われると思いますが、Pythonより「もっと勝手のいい言語なのかプラットフォームなのか」が出現してきたときには、ためらいなくそちらに移行していくと私は思いますし私もそうありたいです。少なくともPythonのライブラリで使い勝手の良いものが出た時はガバっと（２，３年で？）人が移動しています（TensorflowやTorchなどです）。
個人的にはPython自体が高速に抽象的に進化していくとありがたいですが:)
Q. (要旨) MACのゴツイPCは家庭用ハードになっていくのか？
どうでしょう。あのリンゴな会社の方針として、iPhoneやiMacを除けば「一般受けするものを作りたい会社」というより、「一部の尖ったユーザーに性能やデザインで猛烈にフィットすればいい」、という印象があります。深層学習に必要なハードはムーアの法則よろしく「よりコンパクトに安価に」なっていく方向性にあるので、「あえてMACのPCに」――というのは無さそうに感じます。
得たいものが「そこそこの環境でなるべく早く大量に計算結果を得る」であればMACのような洗練さは飾りにしかならなく、コストパフォーマンスを悪くする原因になってしまいますので…。非力でいいならJetsonやラズベリーパイで片付きますし。
#3
御二方ともご回答誠にありがとうございます。
juliaはどうなんだろうな、pythonに取って代わるのかなと思ったりもしておりますが、
参考になりました！
#4
総合スコア627
投稿2023/05/23 02:35
編集2023/05/23 02:37横やりで申し訳ないですが
juliaはどうなんだろうな
この辺りに関しては、何に比重を置くかで変わってくると思います。
機械学習開発全体を見ると、多くの人が簡単にかつ汎用的な言語で実装をしたいと思っているのでPythonは今後も伸びると思います。
ただ、一部の本格的なサービスとして運用する際、Pythonだとどうしても処理が追い付かない場合はjuliaを選択することになると思います。
現状でも、処理速度の関係でpythonでは実装せずにC++で実装をしたりしているサービスや企業はあるので、とってかわりはしないとは思いますが、juliaも処理速度を求める際の選択肢の一つとはなると思います。
個人の狭い視野ではありますが、機械学習部分はpythonで実装をし、それ以外の大量処理はJava(Scala)やRust, Goで処理を行うといったことをしている企業が多いように感じるので、python技術者とそのほかの技術者で人員をさける会社はいいのですが、少人数で開発を行う際にはjuliaを選択することもなくはないと思います。
少なくとも、juliaを完全代替する言語で有名なものはないと思うので、一定の層には必要な言語になっているとは思います。
#5
Yuuさん＞
アドバイス、誠にありがとうございます。
今後、機械学習やデータ分析等で主役になっていく言語という感覚で伺っておりました。
#6
総合スコア40
投稿2023/05/28 09:31
人工知能にはPythonがよく使われているという認識です。
おっしゃる通り、現在はPythonが多用されているようですね。仕事でも、ここだけはPythonで実装するというケースがあったりします。
将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？
Pythonが将来的に利用されるかどうかは、正直な所予測不可能だと思われます。
特に最近といったわけではありませんが、.netあたりが技術者向けのAIライブラリを展開しており、その他フレームワークに簡単にAI技術を展開することができます。
言語の問題ではなく、MacもGPUのコア数が増える等され、並列処理に強い家庭用ハードウェアの問題として解決される方向性なのでしょうか？
申し訳ございません。文言から推測するしかないのですが、処理時間の問題に関してはプロジェクト規模や求められる精度によって異なるため、消費者向けのデバイスでは限界があると思います。
これから必要とされるデータ分析、機械学習や人工知能に関するオススメの言語やエンジニアの種類等を知りたい、ご教示いただきたいという状況です。
現在のAIは所謂統計学の領域なため、統計学の勉強をお勧めします。
プログラミング言語に関しましては、その時代で要求されているものを少し触れるくらいでよいかと思います。
仕事の要件によっては使える、使えないがあるため一つの言語だけを勉強するのはあまり宜しくありません。
エンジニアの種類に関して
データサイエンティストを目指してみるのはどうでしょうか？。
#7
総合スコア3029
投稿2023/05/28 12:04
総合スコア3029
投稿2023/05/21 13:18
編集2023/05/21 22:25
#1のBardの回答が秀逸ですね。生成系AIの回答は長文になるらしいのでここは人間らしく短くまとめます。
Q. (要旨) データ解析やAI関連ではPythonがよく使われる理由は何か？ライブラリの多さや書きやすさではないか。
Pythonが良く使われる理由は、一言でいえば、「機械学習以外に必要な制約がほかの言語より少ないから」です。
機械学習系のエンジニアは基本的に機械学習を扱う道具としてプログラムに向き合っています。機械学習の本質に取り組むのが目標であって、（あえて言い切るなら）ほかの作業は付随作業やムダです。それくらいのスピード感を持って課題に立ち向かわないと世界と戦えない速さで業界や仕事が動いています。
この考え方が核にあり、その外側に、先に挙げられたような理由（コーディングのしやすさ、ライブラリの充実感等）がぶら下がっている――と私は捉えています。
Q. (要旨) 将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？
あと5年10年は使われると思いますが、Pythonより「もっと勝手のいい言語なのかプラットフォームなのか」が出現してきたときには、ためらいなくそちらに移行していくと私は思いますし私もそうありたいです。少なくともPythonのライブラリで使い勝手の良いものが出た時はガバっと（２，３年で？）人が移動しています（TensorflowやTorchなどです）。
個人的にはPython自体が高速に抽象的に進化していくとありがたいですが:)
Q. (要旨) MACのゴツイPCは家庭用ハードになっていくのか？
どうでしょう。あのリンゴな会社の方針として、iPhoneやiMacを除けば「一般受けするものを作りたい会社」というより、「一部の尖ったユーザーに性能やデザインで猛烈にフィットすればいい」、という印象があります。深層学習に必要なハードはムーアの法則よろしく「よりコンパクトに安価に」なっていく方向性にあるので、「あえてMACのPCに」――というのは無さそうに感じます。
得たいものが「そこそこの環境でなるべく早く大量に計算結果を得る」であればMACのような洗練さは飾りにしかならなく、コストパフォーマンスを悪くする原因になってしまいますので…。非力でいいならJetsonやラズベリーパイで片付きますし。
これから必要とされるデータ分析、機械学習や人工知能に関するオススメの言語やエンジニアの種類等を知りたい、ご教示いただきたいという状況です。
Googleの論文だったような気がしますが、
- 機械学習だとか人工知能を社会実装しようとしても、（派手で目立つ）データサイエンスだとかプログラミングの食い込む余地は実際には全体のごく一部しかない（論文には数値は出ていなかったと思いますが、ニュアンス的には10％くらいのボリューム感だったと思います）。
- 実はその裏側にサーバーの維持管理、UIの設計、ビジネスモデル、お客様との接点等々気にしないといけないことは多い。
というのがありました。
会社や部門を立ち上げた人達の話を聞いてきましたが、共通していたのは「機械学習や人工知能だけに特化した人」よりも、「機械学習や人工知能の知識は重要視しつつも、ほかの人の仕事だとかほかの立場の人の話に首をぐいぐい突っ込んで巻き込んで引っ張っていくバイタリティ」のようなものが結構重要なのではないか、と私は感じました。
たぶん機械学習や人工知能に詳しい人はボチボチ増えだしていますが、こういったバイタリティを併せ持つ人（潜在的なベンチャー気質の人？）は貴重なのだろうと思います。
#8
総合スコア1
投稿2023/06/01 12:12
将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？
先月5月2日にMojoというAI向けに開発されているpythonベースの言語が作られているというのが発表されまして、、
それがpythonの35,000倍高速に動作するらしいです
pythonとCとC++を組み合わせた言語の上、35,000倍速いとなるとMojoに成り代わるかもしれませんね
#9
emeraldさん＞
ご回答誠にありがとうございます。参考にさせていただきます。
fourteenlengthさん＞
追記誠にありがとうございます。
アプリケーションとして考えるとインフラも重要という事でしょうか。
参考にさせていただきます。
nlaocsさん＞
ご回答誠にありがとうございます。
Mojo、どこかで見かけた気がしますので調べてみます。
#10
総合スコア1
投稿2023/06/07 04:15
Cuz AI very important, it help peopple to reduce work tasks, increase opportunities
#11
DarwinNguyen-san＞
Thanks for your comment.