7 최고의 기계 학습 프로그래밍 언어

최근 몇 년 동안 기계 학습은 엄청난 관심을 받았습니다. 오래된 학문 분야이지만, 최근 들어 대중적이고 보편화되었습니다.

이는 방대한 양의 데이터와 강력한 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있게 되었기 때문입니다. 소프트웨어 엔지니어에게 매력적인 분야가 되었으며, 이 글에서는 기계 학습에 사용되는 프로그래밍 언어에 대해 알아보겠습니다.

기계 학습이란 무엇인가?

기계 학습은 인공 지능의 한 분야로, 데이터로부터 학습하여 입력값이 주어졌을 때 올바른 출력값을 생성하는 규칙을 스스로 추론하는 기계(컴퓨터 프로그램)를 만드는 것을 목표로 합니다.

이는 우리가 직접 설계한 알고리즘을 통해 입력값을 기반으로 출력값을 생성하도록 컴퓨터에 명시적으로 지시하는 일반적인 프로그래밍 방식과는 대조됩니다. 기계 학습은 입력값에 대한 출력값을 명확하게 알 수 없거나, 알고리즘을 직접 작성하기 어려운 상황에서 특히 유용합니다.

기계 학습을 위한 필수 기술

• 프로그래밍: 다양한 모델을 구축하고 훈련하기 위해서는 코드를 작성하는 능력이 필수적입니다. 따라서 프로그래밍 기술은 기계 학습에서 가장 기본이 되는 요소입니다. 이 글에서는 학습해야 할 기계 학습용 프로그래밍 언어를 소개합니다.
• 수학: 수학적 지식은 기계 학습을 이해하는 데 매우 중요합니다. 관련되는 수학의 깊이는 기계 학습을 얼마나 심층적으로 이해하고 싶은지에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 선형대수, 미적분, 확률, 통계에 대한 지식이 있으면 충분합니다.
• 데이터베이스: 데이터베이스와 상호 작용하는 방법을 아는 것도 중요합니다. 특히 SQL 데이터베이스는 기계 학습 분야에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 기계 학습은 대량의 데이터를 다루기 때문에 데이터를 효율적으로 쿼리하는 능력이 요구됩니다. 기본 SQL 지식만으로도 충분합니다.

기계 학습에 유용한 프로그래밍 언어

기계 학습 학습에 도움이 되는 프로그래밍 언어 목록입니다. 이 목록이 완벽하지는 않지만, 기계 학습 분야에서 가장 유용하다고 판단되는 몇 가지 언어를 소개합니다.

기계 학습을 위한 저수준 언어

저수준 언어는 일반적으로 배우고 사용하기 어렵지만, 속도와 효율성 면에서 큰 장점을 제공합니다.

기계 학습에서는 간단한 작업이 대규모 데이터 세트에서 수백만 번 실행되기 때문에 실행 속도가 매우 중요합니다. 작업 속도가 약간 빨라지는 것만으로도 학습 시간이 몇 분에서 몇 시간, 또는 며칠 이상으로 차이가 날 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 저수준 언어로는 R, C++, Java 등이 있습니다.

R

R은 파이썬과 함께 데이터 과학 분야에서 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 시각화 기능이 뛰어난 통계 언어이며, 통계 작업에 특화되어 있어 일반적인 언어보다 통계 관련 작업이 더 편리합니다.

내장 벡터, 행렬과 같은 데이터 유형을 제공하며, 다른 언어의 패키지가 필요한 일반적인 작업을 위한 내장 기능을 제공합니다. 예를 들어 R에는 Lattice, DataExplorer, Caret 및 Janiot과 같은 기계 학습에 유용한 패키지들이 포함되어 있습니다. 이러한 이유로 R은 기계 학습에 매우 유용한 언어 중 하나로 평가됩니다. R을 배우고 싶다면 다음 방법을 참고하십시오.

C++

C++는 기계어로 효율적으로 컴파일되기 때문에 세계에서 가장 빠른 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이러한 속도 때문에 기계 학습에 적합한 언어입니다.

SHARK, MLPack 등 기계 학습에 필요한 기능을 구현하기 위한 다양한 라이브러리를 지원합니다. 실제로 PyTorch, TensorFlow와 같은 인기 있는 파이썬 기반 기계 학습 패키지들은 C++를 기반으로 구현되어 있습니다.

C++를 사용하면 메모리, CPU, GPU 작업 등 리소스 사용을 최적화할 수 있습니다. 따라서 C++에 능숙하면 성능이 더 뛰어난 모델을 구축하고, 학습 규모를 줄일 수 있습니다.

Java

Java는 널리 사용되고 안정적이기 때문에 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 세계적인 기술 기업들에서 엔터프라이즈 어플리케이션 구축에 사용됩니다.

Java는 파이썬과 같은 다른 언어보다 빠르기 때문에 기계 학습에 이상적인 언어입니다. 넷플릭스, 링크드인과 같은 회사에서 기계 학습 파이프라인을 구축하는 데 사용됩니다.

Apache Kafka와 같은 빅 데이터 관리 솔루션과 Apache Spark, Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크와 원활하게 통합됩니다. 딥 러닝을 위한 도구 라이브러리에는 DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat, Weka 등이 있습니다. Java의 속도, 안정성, 광범위한 라이브러리 지원은 기계 학습에 적합한 또 다른 프로그래밍 언어입니다.

중간 수준 언어

중간 수준 언어는 저수준 언어와 고수준 언어의 절충안으로 볼 수 있습니다. 두 가지 장점을 모두 얻으려고 노력하며, 코드 단순화를 위한 추상화 기능과 모델 성능을 유지하기 위한 속도를 모두 제공합니다. 이 범주에서 가장 인기 있는 언어는 Julia와 Lisp입니다.

Julia

Julia는 수치 분석 및 계산 과학에 주로 사용되는 범용 프로그래밍 언어입니다. 파이썬과 마찬가지로 Julia는 동적 타이핑을 지원하여 사용하기 편리합니다.

실제로 파이썬만큼 쉽고 간단하게 사용할 수 있도록 설계되었지만, 파이썬의 성능 문제를 극복하고 C 프로그래밍 언어 수준의 성능을 내는 것을 목표로 합니다. Julia의 장점 중 하나는 벡터화된 코드가 비벡터화된 코드보다 실행 속도가 약간 빠르다는 것입니다. 이로 인해 코드를 벡터화하는 것이 거의 불필요해집니다.

Julia는 또한 기계 학습 모델을 구축하는 데 필요한 다양한 패키지를 보유하고 있습니다. 현재 Julia에는 선형대수, 신경망, 데이터 가져오기 및 읽기, 데이터 시각화 등을 위한 약 7400개의 패키지가 있습니다. 이러한 이유로 Julia는 기계 학습 분야에서 파이썬을 대체할 수 있는 가장 유력한 언어로 평가받고 있습니다.

Lisp

Lisp는 1960년대부터 존재해 온 빠른 프로그래밍 언어이며, 현재까지 사용되는 두 번째로 오래된 프로그래밍 언어입니다. (가장 오래된 언어는 Fortran입니다.)

시간이 지나면서 Lisp는 많은 변화를 겪었고, 다양한 방언이 등장했습니다. 가장 일반적인 방언은 커먼 리스프(Common Lisp)입니다. 다중 패러다임을 지원하며, 동적 타이핑과 강력한 타이핑을 모두 지원합니다.

특히 기호 계산 능력이 뛰어나기 때문에 AI 및 기계 학습에 유용합니다. Lisp는 유연하여 동적 및 강력한 타이핑 패러다임으로 코딩할 수 있습니다.

또한 속도가 빨라 모델 학습 시간을 단축할 수 있습니다. Lisp를 사용하면 복잡한 상황에서 자체 하위 언어를 정의할 수도 있습니다. MGL, CLML과 같은 일반적인 기계 학습 작업을 위한 라이브러리도 있습니다.

고급 프로그래밍 언어

Python

Python은 기계 학습 분야에서 가장 널리 사용되는 언어입니다. 1995년에 시작된 범용 언어이며, 그 이후로 인기가 높아져 전체적으로 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어가 되었습니다.

이것은 우연이 아닙니다. Python은 우아하고 단순하게 설계되었기 때문입니다. 프로그래밍 경험이 없는 사람도 쉽게 배울 수 있으며, 초보자에게 친숙합니다.

Python은 커다란 커뮤니티와 다양한 학습 자료를 보유하고 있습니다. 또한 Tensorflow, PyTorch와 같은 기계 학습 라이브러리, NumPy와 같은 수치 연산 라이브러리, Pandas와 같은 데이터 관리 라이브러리도 제공합니다. Python은 C++ 또는 C로 작성된 프로그램과 연동하여 사용할 수 있어 성능 향상을 위해 이러한 언어로 작성된 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 실제로 대부분의 파이썬 기반 기계 학습 라이브러리가 이러한 방식으로 작성되었습니다. 결과적으로 파이썬 코드를 효율적으로 실행할 수 있습니다.

이러한 이유로 Python은 기계 학습에서 가장 많이 사용되는 언어이며, 반드시 학습해야 할 언어입니다.

JavaScript

JavaScript는 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 웹 페이지 스크립팅 언어로 시작했지만, 현재는 서버 측 코드 작성, 데스크톱/모바일 어플리케이션 개발, 기계 학습 모델 구축 등 거의 모든 분야에서 활용되는 다재다능한 언어로 성장했습니다.

기계 학습 언어로서 JavaScript의 가장 큰 장점은 편재성에 있습니다. 대부분의 기기에서 브라우저만으로 JavaScript 코드를 실행할 수 있습니다.

대부분의 기기에는 대규모 모델을 실행할 수 있는 GPU가 없지만, 브라우저에서 소형 모델을 학습하고 사용하는 것은 여전히 유용할 수 있습니다. 사용자 데이터를 서버로 전송하지 않고도 모델을 학습할 수 있습니다.

JavaScript를 사용하여 더 빠른 예측을 구현할 수도 있습니다. 대부분의 기계 학습 애플리케이션은 데이터를 서버로 전송한 후 예측 결과를 반환합니다. 따라서 연결 대기 시간으로 인해 예측 속도가 느려져 사용자 경험이 저하될 수 있습니다.

React Native로 구축된 모바일 어플리케이션에서 실행되는 모델을 만들 수도 있습니다. ML5.js, Synaptic, Brain.js는 JavaScript 기반 기계 학습 라이브러리입니다.

기계 학습을 위한 필수 학습 언어

앞서 소개한 모든 언어는 기계 학습에 유용하지만, Python은 필수적으로 학습해야 하는 언어라고 할 수 있습니다. Python 외에도 Julia나 C++와 같은 다른 언어를 학습하여 코드 실행 속도를 높일 수 있지만, 대부분의 기계 학습 작업은 Python에서 수행됩니다.

따라서 기계 학습 엔지니어가 되고 싶다면 최소한 Python을 알아야 합니다. Python 외에도 수치 계산을 위한 Python 라이브러리인 NumPy도 알아야 합니다.

추가 정보: 한 달 안에 NumPy를 학습하기 위한 서적 및 강의

마무리

Python은 인기와 생태계로 인해 앞으로도 오랫동안 사용될 것으로 예상됩니다. 따라서 기계 학습 엔지니어를 목표로 한다면 Python은 반드시 학습해야 할 언어입니다. 또한 다른 언어에 비해 배우기 쉽고 초보자에게 친숙하므로, 처음 학습하는 언어로 이상적입니다.

Python 학습 후에는 C++ 학습이 유용합니다. 기계 학습을 위한 대부분의 Python 라이브러리가 C++로 작성되었기 때문에, 라이브러리 자체에서 작업하거나 Python 코드를 C++로 확장하여 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 그 외에도 Julia 또는 R과 같이 선택한 다른 언어를 학습하는 것도 좋은 선택입니다.

데이터 과학 분야에서 활용할 수 있는 다른 프로그래밍 언어도 살펴보십시오.