本記事では機械学習でよく利用されるR言語を学ぶ前に知っておきたい点を解説します。R言語の概要やPythonとの比較、学習プロセスなどについて詳しく説明しましょう。
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機械学習の概要
機械学習とはAIの手法の1つです。データを与えて法則性を導き出させるという学習を繰り返します。学習結果を利用してタスクの解決をこなせるのが機械学習の役割です。ITが発展したことにより、ビッグデータを扱った統計解析が容易になったため、機械学習が注目されています。
機械学習では学習データや訓練データと呼ばれる何らかのデータをプログラムに与えて学習させるのが特徴です。たとえば、過去の顧客データや売上データなどが学習データになります。機械学習の学習方法を大きく分けると教師あり学習と教師なし学習、強化学習の3種類です。それぞれメリットやデメリットがあり、目的に合わせて使い分けます。
実際に機械学習を活用するにはプログラミングをしなければいけません。プログラミングで機械学習のアルゴリズムを構築することで、データを与えて機械学習をさせられます。機械学習で活用されるプログラミング言語はたくさんあり、目的に合う最適なものを選ぶことが大切です。
機械学習は画像・音声認識や異常検知、数値の予測、行動の最適化などさまざまな応用例があります。製造業や流通業、医療、広告などあらゆる業界で活用できる手法です。今後も機械学習のニーズは高まり、あらゆる場所で利用されるでしょう。
機械学習におけるプログラミング
機械学習はプログラミングをすることで実現します。機械学習のためのアルゴリズムを上手く組み込みプログラミングしなければいけません。機械学習では大量のデータを扱います。データ処理や統計処理を行うプログラミングをする必要があるため、プログラミング言語の選び方に注意しなければいけません。
機械学習のために使うプログラミング言語には以下の条件が求められます。
- 機械学習に関するライブラリやフレームワークが充実している
- 安全性や信頼性が高い
- 習得しやすい
- 高速で動作する
機械学習を実現するためには、数値計算や統計処理、グラフ描画などさまざまな処理をプログラミングに組み込む必要があります。これらを一から作成するのは大変なため、ライブラリやフレームワークを利用して必要な機能を簡単に組み込むのが一般的です。そのため、機械学習に関連したライブラリなどが充実している言語が開発に利用されます。
機械学習のプログラミングは正確に動いてエラーが出ないことが求められるため、言語としての安全性や信頼性は重要です。また、初心者が機械学習を始めるならば、プログラミング言語として習得しやすいことも重視されます。機械学習を効率よく進めるために高速で動作できるプログラミングを組めることも言語を選ぶ際の重要なポイントです。
以上の条件を満たしたプログラミング言語であれば機械学習に適しています。
R言語の概要
R言語の概要を紹介します。
R言語とは
R言語はデータ解析や統計処理などに特化したプログラミング言語です。リリースされたのは1993年であり、統計解析で利用することを目的に開発されました。日本語に対応しているのが特徴であり、関数名やコメントなどで日本語を利用できます。
データ解析に特化した言語のため汎用性は高くないです。C言語やJavaのようにどんなものでも作れるプログラミング言語とは異なり、限定的な範囲でしか利用できません。ただし、データ解析の分野ではさまざまなことが可能です。
コードそのものはそれほど難しくなく、比較的簡単に習得できるとされています。ただし、データ解析や統計解析の専門知識がないと使いこなすのは難しいです。
どのようなOSでも利用できる言語であり、WindowsやMac、Linux、UNIXなどで動作します。オープンソースソフトウェアであり、無料で利用可能です。開発環境も無料で提供されています。
R言語で開発できること
R言語を使って主にできることは以下の通りです。
- 統計解析
- 機械学習
- テキストマイニング
- ヒストグラムの作成
- t検定
- ベイズ統計のABテスト
統計解析やデータ解析に関連したものであれば、R言語は何でもできる言語といえます。システム開発やアプリ開発などに利用することはできません。
最近は機械学習やAIの分野がブームのため、R言語の注目度は高まっています。機械学習に利用できるパッケージも多くあるからです。R言語であれば比較的簡単に機械学習のプログラムを組めます。
また、R言語はグラフ描画に優れている点も大きな特徴です。グラフ描画に使えるパッケージが揃っています。統計解析したデータの可視化を簡単にできるのです。複雑なグラフも簡単に描画できます。
R言語の将来性
R言語は統計解析に特化しているため、需要は限定的です。もともとR言語は科学研究の分野で利用されていた言語であり、企業ではそれほど活用されていませんでした。しかし、近年は機械学習やAIの分野が注目されていて、R言語が利用されるケースも増えています。今後も機械学習やAIの価値が下がるとは考えにくく、R言語は一定の需要を維持するでしょう。
R言語は汎用性が高くないため、統計解析以外の分野の開発に携わりたいならば注意してください。アプリ開発などをしたいならば、別のプログラミング言語も習得する必要があります。
R言語とPythonの比較
機械学習でよく利用されるプログラミング言語はR言語とPythonです。
R言語とPythonの違いを以下にまとめました。
| R言語 | Python | |
| 学習のしやすさ | 統計解析の専門知識が必要 |
|
| 汎用性 | 汎用性は低い | 汎用性は高い(アプリ開発や業務システム開発などに利用できる) |
| ライブラリ・フレームワーク |
|
機械学習関連のライブラリやフレームワークが充実している |
| 将来性 | 研究開発の分野で将来性が高い | 汎用性が高く企業の開発での将来性は高い |
学習のしやすさはPythonの方が優れています。Pythonは文法構造が単純であり、なおかつ書籍やコミュニティなどが充実していて学習を進めやすいです。R言語を実際に活用するには統計解析の専門知識が求められるため、初心者が苦労するケースがあります。
汎用性はPythonの方が高いです。Pythonであれば、アプリ開発や業務システム開発にも対応できます。R言語は基本的に統計解析の分野でしか使えません。
機械学習関連のライブラリやフレームワークはPythonもR言語も充実しています。R言語は専門的なライブラリも数多くあり、高度な統計解析を実現できるのが特徴です。
R言語は今後も研究開発の分野では将来性が高いといえます。一方、Pythonは汎用性が高く扱いやすいため、企業の開発において将来性は高いです。
R言語の学習プロセス
R言語の学習プロセスは以下の通りです。
- R言語の基本的な操作法を学ぶ
- グラフの描画方法を学ぶ
- 各種解析方法を利用したプログラミングをする
- ライブラリ・フレームワークを活用する
まずはR言語の基本的な操作法を学びましょう。データの読み込みや取り出し、ベクトル・行列の作成、コマンドの使い方、関数の作り方などを学びます。また、R言語の特徴であるグラフの描画にもチャレンジしましょう。R言語であれば、多くのグラフや図解を簡単に描画できます。
次に各種解析方法を活用するためのプログラミングをしましょう。回帰分析やロジスティック回帰分析、t検定などさまざまな手法を利用するプログラムを作成します。
最後に機械学習に関するライブラリやフレームワークの利用の仕方を学習しましょう。ライブラリやフレームワークを利用すればプログラムに高度な機能を簡単に組み込めます。ライブラリなどを活用することでR言語による機械学習プログラミングをスムーズに進められるのです。
R言語の学習の際には、プログラミング言語の使い方を学ぶのと同時に数学や統計学の勉強を進めましょう。R言語を使いこなすには数学・統計学の理解が必要です。
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R言語を利用すれば、プログラミングをして機械学習を活用できるようになります。本記事を参考にしてR言語の学習を進めて、機械学習を実装したプログラムを作成しましょう。
