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머신러닝 프로그래밍 언어에는 어떤 것들이 있는지 알아보겠습니다.

이제는 너무 익숙해져버린 머신러닝!

미래 먹거리가 아닌 현재 진행형으로 아주 핫한 it 카테고리 중에 하나입니다.

이러한 머신러닝을 하기 위해서 어떠한 프로그래밍 언어를 사용하면 좋을지 고민하고 있다면, 아래 5가지를 보시고 결정하시면 됩니다.

한국에서는 국비지원 등을 통해 이와 관련된 수업이 제공되고 있으니, 직장을 구하려는 분 또는 본인의 스펙을 늘리기 위해 공부 할 것을 찾고 있는 분이라면 한번 보시기 바랍니다.

머신러닝 프로그래밍 언어 5가지

1. 파이썬

파이썬은 한국에서는 별로 쓰이지 않지만, 전세계적으로 정말 다양하게 많이 쓰이는 인기 언어입니다. 

그런데 보통 파이썬은 외국에서 어린이의 첫 프로그래밍 언어로 사용이 되는 기초 프로그래밍 언어인데요.

머신러닝 산업에서 60% 이상이 개발 언어로서 파이썬을 선택하고 있다는 점이 놀랍습니다.

파이썬이 머신러닝에서 큰 비중을 차지하는 것은 아마도 다양한 오픈소스 라이브러리가 있기 때문이 아닐까 싶은데요.

머신러닝을 하는데도 꼭 필요한 데이터 분석 관련 라이브러리들을 제공해서 기계가 학습하기 위한 환경을 좀 더 쉽게 만들어주기 때문입니다.

대표적인 머신러닝 라이브러리는 TensorFlow 와 Scikit이 있습니다.

2. C++

프로그래밍 언어의 조상 중에 하나인 C++도 머신러닝에서 큰 비중을 차지합니다.

그 이유는 TensorFlow, Torch, mlpack 이라는 머신러닝 대표 라이브러리들이 C++을 지원하기 때문입니다.

또한 API가 간결하고 명확하기 때문에 코드 몇줄만 가지고도 원하는 산출물을 만들어 낼 수 있습니다.

이렇듯 C++은 매우 빠르고 다른 언어에 비해 효율적이기 때문에 머신러닝 분야에서도 인기가 좋습니다.

3. 자바

이곳 저곳 안사용하는 곳이 없는 자바는 머신러닝 분야에서도 당연히 사용이 됩니다.

자바 역시 머신러닝 관련 강력한 라이브러리들이 있는데요.

• Weka :데이터 분석 및 데이터 예측 관련해서 강력하면서 그래픽 인터페이스로 사용이 쉬운데 결정적으로 무료!!
• 자바ML : 사용도 간편하고, 머신 러닝 및 데이터 마이닝 알고리즘을 구현하는 API 관련해서 설명도 잘 되어 있다

이 외에 딥러닝 라이브러리인 DeepLearning4j 및 데이터 마이닝 알고리즘과 관리에 특화된 ELKI 등이 대표적인 라이브러리입니다.

4. R

1993년에 발표되어 그동안 통계 관련 분석과 시각화 툴로 잘 알려져있던 R은 Tensorflow와 결합하면서 머신러닝을 위해 사용할 수 있는 적합한 언어가 되었습니다.

대표적인 R 관련 패키지로는 xgboost, mlr, party, caret 등이 있으며 대부분 회귀 분석을 위한 기능으로 사용이 됩니다.

5. 자바스크립트

자바스크립트가 머신러닝에까지 유용할 것이라고 생각하지 못했는데요. 자바스크립트 역시 Tensorflow.js가 있기 때문에 머신러닝 프로그래밍 언어로 사용될 수 있습니다.

아무래도 많은 사람들이 사용하는 언어다 보니 tensorflow에서 관련 라이브러리를 제공하는 것이라고 생각합니다.

또한 파이썬의 scikit를 대체하는 machinelearn.js 라이브러리도 있어 앞으로 머신러닝에 있어 큰 인기를 끌 언어로 사람들은 예상을 하고 있습니다.

머신러닝 프로그래밍 언어로서 현재 파이썬의 위치는 거의 압도적입니다. 하지만, 이후 자바스크립트가 대중성과 강력한 라이브러리를 기반으로 약진을 할 것으로 예측이 되므로 관심이 있다면 파이썬 또는 자바스크립트로 머신러닝을 공부해보는 것을 추천드리고 싶습니다.

지금까지 머신러닝 프로그래밍 언어로 적합한 5가지를 소개해드렸습니다.

하지만, 프로그래밍이라고 하는 것은 전문가가 되는 것이 중요하기 때문에 한가지를 선택해서 꾸준히 배워야 의미가 있으니 이것 조금 저것 조금 왔다 갔다 하는 것은 좋지 않다는 점 알아두시기 바랍니다.

(물론 사람마다 다르다는 점! 저는 그렇다는 것입니다.)