머신러닝에서 파이썬을 사용하는 이유

파이썬에는 엄청 많은 라이브러리와 프레임워크가 존재한다. 그래서 파이썬을 이용하여 머신러닝을 설계하는 것은 작업시간을 대폭 감소시킬 수 있고 코딩을 더 쉽게 만든다. 그럼 이번 포스팅에서는 머신러닝에서 파이썬을 사용하는 이유에 대해서 자세하게 알아보도록 하겠다.

 

 

머신러닝에서 파이썬을 사용하는 이유

 

위에서 설명했듯이 파이썬에는 수많은 라이브러리와 프레임워크가 있어서 코딩을 쉽게 만들어 작업시간을 대폭 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 공학적인 계산에 사용되는 Numpy 툴, 다양한 계산을 한 번에 하게 해주는 SciPy 툴, 그리고 데이터 마이닝과 데이터 분석을 쉽게 해주는 Scikit 툴 등이 있다. 그래서 이런 라이브러리와 프레임워크는 딥러닝 및 머신러닝을 제작할 때 있어서 필수적이라고 볼 수 있다.

 

머신러닝에서 파이썬을 사용하는 이유를 나눠보면 총 6가지로 분류할 수 있다.

 

1. 단순하다

파이썬 코드는 간결해서 신참 개발자들도 쉽게 읽을 수 있어서 딥러닝, 머신러닝 프로젝트에 자주 사용된다. 또한 코드가 간결하기 때문에 다른 언어에 비해서 더 빠르다는 장점도 있다. 

 

2. 커뮤니티가 활발하다

파이썬은 세계에서 가장 인기 있는 오픈소스 프로그래밍 언어로 큰 규모의 개발자 커뮤니티를 가지고 있다. 어려운 점이 있다면 커뮤니티에서 해결책을 찾을 수 있는 등 다양한 도움을 받을 수 있다.

 

3. 개발 속도가 빠르다

파이썬은 코드 길이가 상대적으로 짧기 때문에 배우기도 쉽고 수많은 프레임워크와 라이브러리가 있기 때문에 개발 속도가 빨라진다는 장점이 있다.

 

4. 쉽게 통합할 수 있다

파이썬은 다른 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램과 쉽게 통합될 수 있다. 또한 프로젝트 확장이 가능하기 때문에 교차 언어 작업을 할 수 있다.

 

5. 코드 테스트가 빠르다

파이썬은 많은 코드 테스트를 지원하는데 개발자 입장에서는 코드의 정확성과 품질을 신속하게 확인할 수 있어서 좋다. 특히나 AI 프로젝트는 시간이 많이 걸려 버그를 테스트하고 확인할 수 있는 개발환경이 잘 갖추어져야 하는데 파이썬은 이런 특징들을 지원하기 때문에 이상적인 언어라고 할 수 있다.

 

6. 다양한 시각화 도구가 있다

아까 설명했듯이 파이썬에는 다양한 라이브러리와 프레임워크가 있는데 그중에서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 데이터를 사람이 쉽게 볼 수 있는 형식으로 시각화하는 것이 가능하다.

 

 

다른 AI 프로그래밍 언어는?

 

R

R언어는 일반적으로 통계 분석을 위해 사용되는데 개발자는 번거로움 없이 머신러닝 알고리즘을 구현할 수 있는 다양한 툴이 존재하기 때문에 인기가 많다. R언어는 통계학자들이 좀 더 쉽게 작업하기 위해서 만들었기 때문에 이 언어는 IOT 기기나 금융 산업에서 통계를 분석한다는 장점이 있다. 다만 R은 파이썬에 비해 속도가 느리다는 평판이 있다. 

 

스칼라

스칼라는 빅데이터 분야에서 두각을 나타낸다. 실제 데이터 과학자들에게 많은 도움이 되는데 아주 많은 데이터들을 처리해준다. 파이썬과 R에 비해서는 머신러닝 관련 툴은 적지만, 스칼라는 코드의 유지보수가 용이하다는 장점이 있다.

 

줄리아

만약 고성능 컴퓨터 분석에 관심이 있다면 줄리아를 한 번쯤 고려해보는 것을 추천한다. 줄리아는 숫자 계산 작업을 처리하기 위해 만들어졌기 때문에 다양한 프레임워크를 가지고 있고 이를 통해 딥러닝 개발을 용이하게 해 준다. 

 

자바

자바는 객체 지향적인 언어이고 유지보수가 가능하다. 다양한 라이브러리도 존재하고 자연어 처리, 검색 알고리즘 등등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 

 

 

결론

다른 프로그래밍 언어들도 AI 프로젝트에 사용될 수 있지만 파이썬은 그중에서도 최고다. 파이썬이 AI 기반 프로젝트에 적합하다고 생각하는 전문가들이 많다. 현재 개발자들은 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트에서 파이썬을 널리 활용하고 있는데 그 이유는 파이썬을 사용했을 때 이점이 크기 때문이다.