機械学習に必要なスキルとツールを一覧で整理

機械学習の学習や実務に役立つ主要なツールやフレームワークを、カテゴリーごとに整理しました。自分のスキルセットを見直すきっかけとしても活用できます。

機械学習でよく使われる言語

まず最初に押さえておきたいのが、使用するプログラミング言語です。

• Python
  機械学習の定番言語。ライブラリが豊富で、文法も読みやすい。
• R
  統計分析や可視化に強く、研究分野で多く使われています。
• C++
  処理速度を重視したい場合に有効。深層学習の一部で使われます。

一般的な機械学習フレームワーク

機械学習アルゴリズムを実装・運用するために不可欠なライブラリ群です。

• Scikit-learn
  回帰・分類・クラスタリングなどの基本的なアルゴリズムが揃っています。
• NLTK
  自然言語処理に特化。文章データの処理に便利です。
• NumPy
  数値計算の基盤。あらゆるMLライブラリのベースになっています。

ビッグデータ処理ツール

膨大なデータを効率よく扱うためには、これらのツールが有効です。

• Apache Spark
  大規模分散処理が可能。MLlibを使えば機械学習も簡単に導入できます。
• MemSQL
  高速なリアルタイム分析が可能なデータベース。IoTやリアルタイムMLに適しています。

データ分析・可視化ツール

機械学習では「データをどう見るか」が重要。以下のツールで理解が深まります。

• Pandas
  表形式データを効率的に処理。分析の出発点として必須。
• Jupyter Notebook
  コード・出力・メモをまとめて実行できる便利な環境。
• Matplotlib
  基本的なグラフ描画が可能。視覚的にデータを理解できます。
• Tableau
  ノーコードで美しいダッシュボードが作れるBIツール。
• Weka
  GUI操作で機械学習が体験できる。初心者におすすめ。

ニューラルネットワーク向けフレームワーク

ディープラーニングや画像認識など、高度なモデルにはこれらのツールが必要です。

• TensorFlow & Tensorboard
  Google製のフレームワーク。視覚化ツール（Tensorboard）もあり、学習過程の管理がしやすい。
• PyTorch
  柔軟性が高く、研究開発に人気。直感的に使える。
• Keras
  高水準APIで、初心者でも簡単にニューラルネットを構築可能。
• Caffe2
  モバイル端末向けに軽量で高速。Facebookが開発。

自分の目的に合ったツールを一つ選び、手を動かすことから始めてみてください。