CWN(CHANGE WITH NEWS) - 머신러닝 프로그래밍 언어, 이것 먼저 학습하라

머신러닝은 컴퓨터 시스템이 자동으로 학습하고 공급된 데이터 세트를 기반으로 예측을 할 수 있도록 도와주는 인공지능의 하위 집합이다. 예를 들어 머신러닝시스템은 개와 고양이의 차이를 구별하도록 명시적으로 프로그래밍 되지 않을 수 있지만, 대규모 데이터 샘플에 대한 훈련을 통해 스스로 구별하는 방법을 학습한다. 머신러닝시스템의 목표는 사람의 개입 없이 자동으로 학습할 수 있는 수준에 도달하고 이후 행동을 수행하는 것이다.

머신러닝을 사용해 실제 비즈니스 문제를 해결하려면 프로그래밍 경험이 필요하다. 이러한 모델을 구현하려면 프로그래밍, 알고리즘, 데이터 구조, 메모리 관리 및 로직의 기본을 이해해야 한다. 하지만 700개가 넘는 프로그래밍 언어가 널리 사용되고 있기 때문에 초보자들에게 머신러닝에 가장 적합한 언어가 무엇인지 결정하는 것은 어려운 일이다. 어떤 프로그래밍 언어부터 시작하는 게 가장 효율적일까. 미국의 인공지능, 머신러닝 전문매체인 유나이트 에이아이(Unite.ai)가 머신러닝 프로그래밍 언어 Top5를 선정해 발표했다.

1. 파이썬
파이썬은 가장 인기 있는 머신러닝 언어다. 머신러닝 개발자의 60% 이상이 파이썬을 사용해 개발하고 있다. 파이썬은 데이터 처리, 변환을 위한 다양한 라이브러리를 제공하는 방대한 라이브러리 생태계로 인해 데이터 분석, 데이터 과학, 머신러닝, AI와 관련된 작업을 수행하고자 하는 사람들에게 최고의 언어다. 현재 파이썬은 구글, 페이스북, 인스타그램, 드롭박스, 넷플릭스, 월트 디즈니, 우버, 아마존 등 세계 최고의 기업들이 사용하고 있다.

파이썬을 매력적으로 만드는 몇 가지 중요한 측면이 있다. 머신러닝을 시작하려는 사람들에게 중요한 학습이 비교적 쉽다는 점이다. 또한 확장성과 오픈 소스도 갖추고 있다. 내장된 라이브러리와 패키지는 머신러닝 엔지니어를 지원하는 기본 수준의 코드를 제공하며 거의 모든 작업에 사용할 수 있다. 게다가 라이브러리와 패키지는 학습 곡선이 제로이기 때문에 파이썬 프로그래밍의 기본을 익히면 바로 사용할 수 있다.

2. R
머신러닝과 AI 프로그래밍 언어 중 또 다른 상위 언어는 R 프로그래밍 언어다. 데이터 광부, 데이터 분석가, 통계학자와 같은 비 프로그래머도 R을 여러 용도로 사용하고 있다.

R은 대량의 데이터를 처리하는 데 가장 적합한 언어이며, 통계 데이터를 많이 사용하는 머신러닝 애플리케이션에는 최적이다. 사용하기 쉬운 통합개발환경과 도구를 통해 그래프를 그리거나 라이브러리를 관리할 수 있다. 또한 미래 이벤트를 예측하기 위한 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 평가하기 위한 다양한 도구도 제공한다.

R은 생명공학 및 생물의학 통계학 분야에서 많이 사용되지만 분류, 회귀, 의사결정 트리 형성 등의 기계학습 구현에도 인기가 있다. R용 라이브러리에는 분류 및 회귀 문제를 처리하기 위한 캐럿과 데이터 파티션을 만들기 위한 PARTY 및 rpart가 포함돼 있다.

3. 자바
자바는 업계에서 강력한 영향력을 갖고 있다. 이는 특히 자바 개발 배경을 가진 머신러닝 엔지니어들에게 인기가 있다. 머신러닝 모델을 구현하기 위해 파이썬이나 R과 같은 새로운 프로그래밍 언어를 배울 필요가 없기 때문이다.

자바의 또 다른 중요한 측면은 많은 조직이 이미 대규모 자바 코드베이스를 보유하고 있고 빅데이터 처리를 위한 많은 오픈 소스 도구가 언어로 작성돼 있다는 것이다. 이를 통해 머신러닝 엔지니어는 프로젝트를 기존 코드 저장소와 쉽게 통합할 수 있다.

자바에는 사용 편의성, 사용자 상호 작용 개선, 패키지 서비스, 간편한 디버깅 및 데이터 그래픽 표현 등 다양한 기능이 포함돼 있다. 자바에서 구현된 알고리즘 컬렉션을 제공하는 내장 머신러닝 라이브러리인 자바ML과 같은 광범위한 머신러닝용 서드파티 라이브러리를 갖추고 있다.

자바와 관련된 주요 라이브러리에는 Weka, JavaML, Deeplearning4j, ELKI 등이 있다. 또한 자바 Virtual Machine도 포함돼 있다. 자바 Virtual Machine은 엔지니어가 여러 플랫폼에서 동일한 코드를 작성할 수 있어 머신러닝에 가장 적합한 플랫폼 중 하나다.

4. 줄리아(Julia)
고성능 범용 다이내믹 프로그래밍 언어인 줄리아는 파이썬과 R의 잠재적 경쟁자다. 머신러닝 전용으로 많은 훌륭한 기능을 제공한다. 광범위한 응용 프로그램을 위한 범용 언어이지만 고성능 수치 분석과 계산 과학에 가장 적합하다.

줄리아는 TPU(Tensor Processing Unit)와 GPU(Graphics Processing Unit)과 같은 모든 유형의 하드웨어를 지원하며, 애플, 오라클, 디즈니, 나사 같은 글로벌 기업과 기관에서 사용하고 있다.

머신러닝 언어는 많은 머신러닝 알고리즘을 구성하는 기본적인 수학과 과학적 쿼리(Query)를 구현하기 위해 특별히 설계돼 있다. 코드는 보편적으로 실행 가능하며 확장성이 뛰어나 머신러닝 엔지니어에게 필수적인 언어다.

5. 리스프(Lisp)
프로그래밍 언어의 역사를 말할 때, 현대의 컴퓨터를 위해 등장한 고급 언어 중 가장 오래된 것이 포트란이고, 두 번째로 오래된 것이 바로 리스프로 대표적인 함수형 언어다.
리스프는 30개 이상의 프로그래밍 언어로 코드를 코드화, 컴파일, 실행할 수 있다. 리스프는 프로그래머가 코딩하는 솔루션에 적합하기 때문에 특정 문제를 해결하기 위한 매우 효율적이고 유연한 머신러닝 언어로 이러한 특징은 다른 상위 언어보다 두드러진다.

오늘날 리스프는 유도 로직 문제와 머신러닝에 자주 사용된다. 최초의 AI 챗봇을 만든 것으로 널리 알려져 있으며, 오늘날에도 여전히 전자상거래(eCommerce)와 같은 산업을 위한 챗봇을 개발하는 데 사용된다. 리스프의 장점으로는 신속한 프로토타이핑 기능, 유연성과 효율성이 뛰어남, 프로그래머가 코드화하고 있는 솔루션에 대응, 심볼식 지원 등이 있다.

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