Pythonは機械学習の分野で広く使われていますが、その実行速度の遅さはよく知られた問題です。特に大量のデータを扱う機械学習では、この問題は避けて通れません。しかし、Pythonの処理速度を向上させるためのいくつかの方法が存在します。
アルゴリズムとデータの見直し
最初に考えるべきは、現行の処理を見直すことです。アルゴリズムやデータの効率が悪い部分を見直すことから始めます。例えば、ループ処理を減らしたり、ループ内の処理を簡略化したり、ループで処理するデータの持ち方や量を変えるなどの工夫があります。
ライブラリの変更
次に考えるべきは、高速なライブラリを使用することです。例えば、Pandasはテーブルデータの処理を非常に楽にしますが、処理速度は遅くなります。その代わりに、numpyだけで処理できるようにする、pandasの代わりにpolarsを使用する、PySparkやCpythonなどを使うなどの選択肢があります。
C++やRustを使う
それでも目指す速度を出すことができない場合は、Pythonを使うこと自体を見直す必要があるかもしれません。特に画像処理のような計算量が膨大になる分野では、C++を使って処理を高速化することも考えられます。ただし、この方法はチーム開発においてはあまりお勧めできない方法です。
まとめ
Pythonの処理速度を向上させるための方法は多数存在しますが、基本的には現行の処理を見直すことから始めるべきです。変更点が大きくなるほど、将来的にコストは増え、負債になる可能性があります。その他の手段は、どうしても必要な時に考えるべきです。.