機械学習の参入障壁が下がり、機械学習エンジニアのポジションがなくなる可能性も

機械学習エンジニアチームの責任者であり、Looker の最高製品責任者でもある彼は、10 年を超える業務経験と現在の機械学習分野に関する観察や考えに基づき、機械学習の参入障壁が今後さらに下がり続けるにつれて、「ML エンジニア」という肩書きは消えていくと考えています。

機械学習に関する正式な教育がもはや必要なくなる移行段階にあるのかもしれません。

Looker の最高製品責任者である Nick Caldwell 氏は、機械学習チームの管理で 10 年以上の経験を持つ機械学習の実践者であり、最近少し刺激を受けています。

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彼の部下のフロントエンドエンジニアの一人は、ハッカソンの時間を利用して機械学習を研究することに決めました。 fast.ai のオンライン コースを通じて、このジュニア エンジニアは TensorFlow モデルを迅速にセットアップしてデプロイするための基礎を習得しました。

最初に作ったものは、人の顔にひげを貼り付けたりと、かなり面白いものでした。しかし、数日以内に、彼は現実世界での応用価値のあるプロジェクトを制作し、社内の生産システムに実装できる ML モデルを作成しました。数週間後、運用目標に測定可能な影響が現れました。

ニックは大学時代に機械学習を真剣に体系的に学び、卒業後すぐに機械学習関連の分野で働き始めました。しかし、このジュニアエンジニアの経験がきっかけで、自分自身と機械学習の分野を再考し始めました。

彼は、機械学習が参入障壁が非常に低い段階に入ったことを発見しました。彼は、ジュニア フロントエンド エンジニアが最新のツールキットを使用して 5 日間でキャリアの最初の 5 年間を活用できるのではないかとさえ考えていましたが、それは少し誇張でした。

また、学位や専門性に対する要件は現在ではそれほど高くなく、現在の機械学習ツールキットは標準的な開発ツールボックスの一部になりつつあると彼は考えています。

1990 年代には、ニューラル ネットワークの使用を試みるエンジニアは、通常、最も単純な概念から始めて、各レイヤーの数学と原理を理解し、習得しながら段階的に学習する必要がありました。

今日では、初心者でも Google Cloud AutoML などのツールを使用して、AI モデルのあらゆる側面をほとんど苦労せずに作成し、影響力のある結果を生み出すことができます。

すべての複雑さは抽象化されていますが、抽象化がより強力なツールに適応するにつれて、テクノロジーは進化していきます。今日では、プログラミングを学ぶためにコンピュータの構造を勉強する人はいません。車を運転するためにその設計原理を理解する人がいないのと同じです。

これらの「ワンストップ」ツールキットを使用する現代の開発者は、モデルの数学的原理を説明できないかもしれませんが、非常に使いやすいモデルや製品を作成することを妨げるものではありません。

「私は正式な技術教育を受けたことはありません。講義やチュートリアルに出席したこともありません。時間の無駄だと思っていました」と、fast.aiの創設者でKaggleの元社長であるジェレミー・ハワード氏は最近のツイートで述べた。

機械学習の現在のトレンドの影響は驚異的です。エンジニア、特に ML エンジニアを採用する従来のプロセスを思い出してください。まず、応募者に少なくとも学士号を取得していることを要求します。次に、プロジェクト経験があるかどうかを考慮し、最後に、特定の職務経験を要求する場合があります。

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しかし、ニックの経験から言うと、エンジニアを「顧客の課題解決を支援し、解決策を提案する能力を持つ人」と定義すると、彼が過去数年間に個人的に一緒に働いた最高の ML エンジニアは、全員独学で、職務経験が 5 年未満です。

そこでニックは、ある疑問を抱きました。ML を学習して素晴らしい成果を生み出すことが非常に簡単な時代に、本当に「プロの」ML エンジニアを雇う必要があるのでしょうか?カタさんの学位と職務経験は本当に必要ですか？さらに言えば、本当に「機械学習エンジニア」に応募する必要があるのでしょうか?

結局のところ、私たちは才能を見つける方法を再考する必要があると彼は主張する。オープンソースのニューラル ネットワーク ライブラリ Keras の作成者である François Chollet 氏は、次のように述べています。「スタンフォード大学の学位の有無にかかわらず、優秀な人材の 90% 以上は独学です。コンピューター サイエンスの学位の付加価値はますます無視できるほど小さくなっています。」

おそらく、ほとんどの採用担当者は、この態度は極端すぎると考えるでしょう。しかし時代は変わり、ニックは現在、Kaggle のコンテストで ML 候補者を探し、GitHub プロジェクト ページをチェックして、大学の学位を持っているかどうかだけを確認しています。

Nick 氏は、CS 学位の要件を撤廃する時期が来ていると固く信じており、機械学習エンジニアという肩書きは将来的に消滅すると予測しています。