AI 開発者: AI 分野を選択するには?

機械学習アルゴリズムは、より広範で信頼性の高いデータをリアルタイムで提供することができ、インテリジェントなアルゴリズムは現在多くの分野で使用されています。通常の公式メールからマーケティング キャンペーンまで、スマート アルゴリズムは生活の一部になっています。企業は機械学習テクノロジーを使用して、無駄を生じさせることなく生産源を計算し、定量化することができます。

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スマートアルゴリズムの市場が急成長し、人工知能 (AI) に精通した専門家の需要が高まり、若い専門家や学生が AI 分野でのキャリアを歩むようになりました。機械学習は論理的思考のために設計された分野であり、キャリアとしては、テクノロジーへの強い集中力、知的好奇心、ビジネス上の問題を数学的な機械学習の問題として定式化する能力、ビジネスに価値をもたらす能力が必要です。

機械学習は、取り組んでいるビジネス分野に応じてスキルを常に適応させる必要がある広大な分野です。この分野にはさまざまな職種と専門分野があり、機械学習エンジニア、AI 開発者、AI エンジニア、AI アナリスト、アーキテクト、AI デザイナーなどになることができます。

機械学習には、コンピュータービジョン、自然言語処理、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、アルゴリズム、統計、データ分析、コーディングなどが含まれます。さらに、業界全体で利用できるツールとテクニックは無限にあります。

したがって、自分が得意とするサブフィールドに特化するには、自分の興味と機械学習の分野を理解することが不可欠です。専門分野に飛び込む前に、全体像を理解しておく必要があります。

自分の分野を決めたら、スキルアップまたは再習得する時です。志望業界のさまざまな企業の求人情報を調べ、自分のスキルと企業のスキルのギャップを特定し、将来の面接で競争力を維持できるようにそれらのスキルを習得するよう努めてください。

ソフトスキルとコミュニケーション技術を学ぶ

現実世界の問題を機械学習言語に翻訳し、洞察を機械学習に変換できる必要があります。開発職のほとんどでは、技術者以外の人たちに囲まれることになるため、周囲に認められるためには技術力が必要です。そのため、技術力に加えて、ビジネススキルやコミュニケーションスキルにも長けている必要があります。

最後に、機械学習の分野でのキャリアは困難で競争が激しいということを申し上げたいと思います。面接に失敗しても諦めたり自信を失ったりしないでください。