機械学習に必要な5つのスキル

機械学習、かっこいいですね。名前からすると、ロボットが一列に並んで座って知識を学習しているように思われますが、実際はロボットが人間と同様の学習能力を持ち、データから有用なものを効率的かつ迅速に見つけられるようにするハイエンド技術です。クラウド コンピューティング サービスは、AI および機械学習アプリケーションの構築と展開の機能をサポートします。 IT チームのメンバーは、専門知識に加えて、機械学習などのさまざまな側面に関する特定の知識を習得する必要があります。また、チームの計画をサポートするために現在利用可能なクラウド コンピューティング ツールについても理解する必要があります。

1. データエンジニアリング

機械学習の考え方は実は非常にシンプルで、人間の学習プロセスをシミュレートすることであり、このプロセスで最も重要なのはデータです。IT プロフェッショナルがクラウド上であらゆる種類の AI 戦略を実装する場合、前提条件はデータ エンジニアリングを理解することです。データ エンジニアリングには、ワークフロー開発やデータ ラングリングの領域、およびソフトウェア アーキテクチャの知識にわたる幅広いスキルが含まれます。

IT プロフェッショナルの知識を細分化して、さまざまな分野の担当者に割り当て、さまざまなタスクを完了することができます。たとえば、データ ラングリングには通常、データ ソースの特定、データ品質の評価、データの抽出、データの統合、および実稼働環境でこれらのアクションを実行するためのチャネルの開発が含まれます。

データ関連のタスクは通常、最も優先度が高く、エンジニアはさまざまなデータベースを使いこなせる必要があります。 Python は、さまざまな用途で使用される人気のプログラミング言語です。熟練した Python プログラマーでなくても、この言語に関する知識があれば、データ エンジニアリングや機械学習のためのさまざまなオープン ソース ツールを利用してスキルを向上させることができます。

2. モデル構築

機械学習は将来有望な分野であり、機械学習アルゴリズムの研究と開発はキャリアの向上につながります。

IT チームは、エンジニアが提供するデータを使用してモデルを構築し、ソフトウェアを作成し、推奨事項を提示し、値を推定し、項目を分類します。多くのモデル構築プロセスがクラウドで自動的に行われる場合でも、機械学習技術の基礎知識を明確に理解することが重要です。

モデルビルダーの場合は、データと目標を理解する必要があります。問題が発生する前に解決策を考え、それを既存のシステムと統合する方法を知っておく必要があります。

3. アルゴリズムの公平性

モデルによってアルゴリズムは異なります。簡単そうに見えますが、実は罠だらけです。アルゴリズムは個人に直接影響を与える決定を下します。偏ったアルゴリズムを独自の近視眼で訓練する人もいますが、インターネット上には偏りをテストして除去するためのツールが数多くあります。モデル内のバイアスを検出するには、高度な統計および機械学習のスキルが必要になると思われますが、これは AI および機械学習モデルにとって避けられない問題です。

4. 疑似コードの理解

機械学習アルゴリズムの書き方を学ぶ良い方法は、疑似コードをより深く理解することです。これは論理的思考の訓練にも役立ちます。どれほど複雑なものでも、分解することは可能です。次に、それらを計算する方法について理解する必要がありますが、相互に変換できるさまざまなインデックスが多数あります。通常、疑似コードは非常に明確です。

最も重要なことは、疑似コードを興味のあるプログラミング言語に変換する方法を学ぶことです。万能のニューラル ネットワークは存在しないため、さまざまな教師からニューラル ネットワークの記述方法を学ぶときは、入力や隠し層ノードの数などが必ずしも同じではなく、用語も異なる場合があることに注意する必要があります。疑似コードはある程度詳細を無視しますが、初期段階でアイデアを明確にするのに役立ちます。これが重要なポイントです。

5. ドメイン知識

各業界には独自の知識体系があるため、特にアルゴリズムによる意思決定ツールを構築する場合には、関連業界もそれを研究し理解する必要があります。機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータには制限がありますが、ドメイン知識を持つエンジニアは、AI をどこに適用するかを理解し、その有効性を測定することができます。