機械学習エンジニアになる方法

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[51CTO.com クイック翻訳] 人工知能や機械学習の技術を導入する企業が増えるにつれ、機械学習エンジニアの需要が急増しています。現在、そのような仕事の機会は多くあり、これらの空席を埋めるためには、訓練を受けた人や豊富な職務経験を持つ人が必要です。

機械学習エンジニアになるには、コンピューターサイエンス、数学、統計、データサイエンス、ディープラーニングなどの専門知識が必要です。また、複数のプログラミング言語に精通し、複雑なデータセットやアルゴリズムを扱う忍耐力も必要です。

機械学習エンジニアになりたい人向けに、オンラインで利用できる知識やリソースは数多くありますが、情報が多すぎて、効果的に学習して使用することが困難です。さまざまな業界組織で機械学習エンジニアの求人が多数あるため、どのキャリアパスを追求するかを決めるのも難しい場合があります。

次のガイドでは、機械学習エンジニアになるためのいくつかの重要な質問に答えます。

• 機械学習エンジニアは何をしますか?
• 機械学習エンジニアにはどのようなキャリアチャンスがありますか?
• 機械学習エンジニアになるにはどのような学位が必要ですか?
• 機械学習エンジニアになるにはどのようなスキルが必要ですか?
• 機械学習エンジニアになるには？

機械学習エンジニアの責任

機械学習エンジニアの責任はデータサイエンティストの責任と似ています。大量の情報を処理し、データ管理を実行し、動的なデータセットに対して複雑なモデリングを実行する必要があります。また、過去の結果を使用して将来のアクションの精度を向上させる予測モデルを自動化する自動実行ソフトウェアも設計しています。

名前が示すように、機械学習エンジニアは機械学習に携わり、アルゴリズムを使用してデータを分析し、人間の介入なしに予測の精度を向上させます。機械学習は、人工知能やディープラーニングとも密接に関連しており、ディープデータセットを使用して複雑な問題を「考え」、解決できる人工ニューラルネットワークが含まれます。

機械学習には、次のような多くの用途があります。

• 画像と音声の認識（自動画像タグ付け、テキスト読み上げなど）。
• 顧客の洞察を提供します (例: 顧客が購入した製品に焦点を当て、別の製品を推奨する)。
• リスク管理と不正防止（例：財務予測、デフォルトリスク）。

機械学習エンジニアの職務内容

• 2020 年、機械学習エンジニアの平均給与は年間約 147,134 ドルです。
• 2015年から2018年にかけて、機械学習エンジニアの求人数は344%増加しました。
• 機械学習エンジニアがより良いキャリアの見通しを得るには、通常、コンピューターサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、または関連分野の修士号または博士号を取得している必要があります。
• 人工知能や機械学習に関わる分野では、求人広告のほとんどが機械学習エンジニア向けです。

機械学習エンジニアのキャリアチャンス

ヘルスケア、教育、小売、製造、サプライチェーン、物流など、さまざまな業界の組織で需要が高まっているため、機械学習エンジニアには多くのキャリアチャンスがあります。人工知能とディープラーニングが複数の業界で広く応用されるようになり、機械学習エンジニアの需要も増加しています。プログラミング言語を扱い、役割の他の側面で経験と知識を積むにつれて、機械学習エンジニアとしての新たなキャリアの機会を発見するでしょう。

機械学習エンジニアの職種:

• 機械学習エンジニア: 機械学習のアルゴリズムとツールを使用して、システムとアプリケーションを設計および開発します。
• データ サイエンティスト: ビッグ データ、人工知能、機械学習、分析ツールを使用して、大量のデータを収集、処理、分析、解釈します。
• 自然言語処理 (NLP) 科学者は、人間の言語パターンを学習し、他の言語に翻訳する機械やアプリケーションを設計および開発します。
• ソフトウェア開発者/エンジニア: 機械語ソフトウェア ソリューションの設計、開発、インストール、コンピューター機能の作成、視覚化のための製品ドキュメントとテスト コードの準備、技術仕様の作成、システムの保守を行います。
• 人間中心の機械学習設計者: 情報処理とパターン認識を通じて個人の好みや行動パターンを学習するインテリジェント システムを作成します。

機械学習エンジニアになるには学習とトレーニングが必要

機械学習エンジニアを採用する場合、ほとんどの企業では通常、候補者にコンピューターサイエンス、数学、統計、または関連分野の修士号を取得していることを要求します。修士号を取得するには、プログラミングの知識（Python、R、Java など）、機械学習フレームワークの理解（TensorFlow、Keras など）、高度な数学スキル（線形代数、ベイズ統計など）が必要です。

Amazon や Microsoft など、業界で認められている専門資格を取得しておくと、この分野で目立つ存在になることもできます。

機械学習エンジニアになるために必要なスキル

機械学習エンジニアになるには、Python、Java、R、C++、C、JavaScript、Scala、Julia などの 1 つ以上のプログラミング言語を学習する必要があります。スキルは、トレーニングと仕事の経験を組み合わせて開発する必要もあります。

• コンピュータサイエンスの基礎とプログラミング: データ構造 (スタック、キュー、多次元配列など) を構築し、アルゴリズム (検索、ソート、最適化など) を適用し、計算可能性と複雑性 (P 問題、NP 問題、NP 完全問題、近似アルゴリズムなど) を理解し、コンピュータ アーキテクチャ (メモリ、キャッシュ、帯域幅など) を開発します。
• 確率と統計: 確率 (ベイジアン ネットワーク、マルコフ決定過程、隠れマルコフ モデルなど) を採用し、統計的尺度と分布 (一様分布、正規分布、二項分布など) を計算し、分析手法 (分散分析、仮説検定など) を観測データに適用してモデルを構築および検証します。
• データモデリングと評価: 特定のデータセットの基礎となる構造を推定し、有用なパターン (相関関係やクラスターなど) を見つけ、未知のインスタンスの特性 (分類、回帰など) を予測し、適切な精度/エラー メトリック (対数分類損失、回帰二乗誤差の合計など)、評価戦略 (トレーニングとテストの分割、順次クロス検証とランダム化クロス検証など) を選択します。
• 機械学習アルゴリズムとライブラリ: ライブラリ、パッケージ、API (Spark MLlib、TensorFlow など) を適用するための適切なモデルを見つけ、データに適合する学習手順 (線形回帰、勾配降下法、遺伝的アルゴリズムなど) を作成し、さまざまなアプローチの長所と短所 (バイアスと分散、欠損データ、データ漏洩など) を理解します。
• ソフトウェア エンジニアリングとシステム設計: 要素がどのように連携して動作するかを理解し、システムと通信し (データベースの呼び出し、データベース クエリなど)、インターフェイスを構築します。

機械学習エンジニアになる方法

機械学習エンジニアの職に応募する前に、応募者は、参入したい業界と、どのようなタイプの機械学習エンジニアになりたいかを明確に決定するための戦略を立てることが最善です。

関連する学士号を持つ候補者は、機械学習エンジニアの職に応募できるほか、ソフトウェア エンジニア、プログラマーまたは開発者、データ サイエンティスト、コンピューター エンジニアとして働くこともできます。これらのキャリアに最善の準備をするために、候補者はコンピュータサイエンスまたはソフトウェアエンジニアリングの修士号または博士号を取得しておくことが推奨されます。

候補者は、最新のアルゴリズム、プログラミング言語、機械学習ライブラリに関する最新情報を常に把握し、継続教育コースを受講して、専門資格を最新の状態に保つことも必要です。

さらに、LinkedIn で他の機械学習エンジニアとつながり、職種について詳しく知ることでネットワークを構築できます。これにより、候補者は求人情報や業界の期待を理解し、機械学習エンジニアのキャリアに関するアドバイスを求めることができます。

機械学習エンジニアの仕事に就くためのヒント

• 機械学習の職に応募する前に、専門知識、スキル、認定資格を説明し、これまでの職務経験を履歴書に記載する必要があります。
• 自分が望む職種、応募する理由、自分が適任である理由を説明したカバーレターを書きます。
• 関連する記事や資料を参照してください。ただし、まず著者に許可を求め、連絡先情報が正しいことを確認してください。
• 機械学習エンジニアの求人を検索します。

機械学習エンジニアとしての旅を始めましょう

機械学習技術には多くの就職機会があり、機械学習エンジニアは給与も高く、キャリアの見通しも良好です。したがって、今は機械学習エンジニアとしてのキャリアを追求するのに最適な時期です。

機械学習エンジニアの職に就くには、応募者はそれに応じたスキルと経験を持ち、データを分析するための知識とスキルをさらに学び、機械学習エンジニアとしてのキャリアをスタートするための計画を立てる必要があります。

原題: 機械学習エンジニアになる方法、著者: David Gargaro

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