機械学習のキャリア パス: 2022 年以降の機会を探る

この特別ゲスト機能では、eMathZone の所有者である George Tsagas が、機械学習の専門家がデータ サイエンティスト、コンピューター エンジニア、ロボット工学エンジニア、またはマネージャーとしてどのように働くことができるかについて説明します。 しかし、キャリアを築きたい場合、機械学習の分野で機会を見つけるための最初のステップは、さまざまな種類の仕事と必要なスキルを理解することです。

機械学習は、テクノロジー ビジネスにおける価値が高いため、最近では誇張することはできません。 この分野は、あらゆる業界に影響を与え、すべてを変革する可能性を秘めています。

少し要約すると、機械学習は人工知能の一分野であり、コンピューターが明示的にプログラムされていなくてもデータから学習できるようにします。

これらの新しいテクノロジーは非常に重要であり、その適用範囲が非常に広いため、ほとんどの企業が恩恵を受けることができます。 これは、機械学習を適用して目視検査システムの効率を最大化するバイオ医薬品大手の Amgen の事例です。 マサチューセッツ工科大学によると、「この手法は、粒子検出を 70% 向上させ、手作業による検査の必要性を減らすことで成果を上げています。

機械学習の専門家は、データ サイエンティスト、コンピューター エンジニア、ロボティクス エンジニア、またはマネージャーとして働くことができます。 しかし、キャリアを築きたい場合、機械学習の分野で機会を見つけるための最初のステップは、さまざまな種類の仕事と必要なスキルを理解することです。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、大規模なデータセットを探索、開発、学習、予測できる人工知能 (AI) システムを開発するプロのプログラマーです。 一般に、この分野の専門家は、データ編成システムを設計するための機械学習プロセスの監督と一般的な改善を担当します。 これには、データの分析と構成、テスト、およびアプリケーション開発が含まれます。 時間の経過とともに、Python、C++、Java などの高度なプログラミング ツールを使用するのに役立つスキルを習得します。 キャリアのすべての要件、スキル、および知識を満たした後、機械学習エンジニアは次のタスクを問題なく実行できます。

  • 機械学習システム、モデル、プロジェクトを設計、開発、研究します。
  • 統計分析を実行し、結果を使用してモデルを改善します。
  • ML アルゴリズムのユースケースを分析し、成功の確率で分類する
  • データをスキャンおよび/またはクリーニングして、データの品質を確認します。
  • 実世界の状況でモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるデータ分布の違いを特定します。

ロボティクスエンジニア

ロボティクスは、データ分析、エンジニアリング、コンピューター サイエンスを組み合わせた幅広い分野です。 このポジションにいる人々は、機械的なハードウェアとソフトウェアを使用して、ロボットと機械ベースのシステムを設計、構築、およびテストします。 さらに、彼らは好奇心旺盛で、几帳面で、分析的で、論理的であるため、他のエンジニアとは一線を画しています。

すべてのロボット工学エンジニアは、地位に関係なく、エレクトロニクス、コンピューター サイエンス、および数学的推定について十分に理解している必要があります。 彼らは少なくともコーディング言語の基本的な知識を持っている必要があり、チームでうまく機能する必要があります. キャリアを終えてAI企業で働き始めた後のロボットエンジニアの責任のいくつかは次のとおりです。

  • ロボットを作成してテストします。
  • 彼らが作成したプロトタイプとロボット システムを分析してテストします。 テクノロジーは絶えず変化し、変化しているため、これはしばしば進行中の問題です。
  • 特定の業界で生産性と精度を向上させるために使用される自律型ロボット システムを設計します。
  • 開発中のロボットシステムの技術サポートを提供します。

コンピューター ビジョン エンジニア

マシン ビジョン エンジニアは、少なくともコンピューター サイエンスまたは関連分野の学士号を取得している必要があります。 このキャリアには、C++ プログラミング言語の知識が必須です。 この業界の一般的な考え方は、機械やコンピューターを人のように見せることです。 コンピュータ ビジョン エンジニアリングの目標は、視覚情報を見るだけでなく解釈するプログラムを作成することです。

コンピューター ビジョン エンジニアは、ビジュアル データを扱います。 このコンテンツは、デジタル信号、アナログ画像、コンピューターでエンコードされたビデオ ソースなど、さまざまな形式で提供されます。 ほとんどのコンピューター ビジョン エンジニアが定期的に実行する一般的なタスクがいくつかあります。

  • 大小のコンピューター ビジョン プロジェクトを管理します。
  • プロジェクト要件の定義、予算の作成、および技術開発チームの管理。
  • さまざまな環境でコンピューター ビジョンのアルゴリズムとツールを開発、テスト、実装、および保守します。
  • 現実世界の問題を分析し、それらの問題に対する効果的、効率的、かつインテリジェントなソリューションを推奨します。
  • 分析を収集し、マシン ビジョン アルゴリズムを開発して効率を向上させます。

データ サイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータを収集、分析、解釈して関連情報を抽出し、数学、統計、プログラミングの知識を応用する専門家です。 その主な機能は次のとおりです。

  • ソース (Web、CSV、ログ、API など) とその量 (ビッグデータまたはスモールデータ) に関係なく、データを抽出します。
  • 歪みの要因を取り除くために、データをきれいにします。
  • さまざまな統計的手法 (統計的推論、回帰モデル、仮説検定など) を使用してデータを処理します。
  • データを視覚化してグラフィカルに表示します。

近年、新しいテクノロジーが非常に注目を集めています。 利用可能な情報の量とその処理は、機械学習などの分野の出現と進化のおかげで可能になりました。 この進化とデジタル化の進歩により、企業はデータの可能性を活用できるようになり、データ サイエンティストなどの専門職が活況を呈しています。

機械学習のキャリアに必要な一般的なスキル

機械学習の専門家のスキルは柔軟で、責任に応じてさまざまです。 ただし、数学、統計、コンピューター サイエンスの基礎、プログラミング スキルなど、機械学習のキャリアを求める人が注目すべき重要な分野があります。

機械学習技術

任意の時点でどのアルゴリズムを使用するかを知るには、一般的な機械学習アルゴリズムをすべて理解することが重要です。 ほとんどの ML アルゴリズムは、教師あり、教師なし、機械学習の 3 つの一般的なカテゴリに分類されます。 より詳細には、最も一般的なもののいくつかは次のとおりです。

  • 単純ベイズ分類器。
  • 事前アルゴリズム。
  • サポート ベクター マシン。
  • K はクラスタリングを意味します。
  • ロジスティック回帰。
  • 線形回帰。
  • ランダムフォレスト。
  • 決定木。

コンピュータサイエンスとプログラミングの基礎

これは、優れた機械学習エンジニアになるためのもう 1 つの重要な要件です。 次のようなさまざまなコンピューター サイエンスの概念に精通している必要があります。

  • データ構造 (ツリー、スタック、およびグラフ)。
  • アルゴリズム (検索、並べ替え、ダイナミクス、貪欲なプログラミング)。
  • 空間と時間の複雑さなど

分散コンピューティング用の Spark と Hadoop、ML と統計用の Python と R、データベース管理用の SQL、Apache Kafka など、さまざまなプログラミング言語に精通している必要があります。

データのサンプリングと分析

機械学習エンジニアとして、すべての専門家はデータ モデリングと分析の経験を持っている必要があります。 データ モデリングとは、データの根底にある構造を理解し、目に見えないパターンを見つけることです。 また、データ マッチング アルゴリズムを使用してデータを評価する必要もあります。

統計と確率

多くの機械学習手法は統計的手法を使用しているため、実践者が数学の十分なバックグラウンドを持っていれば、簡単に理解できます。 次のような統計データに関する知識:

  • さまざまな指標 (平均、中央値、分散など)。
  • 分布 (正規、一様、ポアソンなど)。
  • 分析方法(仮説検定、ANOVAなど)

条件付き確率、尤度、マルコフ決定、ベイズの法則プロセスなどの確率論的トピックをしっかりと理解していることは、機械学習のキャリアにとって不可欠なスキルです。

機械学習のキャリアを始める方法

以下に、機械学習のキャリアを始めるために必要なものを示します。

1.学士号を持っている

許容される学位のオプションは、数学、コンピューター サイエンス、コンピューター、数学、または物理学です。 ビジネスの知識も役に立ちます。

2.下位レベルのキャリアに進む

通常、機械学習エンジニアとして働くことはできないため、ソフトウェア エンジニア、データ サイエンティスト、コンピューター サイエンティストから始めてください。

3. 修士号および/または博士号を取得する

ほとんどの機械学習エンジニアリングの仕事には、データ サイエンス、コンピューター サイエンス、またはソフトウェア エンジニアリングの学士号以上の学位が必要です。

4. 学ぶことをやめないで

機械学習エンジニアリングのキャリアは、教育に終わりがないことを意味します。 テクノロジーが進歩するにつれて、常に AI を研究し、新しいテクノロジーを理解する必要性がますます重要になっています。

機械学習のキャリアパス – まとめ

機械学習は、現代のビジネスの重要な部分です。 結果を予測するための強力なツールであり、商品を推奨するショッピング サイトから Web 検索まで、あらゆる場所で使用されています。

この分野でキャリアを始めるには、技術の進歩に合わせて常に新しいコンテンツと戦略を学ぶ準備をしておく必要があります。 データを何よりも優先するという終わりのない体験です。

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