機械学習エンジニア – スキルとキャリアパス

機械学習 (ML) は人工知能の一分野であり、アルゴリズムを使用して提供されたデータから学習し、目に見えないデータを予測します。 最近、ヘルスケア、金融、電子商取引などで機械学習エンジニアの需要が急速に高まっています。 Glassdoor によると、ML エンジニアの給与の中央値は年間 131,290 ドルです。 2021 年の世界の ML 市場は 154 億 4,000 万ドルと評価されました。 2029 年までは 38% を超える大幅な年平均成長率 (CAGR) で成長すると予想されます。

機械学習エンジニアは、予測モデリングを自動化するためのシステムを設計、開発、デプロイするエキスパート プログラマーです。 ML エンジニアは、データ サイエンティスト、エンジニア、ビジネス アナリスト、関係者を含む大規模なチームの一員です。 彼は、大規模なデータセットの操作、反復モデリング実験、および機械学習モデルの最適化の専門家です。 このブログでは、ML エンジニアの役割、資格、機械学習エンジニアになるためのキャリア パスについて説明します。

機械学習エンジニアの役割と責任

ML エンジニアの役割と責任は、組織の規模や、データ サイエンティスト、データ エンジニア、データ アナリストなどの他の役割の空き状況に応じて、業界によって異なります。 通常、ML エンジニアは次のタスクを実行します。

  • ビジネスの問題と最終目標を理解する
  • モデル対応にするためのデータの前処理。
  • より深い洞察を得るための統計テストと探索的データ分析の実行
  • データの適切なモデルと手法の選択
  • モデルのパフォーマンスの評価
  • 機械学習システムの最適化
  • データ サイエンティスト、データ エンジニア、関係者との結果の伝達
  • トレーニング済みのモデルを使用して、ライブ アプリケーションまたはサービスの予測または決定を行えるようにする
  • デプロイされたモデルのスケーラビリティ、バージョニング、ロギングを保証する
  • デプロイされたモデルに関連する問題の監視と解決
  • 最新の研究とアルゴリズムと連絡を取り合う

機械学習エンジニアになるために必要なスキル

プログラミングスキル

Python または R でプログラミングの概念を習得することは、ML エンジニアにとって最も重要な技術的スキルです。 次のようなライブラリとフレームワークの専門知識が必要です。

  • NumPy (科学計算)
  • パンダ (データ操作)
  • Matplotlib/Seaborn (探索的データ分析)
  • scikit-learn (機械学習モデリング)
  • PyTorch/TensorFlow/Keras (深層学習モデリング)
  • Apache Spark (データ前処理)

機械学習の概念

ML エンジニアになるには、一般的に使用されるアルゴリズムを理解する必要があります。 これらのアルゴリズムと概念は次のとおりです。

  • 線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ニューラル ネットワーク
  • 教師あり、教師なし、半教師あり学習
  • グラデーションダウン
  • 正則化
  • オーバーフィッティングとアンダーフィッティング
  • 分類、回帰、異常検出、およびクラスタリング

さらに、SQL、Git、およびクラウド コンピューティングの理解も必要です。

数学(統計と確率)

統計と確率は多くの ML アルゴリズムの基盤であるため、数学をしっかりと把握することが前提条件です。 確率は、隠れマルコフ モデル、単純ベイズ アルゴリズム、条件付き確率など、多くのアルゴリズムや手法で使用されます。 主要な統計概念には、確率分布 (正規分布、ポアソン分布、一様分布など)、中心傾向と広がりの尺度、仮説検定 (ANOVA、カイ二乗など)、ベイジアン推論などが含まれます。

ソフトスキル

機械学習エンジニアにとって、ソフト スキルも同様に重要です。 彼は、データ エンジニアやデータ アナリストなどの他のチーム メンバーとコミュニケーションを取り、協力できる必要があります。 彼は、ML サイクルの問題を解決するための創造性と問題解決能力、および新しいテクノロジーを学習するための適応力を備えている必要があります。 プロジェクト管理スキルは、プロジェクトを効率的に処理および完了するために不可欠です。

機械学習エンジニアのキャリアパス

機械学習は有望なキャリアを提供します。 キャリアを構築するために、次のパスを採用できます。

コンピュータサイエンスまたは関連プログラムの学士号

多くの企業は、候補者に学士号を取得することを要求しています。 ML エンジニアのバックグラウンドはさまざまです。 コンピューター サイエンス、数学、または統計学の学士号を取得すると、この分野でのキャリアを追求する人にとって確固たる基盤が確立されます。

証明書

さまざまな有名な Edtech プラットフォームが、機械学習のコースとプログラムを提供しています。 これらのコースを修了すると、プログラミングと機械学習の学習に役立ちます。 また、専門家としての信頼も高まります。

ポートフォリオの構築

獲得したスキルを使用してポートフォリオを構築することは、ML エンジニアのキャリア パスの最も重要な部分です。 このために、現実世界のデータセットを取得し、それらを機械学習のライフサイクルに渡します。 デプロイしたら、結果を GitHub またはブログ投稿で文書化します。 複数のポートフォリオ プロジェクトを作成して、履歴書にプロトタイプを追加します。

結論として、機械学習エンジニアは常に進化し続ける役割です。 毎年、研究機関から画期的な研究や製品が発表されています。 この分野でのキャリアを追求する人は、生涯学習に専念し、技術の向上に適応する必要があります。

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