デジタル化と人工知能（AI）の隆盛に伴い、機械学習分野はかつてないほど注目を集めています。これは当然のことです。なぜなら、機械学習エンジニアをはじめとするあらゆる専門家にとって、この分野は計り知れない価値を持つ未来を待ち受けているからです。では、機械学習エンジニアとは一体どのような人でしょうか？そして、彼らはどのような仕事をするのでしょうか？詳しく見ていきましょう。
機械学習エンジニアとは何ですか？彼らは何をするのですか？
機械学習エンジニアとは、研究を通じてデータを収集し、それを用いて人工知能に基づくシステムの構築または設計を行う人です。これらのエンジニアは、一般的に情報技術分野にいます。彼らは、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、管理者、データアーキテクトといった専門家とチームを組みます。教育や手順は一見シンプルに見えるかもしれませんが、誰もが機械学習エンジニアになれるわけではありません。その理由は、適切なステップを踏み、取り組むべき分野を把握していないことが挙げられます。そこで、私たちは、あらゆる困難を乗り越え、機械学習エンジニアになるための方法を網羅したガイドを作成しました。
機械学習エンジニアになるには、次の手順に従う必要があります。
1. ソフトウェア エンジニアリングの基礎を理解します。
機械学習エンジニアは、膨大な数のシステムのコードを書いて初めて仕事を始めることができます。そのため、機械学習エンジニアを目指す人にとって、様々なコーディング言語、特に最新のトレンド言語を学ぶことが重要になります。Python、C++、その他類似の言語などが挙げられます。
2. データサイエンスの基礎を学びます。
機械学習エンジニアはデータサイエンティストとチームを組んで仕事をしますが、より効果的に連携し、仕事をするためには、データサイエンティストに関する知識をある程度持つことが重要です。機械学習エンジニアと一般的なソフトウェアエンジニアの大きな違いの一つは、データサイエンティストと相性が良いことです。彼らは、AIシステムとデータサイエンティストの間のデータとアクションの橋渡し役として機能します。
3. 重要な概念とツールをよく理解してください。
ソフトウェアエンジニアリングとコーディングの基礎を学ぶだけでなく、機械学習の内部概念に関する実践的な知識を身につけることも重要です。医師や弁護士にはそれぞれ独自の会話スタイルがあるように、機械学習エンジニアにも独自の会話スタイルがあります。そのため、機械学習にも慣れ親しむことが重要です。
4. 実際の経験を積む。
インターンシップ、小規模なプロジェクト、あるいは企業での仕事など、様々な選択肢があります。まずは実践的な課題に取り組み、経験を積み、良いスタートを切りましょう。このステップが重要なのは、将来、同じ経験をポートフォリオにうまくまとめることで、夢の仕事に就きやすくなるからです。
5. コースを選択します。
何かを極めるには、学び続けることが大切です。コースを選びましょう。データサイエンスや人工知能など、幅広いコースが用意されています。まずはこれらのコースを選んで学び、その後に応募することもできます。現在、機械学習をサポートするオンラインコースとオフラインコースが数多くあります。
これらの5つのステップ以外にも、機械学習エンジニアの中には、同じ分野の学位を取得している人もいれば、優れた数学的スキルと統計的スキルを持っていると主張する人もいます。Robert著の『Clean Code』、Ian著の『Deep Learning』、David著の『The Pragmatic Programmer』などの書籍もおすすめです。機械学習の分野は広大で膨大なため、ブログ、動画、ポッドキャストなど、様々な学習媒体から学ぶことができます。あらゆる情報を逃さず、積極的に実践しましょう。
