機械学習エンジニアになる方法：チートシート - TechRepublic

AI 分野でのキャリアに興味があり、どこから始めたらよいかわからない場合は、習得するのに最適なプログラミング言語とスキル、面接での質問、給与などに関するガイドをご覧ください。

ML チートシートのリード画像。 — 画像: iStockphoto/Feodora Chiosea

機械学習エンジニアは、知識を学習・応用できる人工知能（AI）マシンやシステムを開発する高度なプログラマーであり、これらのテクノロジーを導入する企業が増えるにつれて、需要が高まっています。MLエンジニアは高度なプログラミングを行い、複雑なデータセットとアルゴリズムを操作してインテリジェントシステムをトレーニングします。

AI がすぐに仕事を奪ってしまうのではないかと多くの人が懸念していますが、テクノロジー開発の現段階では、企業が幅広いアプリケーションの開発と保守を行うために高度なスキルを持つ労働者を必要としているため、機械学習エンジニアのような職種はまだ生まれています。

機械学習に興味のある方々が、機械学習でのキャリアをスタートさせる方法をより深く理解していただけるよう、役立つ詳細情報とリソースをまとめました。機械学習エンジニアになる方法に関するこのガイドは、今後も定期的に更新していきます。

機械学習とは何ですか?

機械学習はAIの一分野であり、コンピュータシステムが明示的にプログラムされることなく、経験から自動的に学習し、改善することを可能にします。機械学習では、コンピュータは膨大なデータセットを使用し、アルゴリズムを適用して学習を行い、予測を行います。

機械学習システムは、大規模なデータセットからの知識とトレーニングを迅速に適用して、顔認識、音声認識、物体認識、翻訳などの多くのタスクを実行できます。

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機械学習エンジニアの需要が高まっているのはなぜでしょうか?

あらゆる規模の組織が進化するテクノロジーを活用する方法を模索する中、機械学習エンジニアを含むAI人材の需要は爆発的に増加しています。WSJ Proによると、企業は「顧客体験の向上、売上の増加、業務改善」のためにAIや機械学習ソリューションを導入するケースが増えています。

アプリ開発会社Reignは、人工知能変革レポートの中で、「過去10年間で、米国におけるAI関連の仕事の数は21%増加した」と述べ、AI関連の仕事の賃金は2010年から2020年の間に27%上昇したと付け加えています。また、ITCareerFinderは最近、AI/機械学習スキルを必要とする仕事は今後5年間で71%増加すると予測しています。

機械学習市場の成長を牽引しているのは何でしょうか？Fortune Business Insightsは、医療、小売、製造業など、多くの業界におけるAI導入の増加をその要因としています。COVID-19パンデミックもAI/MLの利用増加に貢献しており、これらの技術はCOVID-19感染者の追跡、追跡、予測に利用されているほか、パンデミックの影響からの回復に向けた自動化戦略の導入にも役立っています。

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機械学習エンジニアの仕事にはどのようなものがありますか?

機械学習エンジニアは様々なキャリアパスを歩むことができます。Udacityによると、この分野におけるいくつかの職種と、それらに必要なスキルは以下のとおりです。

ソフトウェアエンジニア、機械学習：コンピュータサイエンスの基礎とプログラミング、ソフトウェアエンジニアリングとシステム設計
応用機械学習エンジニア：コンピュータサイエンスの基礎とプログラミング、機械学習アルゴリズムとライブラリの適用
コア機械学習エンジニア：コンピュータサイエンスの基礎とプログラミング、機械学習アルゴリズムとライブラリの適用、データモデリングと評価

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機械学習エンジニアになるために学ぶのに最適なプログラミング言語は何ですか?

Springboardによると、人気のプログラミング言語のトップはPython、R、Java/JavaScriptで、次いでJuliaとLISPとなっています。GeeksforGeeksによると、機械学習開発者の60%が好むとされるPythonは、長年にわたりトップを走り続けており、柔軟性、拡張性、そして他の多くの言語よりも習得しやすいという利点があります。

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機械学習エンジニアになるには他にどのようなスキルが必要ですか?

一般的に、機械学習エンジニアには、コンピュータサイエンスとプログラミング、数学と統計、データサイエンス、ディープラーニング、そして問題解決のスキルが求められます。Udacityによると、必要なスキルの一部は以下のとおりです。

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、ツリー、グラフ)、アルゴリズム (検索、ソート、最適化、動的プログラミング)、計算可能性と複雑性 (P 対 NP、NP 完全問題、big-O 表記法、近似アルゴリズム)、およびコンピュータアーキテクチャ (メモリ、キャッシュ、帯域幅、デッドロック、分散処理)。

確率と統計：確率の形式的特徴づけ（条件付き確率、ベイズの定理、尤度、独立性）とそこから派生する手法（ベイズネット、マルコフ決定過程、隠れマルコフモデル）。統計尺度（平均値、中央値、分散）、分布（一様分布、正規分布、二項分布、ポアソン分布）、および分析手法（分散分析、仮説検定）。

データモデリングと評価:パターンの発見 (相関、クラスター、固有ベクトル)、これまでに見たことのないインスタンスの特性予測 (分類、回帰、異常検出)、適切な精度/誤差測定 (分類の場合はログ損失、回帰の場合は二乗誤差の合計など) と評価戦略の決定 (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)。

機械学習アルゴリズムとライブラリの適用：機械学習アルゴリズムの標準的な実装は、ライブラリ、パッケージ、API（scikit-learn、Theano、Spark MLlib、H2O.ai、TensorFlowなど）を通じて利用可能です。これらを効果的に適用するには、適切なモデル（決定木、最近傍法、ニューラルネット、サポートベクターマシン、複数モデルのアンサンブル）と、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、バギング、ブースティング、その他のモデル固有の手法）を選択し、ハイパーパラメータが学習にどのように影響するかを理解する必要があります。

ソフトウェアエンジニアリングとシステム設計：機械エンジニアは通常、製品やサービスのより大規模なエコシステムに適合するソフトウェアの開発に携わります。つまり、様々な部品がどのように連携するかを理解し、部品間の通信（ライブラリ呼び出し、REST API、データベースクエリを使用）を行い、他のユーザーが使用できるインターフェースを構築する必要があります。これには、システム設計とソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス（要件分析、システム設計、モジュール化、バージョン管理、テスト、ドキュメント作成など）の知識が求められます。

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機械学習エンジニアの平均給与はいくらですか?

Indeedの最新データによると、米国の機械学習エンジニアの平均年収は131,255ドルです。しかし、ZipRecruiterは2022年3月28日時点で、全国平均の157,676ドル（時給76ドル）と、より高い数値を示しています。

ZipRecruiterは、平均給与が最も高い米国の都市トップ10も発表しています。上位は、カリフォルニア州リッチモンド（192,929ドル）、コネチカット州スタンフォード（187,866ドル）、ワシントン州ベルビュー（187,441ドル）です。

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AI および機械学習エンジニアの求人が最も活発な市場はどこですか?

Datamationは、サンフランシスコ・ベイエリア、オースティン、ニューヨーク市、デンバーを、AIと機械学習関連の求人が集中するテクノロジーハブとして挙げています。また、CompTIAの最新のテック求人レポートによると、新興テクノロジー分野の求人全体の約20%を占めるAI関連職種は、カリフォルニア州、テキサス州、マサチューセッツ州、フロリダ州、ワシントン州で最も多く見られました。

これらの求人はどの業界で出ているのでしょうか？Dice社は、専門・科学・技術サービス、金融・保険、製造業を最も多く採用している業界として挙げています。

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機械学習エンジニアの面接でよく聞かれる質問にはどのようなものがありますか？

機械学習関連の仕事に応募する人は、面接で数学や統計、データサイエンス、ディープラーニング、プログラミング、問題解決のスキルをテストするさまざまな種類の質問を受けることが予想されます。

機械学習エンジニアが面接で聞かれると予想される質問には、次のようなものがあります。

ここ数年間、何に取り組んできましたか?
どのような AI および機械学習ツールに精通していますか? また、それらのツールにどの程度精通していますか?
変化するテクノロジーに遅れないようにするために何をしていますか?
品質と関連性を確保するために、データをどのようにクリーニングして準備しますか?
データセット内の欠落データや破損データをどのように処理しますか?
機械学習の使用には倫理的な影響がありますか?

Capital Oneの機械学習担当副社長デイブ・カスティーヨ氏は、求職者が採用担当者への質問を用意して面接に臨むことも重要だとTechRepublicに語った。

「面接は双方向の会話です」とカスティージョ氏は述べた。「私たちが尋ねる質問と同じくらい重要なのは、候補者が私たちに尋ねる質問です。候補者が会社にとって最適な選択であるだけでなく、会社が候補者にとって最適な選択であることを確実にしたいのです。」

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機械学習のキャリアのためのリソースはどこで見つかりますか?

機械学習エンジニアとしてのキャリアパスは数多くあります。まずはPython、R、Javaなどのプログラミング言語を習得するのが良いでしょう。機械学習に特化したスキルを習得するには、CourseraやedXの講座、Udacityのナノ学位など、大規模公開オンライン講座（MOOC）、オンラインプログラム、認定資格が数多くあります。TechRepublic Academyでは、特別割引やトレーニングバンドルも提供しています。

Kaggleなどのサイトで、実際のデータを使った実際のプロジェクトに取り組むことで、実践的な経験を積むこともできます。ミートアップやハッカソンなどの地域団体に参加して、同じ分野の仲間から学ぶのも効果的です。

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