ソフトウェアエンジニアリング専攻、データサイエンス研究者、または一般的な技術愛好家の場合は、機械学習として知られる人工知能(AI)の主要なサブフィールドに注意する必要があります。
また、単純なパターン検出や音声認識からスマートな統合仮想アシスタントに至るまで、AIの多くの魅力的なアプリケーションに注意する必要があります。 これらのアプリケーションやその他の多くのアプリケーションは、機械学習エンジニアの努力によって可能になりました。
この記事では、これらのエンジニアが誰であるか、彼らが何をするか、そしてあなたが熟練したMLエンジニアになるために必要なスキルについて説明します。
機械学習エンジニアは何をしますか?
機械学習 (ML)エンジニアは、分析と問題解決の数学的スキルをソフトウェアプログラミング技術と組み合わせて、現実世界の問題を解決するAIシステムを作成します。 MLエンジニアは、データアナリストとして機能し、指定された要件に従ってデータを操作および変換し、指定されたデータセットでモデルの形式でMLアルゴリズムを構築、トレーニング、検証、テストする必要があります。
このようなエンジニアは、技術部門の会社と独立して、プログラマーとして、または最先端のML問題の研究者として働いている可能性があります。 いずれにせよ、MLエンジニアとしての資格を得るには、満たす必要のあるスキル要件がいくつかあります。 これらのスキルについては、以下で詳しく説明します。
5つの必須のMLスキル
1.確率と統計分析
MLの前提条件のXNUMXつには、確率や統計などのトピックの中間的な理解が含まれます。 MLアルゴリズムとモデルはこれらの数学的原理に基づいており、それらなしでは構築できないため、これが必要です。
入力、出力、および実際の不確実性を処理する場合、確率は特に重要です。 MLで使用される確率のいくつかの原則には、条件付き確率、ベイズの定理、尤度、および独立性が含まれます。 統計は、平均、中央値、分散、分布(均一、正規、二項、ポアソン)、および仮説検定を含む分析方法を含むMLモデルを構築するために必要な測定値を提供します。
2.プログラミングの基礎
MLのもうXNUMXつの前提条件は、プログラミングの基本を理解していることです。 これには、スタック、キュー、多次元配列、ツリー、グラフなどのデータ構造、および検索、並べ替え、最適化、動的計画法などのアルゴリズムの公正な理解が含まれます。
言語を選択してください
の面では プログラミング言語、MLについて学ぶのに最適なのは、Pythonに続いてJavaです。 これは、Pythonが利用可能なコード、フレームワーク、およびコミュニティヘルプの点で最大のオンラインサポートを提供しているためです。
IDEを理解する
次のステップは、統合開発環境(IDE)に慣れることです。 かなり大量のデータを処理しているため、IDEを単純なコマンドラインインターフェイス(CLI)にすることはできず、VisualStudioCodeや ジュピターノート。 Pythonと同様に、Jupyterは最大のオンラインサポートを備えており、教育目的でも多くのMLインストラクターによって使用されています。
ライブラリを理解する
ライブラリは、使用する前にプログラムにインポートする必要があるリソースのコレクションです。 TensorFlow、Keras、PyTorch、Pandas、Matplotlib、NumpyなどのMLライブラリが多数あります。プログラミングをより簡単かつインタラクティブにするために、MLエンジニアがMLおよびデータ処理ライブラリを十分に理解していることが重要です。
3.データのモデリングと評価
MLの重要な部分のXNUMXつは、有用なパターン、つまり相関、クラスター、固有ベクトルを見つけるために、特定のデータセットの基礎となる構造を推定するプロセスです。 また、回帰、分類、異常検出などのデータインスタンスのプロパティを予測する必要があります。 MLエンジニアは、精度の指標と戦略を使用して、特定のモデルを評価できる必要があります。
4.機械学習アルゴリズムの適用
MLのもうXNUMXつの重要な部分は、MLアルゴリズムを適用できることです。 多くのMLモデルと実装が、Kerasやscikit-learnなどのライブラリですでに利用可能であるため、独自のモデルを構築することはまれであることに注意してください。 ただし、これらのモデルを最も効果的な方法でデータセットに従って適用するには、スキルと一般的なMLモデルの十分な理解の両方が必要です。
MLエンジニアは、さまざまなアプローチの相対的な長所と短所、および過剰適合、過適合、バイアス、分散の問題などの考えられる問題についても認識する必要があります。
5.ニューラルネットワークを構築する
ニューラルネットワーク(NN)は、MLのサブフィールドの一部です。 深層学習 本質的なMLスキルに関しては、より拡張された要件です。 ただし、MLのより実用的なアプリケーションでは、AIシステムのより強力なモデルを作成するために、NNをある程度理解する必要があります。
NNは、レイヤーとニューロンを利用して強力なMLモデルを作成します。 MLエンジニアは、NNを構築、トレーニング、検証、およびテストできる必要があります。
まとめ
これで、誰が誰であるかをよく理解できるはずです。 機械学習 エンジニアとは、彼らが何をしているのか、そしてあなたが旅を始めるために必要なスキルは何か。 確率、統計分析、プログラミング、データモデリング、アルゴリズムアプリケーション、および ニューラルネットワークの構築 強力なAIおよびMLソリューションを構築します。
記事が役に立ったかどうか、そして熟練したMLエンジニアになるための最も重要なスキルは何だと思うかをコメントでお知らせください。
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