エンジニアの職種⑭「機械学習エンジニアについて」

記事をご覧いただきありがとうございます。この記事では機械学習エンジニアについて説明します

機械学習エンジニアについて

機械学習エンジニアとは、コンピューターに対してデータや命令を与え、機能向上を目的に機械を学習させるエンジニアのことを指します。

機械学習の方法として「教師なし」「教師あり」「強化学習」の3つが代表的なものとされています。

そもそもAIとは、「学習」「推論」「判断」といった機能を持ったコンピュータといわれています。

機械学習エンジニアはAI専門のソフトウェアを使用するエンジニアといわれており、機械学習やディープラーニングなどを扱います。

機械学習とは分類や予測などを自動で行い、その結果からアルゴリズムを自動的に構築してくれます。

ディープラーニングとは、十分な量のデータがある場合、そのデータから特徴を自動的に抽出してくれるディープニューラルネットワークを用いた学習方法です。

AIはビジネスだけでなく日常の中に普及しつつあり、現在第3ブームといわれています。

AIや機械学習は最近ではメジャーなものとなっていますが、その歴史は1950年代から3回の流行があったとされます。

第1次ブームは、パズルやゲームなどルールが明確で簡単なものに対してAI技術が使用されていました。しかし、それ以上の大きな発展はなく、ブームは衰退していきました。

第2次ブームは、1980年代で以前より技術は発展し、知識をルールとして学習させることに成功しました。

しかし、一般常識のような膨大なデータを記述する手間や例外のルールや矛盾に対応できないなどの理由があり、再びAIのブームは衰退していきました。

そして、今回の第3次ブームはディープラーニングをきっかけに再び日の目を見ることとなりました。

このディープラーニングは今まで工数がかかり大変だった、例外のルールや矛盾に対してルールをつけました。

そのルールとは特徴量といわれており、人が判断する際に使用するルールのことを指します。同じものであっても色が異なる場合は、色の特徴を使用して判断します。

そんな機械学習エンジニアの年収は、626万円とされています。この金額はエンジニアに職種において高水準といえます。

年収の水準が高く、需要が向上している機械学習エンジニアになるために必要なスキルは以下の通りです。

Pythonはデータ分析を得意としている言語であり機械学習を行うにあたって必須スキルです。

AIに関するアプリケーション開発を行う場合があるので、PythonだけでなくC/C++やJavaなどの言語を使用できる方が望ましいです。

機械学習を行うにあたって、このライブラリのスキルがあるかないかでは効率が大きく変わってきます。

機械学習エンジニアは画像処理や自然言語処理を行う際に、目的に応じたライブラリを使用するので最低限の知識は求められます。

機械学習では必ずデータを使用し、そのデータを抽出・集計などできるスキルが必要です。

機械学習を行うにあたって、パターン認識、予測、精度など評価や確率などの統計の基本は必要です。

数学の範囲は、微分積分・線形代数などになります。

機械学習エンジニアは需要が多く、年収水準も高くで魅力的な職種ですが、採用する場合は即戦力として求められます。

そのため中途採用の場合は少々ハードルが高いといえますが、一部の企業ではスキルや経歴またはポテンシャルなどで採用する場合があります。

未経験で機械学習エンジニアとしてキャリアを積んで行くことは可能ですが困難といえます。

そのためITエンジニアとして一度就職し、その業務をこなしつつ機械学習エンジニアに移行するといった方法があります。

できるだけ、機械学習で扱うようなスキルを使用している職種を選択することで効率的に、機械学習エンジニアとしてキャリアを積んでいけます。

いかがだったでしょうか。

今はやりの機械学習エンジニアについて説明しました。今後も需要は向上すると考えられますが、流行が2度衰退しているため、環境の変化には注意が必要です。

その点を加えて、キャリア選択を行なっていただければと思います。