「2023年に必要な機械学習エンジニアの10の必須スキル」

Essential skills for machine learning engineers in 2023

イントロダクション

現在の進化する環境では、組織はAI、ディープラーニング、および機械学習の潜在能力を引き出すために、チームを急速に拡大しています。控えめなコンセプトであった機械学習は、今や産業全体で不可欠な存在となり、ビジネスが前例のない機会にアクセスできるようにしています。この変革の背後にある重要な要素は、機械学習エンジニアのスキルセットです。これらの専門家は、高度なアルゴリズムとシステムを構築し、自律的に知識と洞察を獲得する能力を持っています。機械学習が世界を変え続ける中で、これらのエンジニアの腕前はイノベーションを推進し、新たな可能性の領域を開拓する上で重要な役割を果たしています。2023年に持つべきトップな機械学習エンジニアのスキルを探ってみましょう！

機械学習エンジニアとは？

機械学習エンジニアは、複雑な問題を解決するために機械学習アルゴリズムとモデルを設計、構築、実装することに特化しています。彼らはデータサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのギャップを埋め、予測モデル、推薦システム、その他のAI駆動アプリケーションの開発に専門知識を活用しています。機械学習エンジニアは、大規模なデータセットと作業し、データの前処理とクリーニング、適切なアルゴリズムの選択、モデルの最適なパフォーマンスを実現するための微調整を行います。

彼らの責任には、機械学習モデルのコーディング、トレーニング、展開、データサイエンティストやドメインの専門家との協力によるビジネス要件の理解が含まれます。機械学習エンジニアは、製品環境でのスケーラビリティ、信頼性、効率性を最適化することにも重点を置いています。彼らはしばしばTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどのフレームワークと共に作業し、強力なプログラミング、数学、およびデータ操作の基礎を持っています。全体として、機械学習エンジニアは、さまざまな産業で機械学習ソリューションの開発と展開に重要な役割を果たしています。

他にも読むべき記事：インドおよび海外での機械学習エンジニアの給与

• 「DeepMindによるこのAI研究は、シンプルな合成データを使用して、大規模な言語モデル（LLM）におけるおべっか使用を減らすことを目指しています」
• 「ConDistFLとの出会い：CTデータセットにおける臓器と疾患のセグメンテーションのための革新的なフェデレーテッドラーニング手法」
• 「PUGに会ってください：メタAIによるアンリアルエンジンを使用したフォトリアルで意味的に制御可能なデータセットを用いた堅牢なモデル評価に関する新しいAI研究」

トップ10の機械学習エンジニアのスキル

以下は、機械学習エンジニアがイノベーションを生み出し、複雑なAIおよびデータサイエンスの課題に取り組むためのトップなMLスキルです：

• プログラミング言語
• 数学と統計学
• 機械学習アルゴリズム
• データの前処理
• データの可視化
• モデルの評価と検証
• 機械学習ライブラリとフレームワーク
• ビッグデータツール
• バージョン管理
• 問題解決と批判的思考

プログラミング言語

基本的なプログラムの書き方やウェブページのスクリプトの作成など、最小限の種類のタスクを扱うことは、機械原理との関わりとはかなり異なります。それには重要なプログラミングスキルと専門知識が必要です。機械学習のキャリアにとって基本であり、最も重要なスキルはPythonなどのプログラミング言語の深い知識です。学習が容易であり、他の多くの言語よりも多くの用途を提供するため、Pythonは機械学習の基礎です。プログラムのスピードを改善するためにC++の理解が役立ちますが、機械学習エンジニアにはHadoopやHiveなどの技術を扱うためにJavaが必要です。

参考資料

• Python入門
• PythonとR以外の役立つプログラミング言語6選
• Java vs. Python: どちらの言語が適していますか？
• 実例によるPythonの現実世界でのトップ10の使用例

数学と統計学

機械学習は数学に基づいています。機械学習を完全に理解するためには、確率論、数学、および線形代数の主要なアイデアに精通している必要があります。数学の堅固な基礎があれば、統計モデリング技術から開発されたアプリケーションである多くの機械学習アルゴリズムを理解することは比較的簡単です。

機械学習のために統計学が重要であることが見て取れます。機械学習アルゴリズムは統計モデルに基づいているためです。つまり、統計はアルゴリズムの開発において重要な役割を果たしています。したがって、機械学習の求人の見通しを向上させるためには、統計ツールの理解が必要です。

確率のようなその他のサブトピックも機械学習に重要な役割を果たしています。機械学習アルゴリズムの多くは不確実性の下で動作し、信頼性のある結果を得る必要があるため、確率に基づく計算（導関数アプローチ、ベイズネット、マルコフ決定など）は、将来のバージョンを予測するのに役立ちます。

参考資料

• データサイエンスおよび機械学習のための数学および統計学のMOOC19選
• データサイエンスのための統計学および数学の無料で読むべき本
• 機械学習の数学 – 知っておく必要のあるコアコンセプト
• 機械学習のための数学の学び方？

機械学習アルゴリズム

利用されるアルゴリズムと最適化手法は、機械学習技術の効率と耐久性を決定します。機械学習エンジニアとして、回帰、分類、クラスタリング、強化学習など、様々な機械学習アルゴリズムに精通している必要があります。さらに、次元削減、アンサンブル学習、バギング、ブースティングなどのより複雑な概念にも理解が必要です。

GoogleのTensorFlow、Apache SparkのMLlib、MicrosoftのCNTKなど、機械学習に使用されるさまざまなAPIパッケージとライブラリがあります。これらの開発を実装するには、さまざまなコンセプトについて徹底的に理解し、それらがさまざまなシステムとどのように関連し、進行中に発生する可能性のある問題を把握する必要があります。

役立つリソース

• 機械学習とは？データサイエンティストやマネージャー志望者のための分かりやすい紹介
• 初心者向けの機械学習認定コース
• 例を使ってランダムフォレストアルゴリズムを理解する（2023年更新）
• 機械学習の20のよくある面接質問

データ前処理

前処理とは、アルゴリズムにデータを送る前に行われるデータの変更を指す概念です。データの前処理は、乱雑なデータを正確なデータセットに変換するための方法です。生データに対してデータマイニングアルゴリズムを使用すると、トレンドを正しく検出できないため、ネガティブな結果が得られます。したがって、データの品質を向上させるためにデータの前処理が必要です。

データを分析しモデルを構築するためには、データをクリーニング、前処理、変換できる必要があります。これには、欠損値の処理、特徴データ型の変換、特徴エンジニアリング、特徴のスケーリング、特徴の正規化などの操作が含まれます。

役立つリソース

• Pythonを使ったデータ前処理の実践ガイド（Scikit Learnを使用）
• データ前処理でよく遭遇する10の問題
• NLPにおけるテキストデータの前処理
• NLPでのテキスト前処理（Pythonコード付き）

データの可視化

機械学習の重要な要素の1つは、データの可視化です。Matplotlib、Seaborn、またはPlotlyといったPythonのツールを使用してデータの可視化が可能です。データの可視化により、パターン、トレンド、相関を理解することができます。Tableau、Qlikview、Dashなどのよく知られたデータ可視化ツールは、ダッシュボードの開発でよく使用されます。データの整理やダッシュボードの構築に既に取り組んだ経験がある場合は、さらにプラスポイントです。

役立つリソース

• データ可視化の完全な初心者ガイド
• コンセプトからコードまでの12のデータプロットタイプの可視化
• 初心者向けのTableau
• データ可視化テクニックを使った探索的データ分析！

モデル評価と検証

モデルの評価と検証のスキルは、機械学習エンジニアにとって不可欠です。機械学習の主な目的は、非構造化データモデルの分析であり、データモデリングの知識が必要です。これには、見えないパターンを発見することが含まれ、さまざまなアプローチの特性を把握する必要があります。

データを扱う人は、アンサンブルテクニック、ディープラーニング技術、教師あり学習と教師なし学習のアルゴリズムなどについての深い理解を持つ必要があります。さまざまなモデルの仮定、制約、利点を把握していると、適切なモデルを選択する能力が向上します。

役立つリソース

• 機械学習モデルの評価方法：クロスバリデーション技術（Pythonコード付き）
• 機械学習のための重要なモデル評価メトリックス12選（2023年更新）
• K-Foldクロスバリデーション技術とその基礎

機械学習のライブラリとフレームワーク

機械学習エンジニアは、日常業務の一環として多くのパッケージ、ライブラリ、アルゴリズムに取り組む必要があるかもしれません。機械学習エンジニアは、機械学習アルゴリズムとフレームワークの異なる要素を理解する必要があります。分類、回帰、強化学習、クラスタリングなど、さまざまな機械学習アルゴリズムに精通している必要があります。さらに、バギングプロセス、次元削減、アンサンブル、ブースティングなどの高度なトピックにも熟知している必要があります。また、PyTorch、Scikit-Learn、TensorFlowなどのPythonライブラリを使用して機械学習アルゴリズムを構築することにも精通している必要があります。

便利なリソース

• 機械学習のためのscikit-learnの始め方
• 2023年に知っておくべきトップ10の機械学習ライブラリ
• 機械学習モデルを解釈し信頼を構築するためのPythonの6つのライブラリ

ビッグデータツール

ビッグデータとデータアクセスの方法とツールは、膨大なデータから価値ある洞察を抽出するために必要です。機械学習の問題を効果的に解決し、その利点を最大限に活用するためには、ビッグデータ技術に対する幅広い知識が必要です。機械学習エンジニアは、SQL、Spark、Hadoop、Hive、Pigなどの大量のデータを管理するために使用されるプラットフォームや技術に精通している必要があります。ビッグデータ技術の能力と競争力を高めるデータエンジニアは、ビッグデータがもたらす課題に集中し、さまざまな分野で機械学習の効果を最大化することができます。

便利なリソース

• ビッグデータのためのHadoopエコシステム入門
• 2023年に専門家が使用するトップ20のビッグデータツール

バージョン管理

ソフトウェア開発のエコシステムはすべてバージョン管理が必要ですが、機械学習の環境ではさらに必要です。アプリやMLモデルを開発する際にソフトウェアチームが行ったすべての変更を追跡する必要があります。そのためにバージョン管理システムを使用することができます。バージョン管理システムは、データサイエンティストが手動のバージョニングの負担を軽減し、ファイルやプロジェクトを動的にバージョン管理することによってチーム間のコミュニケーションを円滑にします。

新しいモデルは、故障耐性を確保し適切なテストを行うために、段階的に導入されることがよくあります。バージョン管理は、適切な時点で適切なモデルバージョンを共有するための必要なツールを提供します。

便利なリソース

• データバージョン管理でML実験をトラッキングする
• MLOps | Git＆DVCを使用したデータセットのバージョン管理

問題解決と批判的思考

機械学習の目標は、リアルタイムで問題を解決することです。問題を効率的に処理するために、イベントの利点と欠点を分析し、すべての可能性を考慮し、最良の行動計画を決定するために必要なスキルを持っている必要があります。適切な質問をする能力、明確な目標を定義する能力、測定可能な成功基準を確立する能力が必要です。

批判的思考のスキルは、困難な問題をより小さな、管理しやすい部分に分解し、効果的な解決策を開発するのに役立ちます。問題解決能力は、A/Bテスト、時系列分割、クロスバリデーションなどの適切な検証手順を確立するために重要です。これにより、モデルが未知の情報に効果的に適用されることが保証されます。

便利なリソース

• 構造化思考と分析の技術
• 初心者のための検索アルゴリズムを使用した問題解決の入門

結論

機械学習は、技術の日々の進歩により、今日のほとんどの産業において着実に成長しています。需要が増すにつれて、有資格な機械学習エンジニアの必要性が高まっているため、新たな機械学習エンジニアは必要なスキルを習得し、最新の機械学習駆動型のツールと技術に遅れを取らないことが重要です。Certified AI and ML Blackbelt Plusコースでは、基本的な機械学習エンジニアスキルから高度なスキルまで網羅しています。今すぐコースを探索して適切な機械学習スキルを習得しましょう！

よくある質問

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