もしあなたがAI分野に興味を持っているが、徐々に何から始めればいいのかわからないのであれば、この記事はあなたが読むべきものです。それはあなたに人気のあるコンピュータ言語と専門知識のいくつかと、それらのインタビューの質問、給料やその他の内容の側面を網羅的に説明するかもしれません。
人工知能の技術力を選ぶ企業が増える中、機械学習エンジニア、つまり人工知能(AI)機器の開発・設計を行い、トレーニングを学んで専門知識を応用できる上級プログラマーの必要性が拡大しています。 このような技術的な専門スタッフは、AI機器を学習させるための面倒なデータ・アルゴリズムを解決するためのプログラム作成を行わなければなりません。
多くの人が、AIが自分の立場を置き換えてしまうことを懸念しているにもかかわらずです。 しかし、今日のこのセグメントでは、彼らが心配する必要はありません。 また、AIのトレンドは、機械学習エンジニアなどのさまざまなジョブプロモーションを推進しています。 その理由の一つは、企業が商品の開発や設計、メンテナンスを行うためには、専門学校のエンジニアが必要だからです。
この分野に興味のある方が、機械学習のキャリアに入る方法をよりよく理解できるように、最も重要なキーポイントとリソースを選んでこの記事にまとめました。 きっと、機械学習をする上で欠かすことのできないアイテムになると思います。
機械学習とは何か?
TechRepublicのクリエイターであるHopeReese氏とBrandon Vigliarolo氏の呼び名に基づくと、機械学習とは、コンピュータソフトウェアに、確立されたプログラムの記述による資格ではなく、完全に自動化された学習訓練と作業経験による強化で仕事をする能力を付与する人工知能のクレードである。 機械学習では、電子計算機が大量のデータを応用し、アルゴリズムを用いて学習や予測分析を行います。
機械学習システムソフトウェアは、大規模・中規模データから得られた専門知識と学習を迅速に適用して、顔認識、音声認識技術、物体認識、中国語翻訳など、さまざまな日常業務を行うことができます。
機械学習のエンジニアに対する要求が高まっているのはなぜですか?
求人サイト「Indeed(インディード)」のレポートによると、機械学習エンジニア以下を含むAIの求人総数は、2015年6月から2018年6月の間に100%近く増加しています。 このレポートによると、Indeedでのこのようなキーワードの検索数のシェアも、同じ期間に182%増加しています。
Indeedの商品担当副社長のRajMukherjee氏は、TechRepublicに「AIの優秀さを求める声が、利用者から高まっています」と述べています。" 企業が再び現行のソリューションを選択したり、技術的に自社でデザインを開発したりするようになると、パトロンからのこうした専門知識に対する需要が再び高まってくるでしょう」。
このレポートによると、実際の求人に関しては、AIや機械学習の用語を含む求人情報の94%がすべて機械学習エンジニアを募集していました。また、機械学習エンジニアの求人の41%は、掲載から60日後も不足していました。
SalesforceEinstein社のコンピュータサイエンスおよびソフトウェア開発担当上級副社長のVitaly Gordon氏は、TechRepublicに「モバイルソフトウェアは世界を共食いし、機械学習はモバイルソフトウェアを共食いしている」と伝えた。 機械学習工学プログラムは、その高品質の番号、博士レベルの機械学習エンジニアとビジネスサービスインテリジェンスの責任を持つ人々でなければならないのコースです。 そのような希少で優秀な人材を探すことで、その企業は所属する分野のフォロワーからマネージャーへと昇格することができ、どの企業もそのような優秀な人材を求めています。"
機械学習エンジニアはどのような仕事をするのでしょうか?
機械学習のエンジニアは、さまざまな仕事の表面を選ぶことができます。 以下は、Udacityからの基本情報をもとに、この分野のポジションと、その人が持っていなければならない専門性を紹介しています。
モバイル・ソフトウェア・エンジニア：電子情報科学とプログラミング、ソフトウェア開発と制御システム設計の基礎を把握する必要があります。
応用機械学習エンジニア：機械学習のアルゴリズムやライブラリを用いて、電子情報科学やプログラミングの基礎を把握する必要があります。
機械学習エンジニアのポイント：電子情報科学やプログラミングの基礎を把握し、機械学習のアルゴリズムやライブラリを使い、データのモデリングや評価を行う必要があります。
機械学習のエンジニアになるためには、どのようなコンピュータ言語を学ぶのがよいのでしょうか。
PythonとRは、機械学習、コンピュータサイエンス、プロファイリングの分野で最も旬なコンピュータ言語です。 2018年に仕事を遂行するためにPythonを適用したエンジニアの割合は66%で、2017年から11%アップしました。 さらに、Rの2018年の市場シェアは49%で、2017年から14%減少しました。 まだまだ無視できません。
IBMのレポートによると、機械学習において多くのエンジニアが好む言語表現はPython、Java、Rとなっています。 次いで、C++、c、JavaScript、Scala、Juliaと続きます。
機械学習アプリケーションを開発・設計する際、アルゴリズムのトレーニングと実際のハンズオンは同じではないと、ZDNetが報じています。 その結果、ある言語表現をトレーニングセッションで適用し、別の言語表現をハンズオンセッションで適用する人もいます。
"一般的な機械学習 "であれば、どの言語を適用するかは問題ではありません」とStone Enterprises社のコンピュータサイエンスリードであるLuis Eduardo Le Masson氏はZDNetに語っています。「しかし、何百もの高度に同時進行するクラスターに対して、実際のオンライン学習アルゴリズムと即時の論理的推論を提示し、500ms以下で応答する必要がある場合、この話題は単に には、言語表現だけでなく、アーキテクチャ、設計ソリューション、フローコントロール、フォールトトレランス、スケーラビリティなどが含まれます。"
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