5機械学習の仕事に必要なスキルが必要

機械学習は、最もホットで破壊的なテクノロジーの1つです。機械学習の仕事は非常に高い需要があります。ますます多くの企業がこれらのテクノロジーを採用しており、この需要はますます高まるでしょう。この記事では、これらの仕事を得るために必要なスキルを見ていきます.

その前に、機械学習の基本を理解しましょう.

機械学習とは?

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

何よりもまず、機械学習とは何ですか?

機械学習(ML)は、コンピューターシステムが特定のタスクのパフォーマンスを段階的に向上させるために使用するアルゴリズムと統計モデルの研究です。素人の言葉で言えば、それはコンピュータシステムがよりインテリジェントになるために使用する知識源です.

では、さまざまな種類の学習システムは何ですか?まあ、それらは4つの異なるカテゴリに分類されます。

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 半教師あり学習
  • 強化学習

教師あり学習

教師あり学習では、マシンに一連の入力とそれに対応する出力を供給します。アイデアは、特定の入力から期待できる出力の種類に慣れて、将来の入力にどの出力を与えるべきかを最終的に自分で学習できるようにすることです。.

[入力/出力セット]-> [機械アルゴリズム]-> 【作業モデル】

これは基本的に古典的なスプーン給餌です。入力の特定の出力を識別する方法を学習するようにマシンに指示しています。子供の頃にどのように数学を学んだか考えてみてください。あなたはいくつかの例を経験し、それからあなた自身の新しい問題を解決しました.

教師なし学習

教師なし学習では、必要な出力を提供せずに、入力のセットをマシンに供給するだけです。アイデアは、マシンが入力のさまざまなパターンを認識して識別し、同様のデータに従ってそれらをクラスター化するのを支援することです。.

したがって、1、黒、3、赤をマシンにフィードすると、次のようにクラスター化されます。

{赤、黒}、{1,3}

したがって、このマシンの骨格フレームワークは次のようになります。

[入力セット]-> [機械アルゴリズム]-> [{クラスター1}、{クラスター2}…。{クラスターN}]

半教師あり学習

教師あり学習と教師なし学習の間のどこかに、半教師あり学習があります。半教師ありデータは、ラベル付きデータとラベルなしデータの組み合わせです。ラベル付きデータには対応する出力がある入力があり、ラベルなしデータには出力のない入力があります.

多くの機械学習研究者は、ラベルなしデータを少量のラベル付きデータと組み合わせて使用​​すると、教師なし学習(データがラベル付けされていない場合)よりも学習精度が大幅に向上するが、教師ありに必要な時間とコストがかからないことを発見しました。学習(すべてのデータにラベルが付けられている場合).

強化学習

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

最後に、強化学習があります.

このような学習では、アクションを実行することによって環境と対話するエージェントがいます。このアクションは環境の状態を変更し、状態が良いか悪いかに応じて、エージェントは報酬または罰のいずれかを受け取ります.

私たちは人生で何度もこの種の学習に直面してきました。良いことをするたびに報われ、悪いことや間違ったことをするたびに罰せられました。これにより、実行するのに適切なアクションとそうでないアクションがわかりました。.

だから、それはあなたに機械学習が何であるかについての公正な考えを与えるはずです.

機械学習の仕事の台頭

アナリティクスインディアマガジン 2017年には、データサイエンスと機械学習の分野で約78,000人の仕事がインドで空いていることが明らかになりました。これらの数字は、MLエンジニアとデータサイエンティストの両方の職務が分析コミュニティで非常に需要があることを示唆しています.

LinkedInは、この高まる需要に関して興味深い調査も行いました。機械学習エンジニア、データサイエンティスト、ビッグデータエンジニアは、LinkedInの新しい仕事のトップにランクされています。米国労働統計局によると、2012年以降、データサイエンティストの役割は650%増加し、2026年までに11.5の機械学習エンジニアリングの職に就くと推定されています。.

ここに彼らの研究からの興味のあるポイントのいくつかがあります.

注意: 調査は2017年に行われました.

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

仕事の成長率を計算しているときに、彼らは次のことを発見しました。

  • 今日、5年前の9.8倍の機械学習エンジニアが働いています.
  • 5年前の6.5倍のデータサイエンティストと5.5倍のビッグデータ開発者がいます.

この調査は、ソフトウェアエンジニアリングが、最終的に機械学習とビッグデータに取り組む専門家にとって一般的な出発点であることも示しています。.

上位5つの最も成長率の高い仕事の典型的なキャリアパスを以下に示します。

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

機械学習エンジニアリングの役割を非常に人気のあるものにしているのは何ですか?

次のグラフは、人気のあるオンライン求人ポータルであるIndeedによると、機械学習/人工知能の求人に対する需要の高まりを示しています。.

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

それで、この成長の背後にある秘密は何ですか?なぜこんなに短い時間枠で機械学習の仕事がこれほど人気を博したのか?

それは、多くのトップ企業がMLとAIをシステムに組み込んでいるためです。本当に簡単です。ますます多くの企業がこの分野に参入しようとしているので、彼らは競争の最前線に立つために、より多くの機械語の専門家に投資して雇用しようとしています。この記事によると フォーブス, 機械学習の特許数は、2013年から2017年の間に34%のCAGRで増加しました。.

この時代の機械学習の重要性をさらに理解するために、ここにもう1つのちょっとした事実があります。これらの特許の大部分は、IBM、Facebook、Microsoft、LinkedIn、Intelなどの企業からのものです。.

さて、これまでに何を学びましたか?

  • 機械学習とAiベースの仕事が増えています.
  • 機械学習は、機械が学習してよりスマートになるのに役立つアルゴリズムの研究です.
  • 世界のトップ企業のいくつかは、競争で優位に立つために、この分野の専門家を積極的に採用しようとしています。

では、次の質問は、この分野の専門家になるためにどのようなスキルが必要かということです。さて、見てみましょう.

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

#1プログラミングの基礎

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

コンピュータサイエンスとプログラミングの基礎は、機械学習と人工知能にとって絶対に不可欠です。データ構造、アルゴリズム、計算可能性、複雑さ、およびアーキテクチャにある程度習熟していることが非常に重要です。ザ・ 5つの言語 選択できるのは、Python、R、JavaScript、Java、およびCです。++.

  • 機械学習の専門知識が感情分析に関するものである場合は、PythonとRを優先する必要があります.
  • 自然言語処理に興味がある場合は、Pythonが提供する膨大なライブラリを使用して、高性能のアルゴリズムを作成できます。
  • ネットワークセキュリティ、不正検出が関心のある分野である場合は、おそらくJavaを調べる必要があります
  • C / C ++は通常、ゲームやロボットの移動にAIを組み込むために使用されます。これらは、非常に高いレベルの制御、パフォーマンス、効率が要求される分野だからです。
  • Rは、バイオインフォマティクスやバイオエンジニアリングなどの分野で非常に優先されています
  • データサイエンスと機械学習に不慣れな開発者は、JavaScriptとJavaを優先しているようです.

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

画像クレジット: 開発者の経済学

あなたは学ぶために私たちのガイドを読むことができます Python そして javascript.

#2数学

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

数学、特に確率と統計は、機械学習の重要な歯車です。機械学習を完全に理解することは非常に重要です。機械学習の核心には、確率(条件付き確率、ベイズの定理、尤度、独立性など)とそれに由来する手法(ベイズネット、マルコフ決定過程、隠れマルコフモデルなど)の正式な特性があります。.

確率と統計を理解することで、マシンは意思決定プロセスの不確実性に対処できるようになります。どのアルゴリズムをどの目的に使用し、環境の変化に基づいて変更を加える方法を知る必要があります。確率は、その点で非常に役立ちます。一方、統計は、観測されたデータから堅牢なモデルを効率的に構築するために必要な測定、分布、および分析方法を提供します。.

#3機械学習アルゴリズム

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

言うまでもなく、機械学習に習熟するには、機械学習アルゴリズムに習熟している必要があります。線形回帰、ロジスティック回帰、SVM、勾配降下法、二次計画法などを理解する必要があります。ただし、これらのアルゴリズムが何であるかを知るだけでは不十分であり、いつ何を適用するかも知っておく必要があります。それぞれのアプローチには独自の長所と短所があり、トリップせずにアルゴリズムをナビゲートする方法を知っておく必要があります。この本能は練習によってのみ発達します.

#4データモデリング

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

データモデリングとシステム設計は、習得する必要のある次のスキルです。による ウィキペディア,

「データモデリングは、組織内の対応する情報システムの範囲内でビジネスプロセスをサポートするために必要なデータ要件を定義および分析するために使用されるプロセスです。したがって、データモデリングのプロセスには、ビジネスの利害関係者や情報システムの潜在的なユーザーと緊密に連携するプロのデータモデラーが関与します。」

簡単に言えば、データモデリングは、有用なパターンを見つけたり、以前は見られなかったインスタンスのプロパティを予測したりすることを目的として、特定のデータセットの基礎となる構造を推定する際にマシンを支援します.

データモデリングは、データをリソースとして管理するために、標準的で一貫性のある予測可能な方法でデータをモデル化するために使用されます。機械学習など、次のようなデータ分析の標準的な手段を必要とするあらゆる種類のプロジェクト。

  • ビジネスアナリスト、プログラマー、テスター、マニュアルライター、ITパッケージセレクター、エンジニア、マネージャー、関連組織、およびクライアントを支援して、組織の概念がどのように機能し、それらがどのように相互に接続するかを理解します。.
  • データをリソースとして管理する
  • さまざまな情報システムを統合する
  • データベースの設計

推定プロセスは、モデルがどれだけ優れているか、モデルをさらに改善するために何をする必要があるかを継続的にチェックするのに役立ちます。これらのプロセスを理解することは、機械学習アルゴリズムのアプリケーションにおいて重要です。.

#5ソフトウェアエンジニアリング

すべてが語られ、実行されると、機械学習エンジニアとしてのすべての作業の最終的な成果は、ソフトウェアを作成することです。ソフトウェアエンジニアリングは、体系的な方法でソフトウェアの開発にエンジニアリングを適用することです。労働統計局は、このようなソフトウェアエンジニアリングを定義しています,

「ソフトウェアの設計、実装、テスト、および文書化への科学的および技術的知識、方法、および経験の体系的な適用。」

機械学習モデルを作成する際には、さまざまなコンポーネントがどのように機能し、相互に通信するかを理解する必要があります。これが、不必要な重複を回避し、システム内のデータ量が増加するにつれてアルゴリズムをスケーリングできるようにするために何をすべきかを知っておく必要がある理由です。.

ボーナス:学ぶ学ぶ学ぶ

機械学習の仕事に必要な5つのスキル

機械学習と人工知能は急速に成長している分野です。毎日、業界を混乱させる可能性のある新しい発見やユースケースがあります。あなたはますます多くの知識を得るために絶えず読んで学び続ける必要があります。これが、スキルが古くなっていないことを確認する唯一の方法です。.

結論:機械学習の仕事

したがって、これらは、最高の機械学習の仕事を得るのに必要なスキルです。機械学習の仕事に対する需要が高まるにつれ、専門家としての地位を確立するためにあらゆることを行う必要があります。機械学習は、「進行中」のテクノロジーではありません。それはすでにここにあり、企業はすでに日常業務を改善するためにそれを利用し始めています。才能がまったく不足している今こそ、始めるのに最適な時期です

Mike Owergreen Administrator
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