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機械学習エンジニアになるために必要なスキルとは!?

 2020.09.29  ラクまるブログ編集部

機械学習エンジニアは、近年のAIムーブメントにおいて欠かせない技術職です。膨大なデータからあらゆる可能性を考えなければならない現代のビジネスワークでは、AIの設計・開発・運用が今後の発展を大きく左右します。近年需要が高まる機械学習エンジニアは、技術職であるため豊富な知識とスキルが求められます。今回は、機械学習エンジニアなるために必要なスキルを解説します。

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアとは、数多くあるAI関連の職業の中でも、特に機械学習の開発や実装に携わる人のことです。機械学習エンジニアの仕事は、なぜデータ解析・予測が必要かを考え、AIに解析・予測させる基本データを用意することから始まります。入手したデータを学習に適した形で抽出し、コンピューターに反復学習をさせ、目的に応じた機械学習のアルゴリズムを作り出します。入力したデータをもとに最良のモデルを選択していくことになりますが、一度選択したら終わりではありません。時代やニーズの変化に応じて、常に最良と考えられるモデルにブラッシュアップし、より精度を高めていくことも機械学習エンジニアの仕事です。

機械学習エンジニアの主な業務は、データを学習させるアルゴリズムの開発と検証の他、機械学習のインフラ整備や運用・保守、論文や日々進化する最新技術の調査などです。近年は金融やマーケティング、保険、医療、製造、小売、サービスなど、あらゆるシーンでAIが導入されており、それに伴って機械学習エンジニアの需要も高まっています。

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機械学習エンジニアになるために必要なスキル

機械学習エンジニアは、エンジニア経験がない人でも目指せる職業です。しかし、機械学習エンジニアに求められるスキルは多岐に渡り、そのすべてを習得するのは至難の業でしょう。ここでは、機械学習エンジニアになるために必要なスキルをご紹介します。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習エンジニアに最低限必要なものは、「機械学習」と「ディープラーニング」の知識です。機械学習とは、コンピューターに命令し、反復学習をさせて知能を向上させるものです。「教師あり」「教師なし」「強化学習」という3種類の異なるアルゴリズムが存在し、それぞれ特性や使い方が異なるため、機械学習エンジニアが適材適所を判別する必要があります。

機械学習の一つに、ディープラーニング(深層学習)があります。ディープラーニングは機械学習を発展させたもので、データ分析の結果を人間が判断する機械学習と異なり、データの抽出から規則性の発見、結果出力まで、すべてコンピューターが判断して行います。

機械学習エンジニアとしての基礎知識であるため、必ず習得しなければなりません。

プログラミング・システム開発の知識

プログラミングの知識も、機械学習エンジニアに必要なスキルです。機械学習やデータ解析では、一般的に「Python(パイソン)」というプログラミング言語が用いられます。Pythonは初心者向けのプログラミング言語として広く認知されており、機械学習エンジニアにとっては必須の知識です。また、AIに関するシステムやアプリ開発にも関わるため、Python以外にも「C/C++」や「Java」といった言語も理解していることが望ましいです。システムの設計・開発・運用という一連の流れを経験していると、転職の際にも有利です。

機械学習ライブラリに関する知識

機械学習エンジニアは、画像処理や自然言語処理など目的に応じたライブラリを選択し、それぞれの特徴を把握した上で適切に活用することが求められます。そのため、誰でも無料で利用できる「scikit-learn(サイキット・ラーン)」や、Google社が開発するディープラーニング向けのフレームワーク「TensorFlow(テンソルフロー)」といった機械学習ライブラリの知識を習得しておく必要があります。機械学習ライブラリに関する知識があることで、効率良く設計・開発を進められます。

統計学・数学の知識

機械学習エンジニアはコンピューターサイエンスと向き合う仕事なので、統計学や数学の知識も欠かせません。微分積分学や線形代数学といった、学生時代に学ぶ数学の知識が基本になります。データに含まれる法則の予測・認識や、精度を評価するための方法、確率分布・モデルといった統計学の知識があることで、精度の高いシステムの開発や運用ができます。

データベース・クラウドに関する知識

機械学習エンジニアは、大量のデータを解析して実用につなげます。データベースに関する知識があれば必要なデータをスムーズに抽出できる上に、対象データに適したデータモデリングの設計に役立てることもできるでしょう。

また、大量のデータを効率良く分析するために「AWS」「GCP」といったクラウドを利用することもあります。インフラ技術をカバーするには、クラウドに関する知識も必要になるでしょう。

機械学習エンジニアの将来性

近年のAIの急速な普及に伴い、機械学習エンジニアは重要性を高める一方で、日本は国策として人材確保の取り組みを行うほど、深刻なエンジニア不足に陥っています。機械学習エンジニアの将来性は有望と考えられていますが、今後AIが発達していくと機械学習エンジニアが不要になる可能性もあります。機械学習エンジニアとして長く活躍するためには、日頃からスキルアップや技術の習得に努めなければなりません。AIの進化に負けないように、自らも時代やニーズに合わせて進化し、第一人者として活躍できるようなスキルを習得できるかどうかが成否を分けることになるでしょう。

まとめ

機械学習エンジニアになるには、正しい知識と必要とされるスキルを習得することが大切です。しかし、機械学習エンジニアは即戦力として採用されることも多いため、適切な教育を受け、いかに効率良く学べるかが重要です。

株式会社電算システムでは、データエンジニアによる教育やトレーニングも行っています。第一線で活躍できる機械学習エンジニアになるために、当社で基礎からノウハウを学んでみてはいかがでしょうか。

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