機械学習エンジニアは何をするのですか?

機械学習は、近年最も注目されている専門分野の 1 つとして浮上しています。それに関連して多くの役職が登場しています。この記事では、機械学習エンジニアの役割について説明します。それに伴う作業、必要なスキルとツールについて学び、他の機械学習/データ関連の役割と区別します。

ａ． … データアナリスト?

b. … ソフトウェアエンジニア?

c. … 統計学者?

d. … データサイエンティスト?

では、機械学習エンジニアは具体的に何をするのでしょうか?

1. 機械学習エンジニアは何をするのですか?

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計、構築、保守を担当する専門家です。これらのモデルは、データを分析し、そこから学習し、データに基づいてインテリジェントな意思決定や予測を行うために作成されます。機械学習エンジニアは、統計的および数学的手法を使用して大規模なデータセットを操作し、結果を正確に予測したり、データを特定のカテゴリに分類したりできるモデルを構築します。

機械学習エンジニアの仕事には通常、次の手順が含まれます。

ビジネス上の問題を理解する: 機械学習モデルを構築する最初のステップは、解決する必要があるビジネス上の問題を理解することです。これには、関係者と協力して問題を特定し、データを収集し、問題を解決するための適切な機械学習アプローチを決定することが含まれます。機械学習アルゴリズムのセットはアプリケーションドメインから独立していますが、自然言語処理やゲノミクスなどのシーケンスモデルなど、特定のアルゴリズムは特定の設定により適しています。
データの前処理とクリーニング: 機械学習モデル、特にトレーニングするパラメーターが多数ある深層学習モデルを効果的にするには、大量のデータが必要です。ただし、このデータは乱雑であることが多く、モデルのトレーニングに使用する前にクリーンアップして前処理する必要があります。これには、欠損値の代入、外れ値の検出、正規化などのタスクが含まれます。データのクリーニングと処理は、おそらくどのプロジェクトでも最も面白くない部分ですが、最も重要な部分の 1 つでもあります。機械学習プロジェクトに費やされる時間の大部分は機械学習プロジェクトに費やされており、前述のビジネス上の問題を理解することが成功の鍵となります。
適切なモデルの選択: 機械学習モデルにはさまざまな種類があり、それぞれに独自の長所と短所があります。機械学習エンジニアは、データの性質と望ましい結果を考慮して、当面の問題に最も適したモデルを選択する必要があります。優れた ML エンジニアは、アルゴリズムを選択できるように、多数のアルゴリズムに精通している必要があります。
モデルのトレーニング: モデルを選択したら、次のステップは、クリーニングおよび前処理されたデータを使用してモデルをトレーニングすることです。これには、結果を正確に予測したりデータを分類したりできるように、アルゴリズムを使用してモデルのパラメーターを調整することが含まれます。このようなトレーニングアルゴリズムの中で最も重要なものの 1 つは、勾配降下法です。
モデルの評価と最適化: モデルをトレーニングした後、そのパフォーマンスを評価して、モデルが正確で信頼性があることを確認することが重要です。これには、別のデータセットでモデルをテストするか、さまざまなメトリクスを使用してパフォーマンスを測定することが含まれる場合があります。モデルのパフォーマンスが満足のいくものでない場合、機械学習エンジニアは、パラメーターを調整するか、まったく別のモデルを選択することによって、モデルに戻って最適化する必要がある場合があります。
モデルのデプロイ: モデルのトレーニングと最適化が完了すると、実稼働環境にデプロイする準備が整います。これには、モデルを既存のアプリケーションに統合するか、モデルを利用するためだけに新しいアプリケーションを構築することが含まれる場合があります。ほとんどの企業は、アマゾンウェブサービス (AWS)、Microsoft Azure、または Google Cloud Platform (GCP)。
モデルの監視と保守: モデルがデプロイされた後でも、機械学習エンジニアの仕事は完了しません。モデルを継続的に監視して期待どおりに動作していることを確認し、必要な更新や調整を行うことが重要です。これには、新しいデータでモデルを再トレーニングしたり、パフォーマンスを向上させるためにパラメーターを微調整したりすることが含まれる場合があります。モデルのパフォーマンス低下の典型的な例は、データドリフトによって引き起こされます。データの分布が時間の経過とともに変化し、モデルが更新されない場合 (次のように考えてください) 例、このモデルは、研究室で特定の照明条件下で網膜症の兆候を検出するように訓練されていますが、その後、自然光条件下で使用される野外に展開されます。

これらのタスクに加えて、機械学習エンジニアは研究開発や部門横断的なチームとの共同作業も担当する場合があります。また、機械学習は常に進化するため、最新の機械学習技術やテクノロジーを常に最新の状態に保つ必要があります。

機械学習エンジニアが仕事で何をするのかがわかったところで、必要なスキルを見てみましょう。

2. 機械学習エンジニアに必要なスキルは何ですか?

機械学習エンジニアになるには、必須のスキルがいくつかあります。

強力なプログラミングスキル: 機械学習エンジニアは、Python などの 1 つ以上のプログラミング言語に習熟している必要があります。大規模なコードベースを快適に操作でき、効率的で適切に構造化されたコードを作成できる必要があります。
データ操作と分析: 機械学習モデルは大規模なデータセットでトレーニングされるため、機械学習エンジニアがデータ操作と分析に関する優れたスキルを持っていることが重要です。これには、SQL、Pandas、NumPy を使用して、データをクリーンアップ、変換、分析します。
機械学習の概念と手法: 機械学習エンジニアは、教師あり学習と教師なし学習、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、トランスフォーマーアーキテクチャなどを含む機械学習の概念と手法を深く理解している必要があります。また、さまざまなアルゴリズムにも精通している必要があります。、特定の問題に対して最も適切なものを選択できるようになります。
統計と確率: 機械学習モデルは統計と確率の原理に基づいているため、機械学習エンジニアにとってこれらの分野の強力な基礎が重要です。これには、仮説検定、ベイズ推論、確率分布などの概念の理解が含まれます。
データの視覚化: データを効果的に視覚化して伝達できることは、機械学習エンジニアにとって重要なスキルです。これには、Matplotlib、Seaborn、Tableau を使用して、明確で有益なグラフやチャートを作成します。
問題解決と批判的思考: 機械学習エンジニアは、創造的な解決策を必要とする複雑な問題に直面することがよくあります。彼らにとって、批判的に考え、論理的かつ体系的な方法で問題に対処できることが重要です。

これらのスキルを取得するには、オンラインコースを受講するか、コンピューターサイエンス、データサイエンス、統計などの分野で学位を取得することから始めます。意欲的な機械学習エンジニアにとって、プロジェクトに取り組み、ハッカソンやオンラインチャレンジに参加して実践的な経験を積むことも重要です。強力なプロジェクトのポートフォリオを構築し、機械学習の概念を現実世界の問題に適用する能力を実証することは、機械学習エンジニアとして採用されるのに非常に役立ちます。

優れた機械学習エンジニアになる方法を学ぶには、彼らが定期的にどのツールを使用しているかを知り、それらのツールに集中して学習することが重要です。

3. 機械学習エンジニアはどのようなツールをよく使用しますか?

機械学習エンジニアが仕事を効率的に行うために習得する必要がある重要なツールにはどのようなものがありますか?

機械学習エンジニアが一般的に使用するツールは数多くありますが、習得することが最も重要な具体的なツールは、仕事の性質や個人の好みによって異なります。ただし、機械学習の分野で一般的に使用されるツールをいくつか紹介します。

プログラミング言語: 機械学習エンジニアは通常、Python などの 1 つ以上のプログラミング言語に習熟している必要があります。これらの言語は、機械学習アルゴリズムを実装してモデルを構築するコードを記述するために使用され、ほとんどの場合、専用のライブラリとフレームワークが使用されます。
機械学習のライブラリとフレームワーク: scikit-learn など、機械学習モデルの構築を容易にする多くのライブラリとフレームワークが利用可能です。 TensorFlow、PyTorch、および JAX。これらのライブラリは、機械学習プロジェクトに簡単に組み込むことができる事前構築されたアルゴリズムと関数を提供します。
データ操作および分析ツール: SQL、Pandas ) および NumPy は、大規模なデータセットの操作と分析に使用されます。これらのツールを使用すると、機械学習モデルで使用するデータのクリーニング、変換、準備が簡単になります。
データ視覚化ツール: Matplotlib、Seaborn、Tableau は、データを視覚化して理解するのに役立つ明確で有益なグラフやチャートを作成するために使用されます。
クラウドコンピューティングプラットフォーム: 機械学習モデルは多くの場合、大量のコンピューティングリソースを必要とし、アマゾンウェブサービス (AWS)、Microsoft Azure https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Azure)、または Google Cloud Platform (GCP) は、オンデマンドで強力なコンピューティングリソースへのアクセスを提供します。
コラボレーションおよびプロジェクト管理ツール: 機械学習エンジニアはチームで作業することが多く、Jupyter Notebook、Google colab、GitHub、および Asana を使用してプロジェクトを共同作業および管理します。

これらのツールに加えて、機械学習エンジニアはさまざまな機械学習アルゴリズムと手法に精通し、統計的および数学的概念を深く理解していることも重要です。

前述したように、機械学習エンジニアは、機械学習の比較的新しい分野から派生した多くの職業の一例です。主な役職の違いを理解してみましょう。

4. 機械学習エンジニアと…の違いは何ですか?

a. …データアナリスト?

機械学習エンジニアとデータアナリストの役割には重複する部分もありますが、これらは異なるスキルと責任を伴う別個の専門職です。

データアナリストは主に、データを分析し、ビジネス上の意思決定を通知するために結果を報告する責任を負います。これには、データの収集とクリーニング、データを視覚化するためのグラフやチャートの作成、統計分析の実行などのタスクが含まれる場合があります。データアナリストは、関係者がデータを理解し利用できるようにするためのダッシュボードやレポートを開発することもあります。

機械学習エンジニアの仕事には、統計的および数学的手法を使用して、結果を正確に予測したり、データのパターンに基づいてデータを分類したりできるモデルを構築することが含まれます。また、研究開発、部門横断的なチームとの協力、最新の機械学習技術やテクノロジの最新情報の入手を担当する場合もあります。

一般に、データアナリストはデータの分析とレポートに重点を置き、機械学習エンジニアは機械学習モデルの構築と維持に重点を置きます。ただし、2 つの役割には重複する部分があり、両方の分野で働く専門家もいます。

b. …ソフトウェアエンジニア?

機械学習エンジニアとソフトウェアエンジニアはどちらもコンピュータシステムの設計、構築、保守を担当しますが、重点分野と専門知識が異なります。

ソフトウェアエンジニアは、組織やクライアントのニーズを満たすソフトウェアプログラムやシステムの開発を担当します。これには、アプリケーションの設計と構築、コードの作成、プログラムのテストとデバッグ、既存のシステムの保守と更新などのタスクが含まれる場合があります。ソフトウェアエンジニアは、Web アプリケーション、モバイルアプリケーション、デスクトップソフトウェアなど、さまざまなプロジェクトに取り組むことがあります。

対照的に、機械学習エンジニアは、機械学習モデルの構築と保守に重点を置いています。機械学習エンジニアは大規模なデータセットを扱い、統計的および数学的手法を使用して、結果を正確に予測したり、データを特定のカテゴリに分類したりできるモデルを構築します。

ソフトウェアエンジニアと機械学習エンジニアは両方ともコンピューターシステムの開発と保守を担当しますが、ソフトウェアエンジニアは従来のソフトウェア開発により重点を置き、機械学習エンジニアは機械学習モデルの構築と保守に重点を置きます。

c. …統計学者？

機械学習エンジニアと統計学者は、どちらもデータを扱い、統計的および数学的手法を使用してデータを分析し、データに基づいて予測を行う専門家です。ただし、注力する分野や専門知識は異なります。

統計学者は、統計的手法を使用してデータを収集、分析、解釈する専門家です。統計学者は、ビジネス、金融、医療、政府など、さまざまな分野で働くことがあります。データの収集と分析、統計モデルの開発、データに基づいた推奨事項の作成などのタスクを担当する場合があります。

一方、機械学習エンジニアは、機械学習モデルの構築と保守に重点を置きます。これらのモデルは、データを分析し、そこから学習し、それに基づいてインテリジェントな意思決定や予測を行うように設計されています。機械学習エンジニアは大規模なデータセットを扱い、統計的および数学的手法を使用して、結果を正確に予測したり、データを特定のカテゴリに分類したりできるモデルを構築します。

統計学者と機械学習エンジニアはどちらもデータを扱い、統計手法を使用します。一般に、統計学者は従来の統計分析とモデリングに重点を置きますが、機械学習エンジニアは機械学習モデルの構築と維持に重点を置きます。

d. …データサイエンティスト?

データサイエンティストは、統計および機械学習の手法を適用して、複雑なデータを分析および解釈します。彼らは、データから洞察を抽出し、予測モデルを構築し、その結果を関係者に伝達する責任を負います。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストはどちらもデータを操作し、機械学習手法を使用しますが、重点を置く領域と責任が異なります。機械学習エンジニアは主に機械学習モデルの構築とデプロイに関心を持っていますが、データサイエンティストはデータの分析と解釈により洞察を抽出し、予測モデルを構築することに重点を置いています。

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