機械学習エンジニアになるために知っておくべき必要なスキル

Aug 12

皆さんこんにちは。今回は、注目されている職種の一つである機械学習エンジニアについて、リクルーターという立場から機械学習エンジニアに求められるスキルについて考えていきたいと思います。

現在、人工知能（AI)は誰もが耳にするようになり、AIを使ったサービスも数多く登場してきました。それに伴い、AIエンジニアのニーズは高まっており、これからAIがもっと普及していくことにより、機械学習エンジニアになりたいと考える人が増えていくのではないでしょうか。

機械学習エンジニア - 求められるスキル

AIに関連する職業は様々ありますが、機械学習エンジニアは、特に機械学習（Machine Learning：ML）の実装や開発に携わるお仕事です。機械学習エンジニアに必要な技術は多岐に渡ります。その中で、即戦力として活躍していくために機械学習エンジニアが身につけておくべきスキルについて解説します。

1.プログラミングスキル

機械学習やデータ解析で一般的に利用されるプログラミングはPython（パイソン）です。AI開発でよく用いられるプログラミング言語である、PythonやC/C++のコーディングスキルは機械学習エンジニアとして活躍していく上でとても重要です。また、機械学習エンジニアは、アプリケーション開発にも携わる機会もあるので、他のプログラミングスキル（Javaなど）を歓迎する企業も多いので使用できるとなお良いでしょう。少なくともPythonの習得は、機械学習エンジニアのキャリアを築いていく上で身につけるべきスキルの一つです。

2.ライブラリや開発環境などを利用して機械学習を扱えるスキル

Pythonなどでのプログラミング以外に、機械学習ライブラリーの使用経験も必要なスキルです。機械学習ライブラリには、画像処理や自然言語処理など目的に応じたライブラリやフレームワークが存在します。効率よく開発を進められるためにも、それらの特徴やメリット・デメリットを理解したうえで適切に使用するスキルが必要になります。

機械学習ライブラリとしては、scikit-learnやTensorFlowが代表的で、よく用いられる開発環境は、Jupyter NotebookとAnacondaです。これらの知識は身につけておくべきでしょう。

3.統計、数学やアルゴリズムの知識

ライブラリを有効的に使用できるスキルだけでなく、機械学習のアルゴリズムへの理解も求められます。新たなアルゴリズムを考案したりするには機械学習のアルゴリズムを深く理解している必要があります。確率分布や確率モデルの知識などの統計学や数学は機械学習にとても深く関わります。数字の知識に加え、それらに基づくデータ分析やデータ解析もアルゴリズムに直結する必要なスキルです。数字に関しては、学校や大学受験で勉強された方も多いでしょう。情報系、物理系、またはそれに類する専攻での学位を必要条件とする企業もあるほどです。大学などでこうした学問を学んでおくことはアドバンテージになります。

4.機械学習やディープランニングに関する知識

機械学習の特徴、考え方、特製についての理解が必要です。機械学習に関する知識は決定木、ランダムフォレスト、パーセプトロン・ロジスティック回帰、単回帰など様々あります。また、機械学習のセットとしてディープランニング（深層学習 )の知識も持っておく必要があります。深層学習は音声系・画像系・自然言語系などの領域で高い性能を実現している、代表的なニューラルネットワークによる機械学習手法です。その実装スキル・知識を持つエンジニアを多くの企業が探してます。それに加えて、専門的な分野での実務経験を持っていると尚良いでしょう。

まとめ

今回は機械学習エンジニアに求められるスキルについて説明しました。

AIのトレンドは早いペースで変化し、企業はトレンドに合わせた技術を常に求めています。機械学習エンジニアに求められるスキルは多岐に渡り、それらを習得するのは簡単ではありません。実際に、現在AI人材が不足している中でも、ITエンジニアが機械学習エンジニアになるのに苦労しています。エンジニアとしての経験を持たない未経験者にとって機械学習エンジニアになることは非常にハードルが高く難しいのが現状です。

これから機械学習エンジニアとしてキャリアを目指す方は、上記で述べたスキルだけでなく新しい技術を習得しながら常にスキルの幅をアップデートしていくことがとても重要です。機械学習エンジニアは将来性があり注目されている職種なので、ぜひ興味がある方はスキル習得にチャレンジしていきましょう。