- 未経験から機械学習エンジニアになりたい
- 機械学習エンジニアになるためには何をすれば良いのだろう
- 機械学習エンジニアになるためのロードマップを知りたい
こんなふうに考えている方はいませんか？
近年、機械学習エンジニアの需要が高まってきています。
なぜなら、機械学習分野の応用例である自動車の自動運転などが急速に発達してきたためです。
そのため、これから機械学習エンジニアになるための方法やロードマップを知りたい、と考える方は多いと思います。
本記事では、機械学習エンジニアになるために必要なスキルと、そのロードマップについて、解説します。
本記事を読めば、機械学習エンジニアになるまでの不安を解消できます。
ぜひ最後までご覧ください。
お品書き
機械学習エンジニアに必要なスキル
まず、機械学習エンジニアに必要なスキルを確認していきましょう
機械学習エンジニアに必要なスキルは、主に以下の３つです。
- プログラミングスキル
- 統計・数学の知識
- 機械学習ライブラリの知識
それぞれ詳しく見ていきましょう
プログラミングスキル
１つ目に必要なスキルは、プログラミングスキルです。
とくに、機械学習エンジニアを目指すのであれば、Pythonのスキルが必要です。
機械学習のプログラムを作成するときには、Pythonがよく用いられます。
なぜなら、Pythonは機械学習用のライブラリが豊富なため、機械学習に適した言語だからです。
そのため、プログラミングスキルの中でも、Pythonのスキルが求められます。
統計・数学の知識
２つ目に必要なスキルは、統計・数学のスキルです。
なぜなら、機械学習ではデータを統計・数学的に処理するからです。
統計や数学の知識がない場合、作成したプログラムがブラックボックス化してしまいます。
また、プログラムの演算結果が妥当であるか、判断ができません。
そのため、プログラムの理解を深めるために、統計・数学の知識が必要と言えます。
機械学習ライブラリの知識
３つ目に必要なスキルは、機械学習ライブラリの知識です。
なぜなら、機械学習のプログラムは一から作らないことが多いからです。
一般的には、「TensorFlow」や「scikit-learn」などのライブラリを用いて開発します。
これらのライブラリから、目的に沿ったモジュールを選択してプログラムを作成します。
よって、機械学習のプログラムを作成するためには、機械学習ライブラリの知識が求められるでしょう。
機械学習エンジニアになるためのロードマップ
次に、機械学習エンジニアになるためのロードマップをみていきましょう。
以下の３ステップを実践して、機械学習エンジニアを目指していきましょう。
- Pythonの基礎知識を習得する
- 統計・数学の勉強をする
- 機械学習の勉強をする
それぞれ確認していきましょう。
1. Pythonの基礎知識を習得する
まず、Pythonの基礎知識を習得しましょう。
なぜなら、機械学習エンジニアがプログラムを作成する際に使う言語は、基本的にPythonだからです。
機械学習のプログラム作成では、PythonやRが用いられています。
その中でも、機械学習用のライブラリが充実しているPythonを学んでおくと良いでしょう。
Pythonは機械学習のライブラリ以外にも、ライブラリが充実しています。
基本的な文法と合わせて、「Numpy」などのライブラリも抑えておきましょう。
様々なライブラリが使えれば、効率的にプログラム作成を進められます。
具体的には、ある程度内容のまとまった講座で基礎を固めつつ、YouTubeなどで知識を補強していくと良いと思います。
おすすめの講座などについては、以下の記事を参考にしてください。
https://dendenblog.xyz/python-lecture-2021/
https://dendenblog.xyz/python-youtube-channel/
2. 統計・数学の勉強をする
次に、統計・数学の勉強をしましょう。
なぜなら、機械学習ではデータに対して統計・数学的に処理が行われるからです。
Pythonでは機械学習に関するライブラリが充実しています。
しかし、ライブラリを用いてプログラム作成をするだけでは、プログラムの中身を理解できません。
せっかくプログラムを作成しても、ブラックボックス化してしまうのです。
また、プログラムを作成して出力が得られても、出力が妥当であるのか判断できません。
そのため、統計・数学の知識がないと、品質の良いプログラムを作ることは困難です。
機械学習エンジニアとして一人前になるためには、統計・数学の勉強をしておきましょう。
3. 機械学習の勉強をする
最後に、機械学習そのものについて勉強をしましょう。
なぜなら、目的に合わせて適切なライブラリを用いれるようになれるからです。
例えば、機械学習のデータ学習方法について考えてみましょう。
データ学習方法には、教師あり学習と、教師なし学習の２種類があります。
クラス分けされているデータを学習データとする場合、教師あり学習を選択すべきといわれています。
このように、学習方法だけでも、適切にライブラリを選び取る必要があります。
単純にデータを与えて結果を出力するだけでは、性能の良いプログラムを作れません。
適切なライブラリを選択するためにも、機械学習そのものの勉強をしていくことが必要でしょう。
機械学習については、手軽に学べる方法はないです。
ひたすら、色々な書籍を読んで、知識を深める必要があります。
もし迷ったなら、まずは以下の本を一読することをおすすめします。
非常に網羅的に内容がまとまっている上に、具体的なコードも豊富で、仕事でも役立ちます。
他にも、以下の記事におすすめの本をまとめているので、参考にしてみてください。
https://dendenblog.xyz/ai-books/
まとめ：ロードマップを参考にして、機械学習エンジニアを目指そう
本記事では、機械学習エンジニアに必要なスキルと、ロードマップについてお伝えしました。
まとめると、以下のようになります。
- プログラミングスキルの中でもPythonを習得する
- 統計・数学の勉強をする
- 機械学習そのものの勉強をする
上記のロードマップを参考に、機械学習エンジニアを目指していきましょう。
