流行の機械学習！機械学習エンジニアに求められるスキルとは？

機械学習はAIやビッグデータとも関連のある、今とても注目されている先端技術の一つです。この分野で活躍する機械学習エンジニアとはどのような仕事で、どんなスキルや知識が必要とされるのでしょうか。機械学習エンジニアについて知っておくべきことを紹介します。

機械学習エンジニアとは？

機械学習とは、膨大なデータからパターンやルールを見つけ出し、反復処理することで将来を予測する……といった、人間が行うタスクと似た機能を、AI（人工知能）やコンピュータに学習させて実現する技術・手法のことです。

機械学習エンジニアは、この機械学習の手法を用いて、実際にAIやコンピュータに学習をさせるスキルを持ったエンジニアです。

例えばユーザー企業であれば、自社が提供するサービスに即した機械学習技術を開発するのが機械学習エンジニアの役どころです。AIやビッグデータ、ディープラーニング、データマイニングといった技術や知見を駆使しながら機械学習のアルゴリズムを作り、現サービスの改善や新サービスの開発に結びつけていきます。

機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアの需要は確実に高まっています。AI技術や新たなデータ分析・解析の手法が進化していくにつれ、それを活用するエンジニアの存在は重要なものになっていくでしょう。

機械学習エンジニアを含む先端IT人材の数は現在、圧倒的に不足していると言われています。2016年に公表された経済産業省のIT人材に関する報告書では、2020年には先端IT人材の不足数は4.8万人に拡大すると推計しています。

また、直截的に機械学習エンジニアという肩書きで仕事をしていなくても、さまざまな企業で機械学習スキルを持ったエンジニアが求められるシーンは増えていくでしょう。現在すでにITエンジニアとして働いている人にとっても注目すべき領域と言えます。

機械学習エンジニアに求められるスキルや知識

機械学習エンジニアにはどのようなスキルや知識が必要とされるのか、現在よく言われているものをみてみましょう。

機械学習に関するスキルや知識

すべての条件を想定してプログラムを組むという従来の方式ではなく、コンピュータまたはAI自体がデータを解析し、法則性を見出し、タスクをこなしていくというのが機械学習の特徴です。こうした機械学習の考え方、特性、使い方などをまずは十分に把握しておく必要があります。

ディープランニングに関するスキルや知識

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習を発展させたものです。ディープラーニングは人間の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模したシステム＝ニューラルネットワークをベースとしていて、既存技術では成し得なかったレベルの認識精度と学習成果を実現しています。
機械学習とディープラーニングはセットで語られることも多く、機械学習エンジニアもディープラーニングの基礎レベルのスキルや知識は持っておいた方が良いでしょう。

数学や統計学、データ分析・解析の知識

多くの機械学習アルゴリズムは、統計的モデリング手順を拡張したものと言われます。数学、統計学、それらに基づくデータ分析やデータ解析の技術なども機械学習と深い関わりがあります。統計学では確率分布や確率モデルに関する知識、データからの学習スキル、データ分析による未来予測など、大学などでこうした学問を学んでいればその知識が役に立つでしょう。

データベース関連スキルや知識

データベース技術やSQLによるデータ抽出・加工スキルも求められます。さまざまな分析ツール、分析プログラムの知識や使用経験も役立つでしょう。

プログラミングのスキル

プログラムスキルも必須です。機械学習領域でよく使われているプログラム言語はRやPythonです。中でもPythonは機械学習の入門用言語として適しており、多くのフレームワークが利用できます。

以上のように、機械学習エンジニアには非常に幅広いスキルや知識が求められます。しかし、徐々に身近なものになってきているこの技術を学ぶには、ひとまず興味のあるものや得意なことから手を付けてみるのも悪くありません。これらを参考に、機械学習エンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。

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