機械学習エンジニアになる方法–7つのステップ[写真付き]

技術の世界は、人工知能によって提供される可能性に火をつけています。 私たちの生活のありふれた部分（運転を含む）を自動化するという約束は、科学者、先見の明のある人、未来主義者にとって抵抗しがたいものです。 そして最近、機械学習のAI関連の分野が人気を集めています。

International Data Corporation（IDC）は、AIとMLへの支出が2017年の120億ドルから2021年までに576億ドルに5倍に増加すると予測しました。テクノロジーと金融業界が最大の成功を収めます。 これらの業界にそれぞれ属する企業の64％と52％は、将来的に機械学習プロセスを採用する予定です。

このグラフが明確に示しているように、現在、機械学習の専門家の需要は絶えず高まっています。

出典： Indeed.com | クレジット：Ann Saphir、データ視覚化エンジニア、ロイター

その中心にあるのは、機械が1つの質問から生じていることです。このシステムをプログラムして、自動的に改善し、経験を積んで学習するにはどうすればよいでしょうか。 ここで学ぶとは、データから結論を導き出し、インテリジェントな決定を下す行為を指します。 機械学習は、統計と計算の原則に基づいて、特定のデータと経験から知識を収集するためのアルゴリズムを開発します。

上記の段落は、機械学習がいかに難しいかを示しています。 ですが、学ぶこともできます。 従来の大学が知識を検証するのを待たずに、今すぐ機械学習エンジニアになる準備ができている場合は、以下の7つの手順に従って繰り返し、以下の要件をお読みください–

ステップ1：Pythonとソフトウェアのスキルをレベルアップする

高レベルで使いやすい言語であるPythonは、AIスペシャリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアに最適な言語です。

Pythonの構文は簡単に習得でき、すでに多数のライブラリが組み込まれています。 ただし、空白はコードの実行を混乱させる可能性があるため、空白に注意する必要があります。 また、関数型プログラミングやオブジェクト指向プログラミングなど、あらゆる種類のプログラミングパラダイムのサポートも含まれています。

よく知っておくべきもう1つの重要なことは、Githubです。 チームで作業して、時間に敏感なアプリケーションのコードを作成します。 鼻などのフレームワークを使用して、コードの完全な単体テストを作成する習慣を身に付けてください。 Postmanなどのツールを使用してAPIをテストします。

いくつかの本や記事を読んで、データセットでPythonを実行するために必要なツールのアイデアを入手してください。

ステップ2：機械学習アルゴリズムを調べる

Pythonに慣れて慣れたら、機械学習アルゴリズムの検討を開始できます。 モデルを簡単に実装できるように、各アルゴリズムに関連する理論を必ず読んでください。

機械学習初心者向けのトップ10アルゴリズムのツアーは、最新の情報を提供するのに役立ちます。 1つのアルゴリズムが完璧なソリューションになることはないことを忘れないでください。 さまざまなものを実装する必要があります。 したがって、それぞれを徹底的に研究してください。

upGradのコース「データサイエンスの修士号」は、Panda、NumPyなどのツールを使用してPythonとデータサイエンスをうまく結び付けるのに役立ちます。

ステップ3：ミニプロジェクトに取り組む

Pythonと機械学習の領域への入門が（個別におよび組み合わせて）完了したので、今度はその知識をすべて取り入れて、プロジェクトに実装し始めます。

これらのKaggleデータセットをチェックして、最初の機械学習プロジェクトから始めることができます。 上記のスナップショットは、世界中のさまざまな都市のAirbnbリストを提供するInside Airbnbが提供する（無料の公開）データセットからのものです。

ステップ4：HadoopとSparkで物事を次のレベルに引き上げる

HadoopとSparkは、Pythonを使用したデータセットの操作にある程度習熟した後で取り組む必要のある2つのシステムです。 これらのビッグデータフレームワークにより、テラバイトおよびペタバイト規模のデータを操作できるようになります。

DatabricksでホストされているSparkJupyterノートブックは、フレームワークのチュートリアルレベルの紹介を提供し、コーディングの練習も提供します。

ステップ5：TensorFlowに移動します

機械学習アルゴリズム？ 小切手。 ビッグデータフレームワーク？ 小切手。 高度な機械学習？ TensorFlowの使用を開始します。

博士号を取得しなくても、TensorFlowとディープラーニングを受講できます。 Googleによるコースでは、理論的および実践的な側面について学生を教育します。 この時点で、機械学習とディープラーニングでupGradのPG認定を取得することもできます。

ステップ6：大きくする

すべての構成要素を処理した後、ビッグデータセットに取り組み、前の5つのステップで得たすべての知識を適用します。

大規模なデータセットを（理論的に）処理する方法については、機械学習でデータファイルを処理する方法を参照してください。 次に、公開されているデータセットを使用して、得られた知識を実装します。

ステップ7：練習と成長を続ける

最後のステップは、上記の6つのステップを単純に練習して繰り返すことです。 これで、独自の機械学習モデルを構築できるようになりました。 今こそ、これらのスキルを磨き、向上し続ける時です。

虹の果てに輝く金の壺が仕事である場合は、機械学習の必須の質問–ロジスティック回帰を実行して面接に備えることができます。

上記の非常に実用的な手順により、最小限の時間で機械学習エンジニアになる方法を学び、必要なすべてのスキルを習得することができます。 必要なのは1つだけです。 一貫性と定期的な練習。 これらの2つの特性を備えているため、機械学習エンジニアになりたいというあなたの願望が満たされない理由はありません。

テクノロジーの新時代を前触れとして迎える時が来ました。