完璧な仕事に就ける6つの機械学習スキルセット
公開: 2019-08-18インドでは、データサイエンスと機械学習の5万人を超える求人がまだ埋められていないことをお伝えした場合、驚かれますか？ 機械学習が現在最もホットなキャリア分野の1つであるという事実を考えると、これは衝撃的なように思えるかもしれませんが、それは難しい真実です。 データサイエンスとMLの専門家の需給パラドックスの背後にある理由を知っていますか？
それは、これらの新興分野で活況を呈している仕事の機会を引き受ける準備ができている十分な熟練した才能のある候補者がいないという理由だけです。 Gartnerは、インドの10万ルピーの登録企業のうち、75％がすでに機械学習に投資しているか、投資する準備ができていると主張しています。 明らかに、機械学習の仕事の機会は、近い将来、指数関数的に増加するはずです。 時間の必要性は、MLジョブプロファイルの要件に適合するための「スキルアップ」です。
機械学習の仕事に着手するために必要なスキル
- コンピュータサイエンスとプログラミングの基礎知識
MLで成功するキャリアを構築するには、まず、データ構造（スタック、キュー、ツリー、グラフ、多次元配列など）を含むコンピューターサイエンスの基本概念を深く理解する必要があります。 コンピュータアーキテクチャ（メモリ、キャッシュ、帯域幅、分散処理など）。 いくつか例を挙げると、アルゴリズム（動的計画法、検索、ソートなど）、および計算可能性と複雑さ（big-O表記、P vs NP、NP完全問題、近似アルゴリズムなど）。
これらを理解したら、コードを記述しながらそれらを使用および実装する方法を学ぶ必要があります。 プログラミング言語の選択に関しては、Pythonから始めることができます。 初心者に最適で、機械学習の共通語です。 オンラインコーディングコンテストやハッカソンに参加することで、プログラミングスキルを磨くことができます。
- 確率と統計との強力な関係
統計と確率の概念は、多数のMLアルゴリズムの中核を形成します。 当然のことながら、平均、中央値、分散、導関数、積分、標準偏差などの統計的概念についての強力な知識と理解が不可欠です。 データモデルの開発と検証の両方に不可欠な分布（一様、正規、二項など）、およびさまざまな分析方法（ANOVA、仮説検定など）。 統計的才能とは別に、ベイズの定理、可能性、独立性、ベイズネット、ガウス混合モデル、マルコフ決定過程、隠れマルコフモデルなどの確率の基礎も理解する必要があります。
- データモデリングと評価の経験
機械学習の主な目標の1つは、大量の非構造化データを分析することです。 これを行うには、データモデリングの技術を知っている必要があります。 データモデリングは、特定のデータセットの基礎となるデータ構造を推定して、内部の隠れたパターン（クラスター、相関、固有ベクトルなど）を解明および識別し、これまでに見たことのないインスタンスのプロパティ（分類、回帰、異常検出）を予測する手法です。など）。
データモデリングプロセス中に、適切な精度/エラー測定値（たとえば、分類の対数損失、回帰の二乗誤差の合計など）と評価戦略（トレーニング-テスト分割、順次）を選択する必要があります。対ランダム化された相互検証など）。 したがって、アルゴリズムの適用を開始する前に、データモデリングに含まれる基本的な概念を完全に理解する必要があります。
- ソフトウェアエンジニアリングスキルを持っている
データサイエンティストであろうと機械学習エンジニアであろうと、典型的なソフトウェアエンジニアリングのスキルと知識ベースを持っている必要があります。 ソフトウェアエンジニアリングのバックグラウンドをお持ちの場合は、すばらしいです。 そうでない場合は、システム設計、モジュール性、バージョン管理、コード分析、要件分析、テスト、ドキュメントなど、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスについて学ぶ必要があります。 次のステップは、システムインターフェイスの開発においてこれらの概念がどのように連携して機能するかを学ぶことです。 プロセスでボトルネックが発生しないようにするには、システム設計の要点を理解することが不可欠です。
- MLアルゴリズムとライブラリを適用する方法を学ぶ
Scikit-learn、Theano、Spark MLlib、H2O、TensorFlowなどのMLアルゴリズムの標準実装を含むライブラリ/パッケージとAPIのホストがあります。ただし、それらを最大限に活用する秘訣は、それらを適切なモデル（ニューラルネット、決定ツリー、最近傍、サポートベクトルマシンなど）に効果的に適用します。 それだけでなく、手元のデータに適合する学習手順（線形回帰、最急降下法、遺伝的アルゴリズム、ブースティングなど）にも精通している必要があります。
MLアルゴリズム、ライブラリ、およびそれらを正しく適用する方法に精通するための最良の方法は、データサイエンスと機械学習でオンラインの課題に取り組むことです。
- 高度な信号処理技術に精通する
特徴抽出は、機械学習のコアエッセンスの1つです。 手元の問題に応じて、ウェーブレット、シャーレット、カーブレット、コンターレット、バンドレットなどの適切な高度な信号処理アルゴリズムを使用して特徴抽出を実行する必要があります。同時に、時間周波数分析などのさまざまな分析手法についても学習する必要があります。フーリエ解析、畳み込みなど。
- スキルアップと学習をやめないでください
ご存知のように、機械学習はまだ進化している分野であり、時間とともに新しいMLの概念、アルゴリズム、テクノロジーが開発されます。 時代の変化に対応するには、継続的にスキルを向上させ、新しいスキルセットを開発する必要があります。 これには、最新のテクノロジーとデータサイエンスのトレンドを常に把握し、新しいツールや理論を使用し、科学雑誌を読み、さまざまなオンラインコミュニティで活動を続けることが含まれます。 簡単に言えば、あなたは常に新しいことを学びたいという衝動を持っているべきです。
結論として、
機械学習のアプリケーションは、これまで想像もできなかった方法で、私たちの生活の中ですでに絡み合っています。 ヘルスケア、教育、金融、ビジネス–名前を挙げれば、機械学習はいたるところにあります。 世界がデータを解約し続ける限り、機械学習が支配し、時間とともに、最も複雑な現実世界のシナリオに対する答えを見つけるのに役立ちます。 変化が始まりました。データサイエンスと機械学習で新しい未来に備えましょう。
それで、今日から始めて、これらの機械学習スキルを習得し始めてください！