あらゆる分野でAIの活用が進んでいますが、人工知能分野における技術職として注目を集めているのが機械学習エンジニアです。今現在、エンジニアとして働いている方の中にも、「転職をして機械学習エンジニアを目指したい」と考える方もいるはずです。
しかし、仕事内容や転職に必要となる知識やスキルなど、詳細まで把握していない方もいるでしょう。そこで今回は、機械学習エンジニアの基礎情報をお伝えするほか、仕事内容やモデルを構築する際の流れ、使用する代表的なライブラリなどもご紹介していきます。ぜひ参考にしてみてください。
AI is being used in all fields, and machine learning engineers are gaining attention as technical professionals in the field of artificial intelligence. Among those who are currently working as engineers, there must be some who are thinking, "I want to change jobs and become a machine learning engineer.
However, some may not have a detailed understanding of the job description or the knowledge and skills required for a career change. In this issue, we will provide basic information on machine learning engineers, as well as the job description, the flow of building models, and the typical libraries used. We hope you will find this information useful.
機械学習とは、コンピュータに大量のデータを繰り返し読み込ませて学習させることで、その知能を向上させる技術です。この技術により、コンピュータは学んだパターンやアルゴリズムに基づいて自動で作業を行い、人間には予測できない状況を予測したり、データの法則性を発見したりできます。
機械学習エンジニアの役割は、これらのアルゴリズムを実装し、それを運用・開発することです。なかには、機械学習を活用してデータアナリストやデータサイエンティストの仕事を兼任する場合もあります。
金融やマーケティング、製造、小売、医療など、多くの分野で機械学習が利用されています。とくにIT業界では人材不足が問題となっているため、機械学習エンジニアは非常に需要の高い職業といえるでしょう。
機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは、以下の記事で詳しく解説していますので、参考にしてみてください。
Machine learning is a technology that allows computers to learn by repeatedly reading large amounts of data to improve their intelligence. This technology allows computers to automatically perform tasks based on learned patterns and algorithms, to predict situations that are unpredictable to humans, and to discover laws in data.
The role of a machine learning engineer is to implement these algorithms and to operate and develop them. Some may also use machine learning to concurrently work as a data analyst or data scientist.
Machine learning is used in many fields, including finance, marketing, manufacturing, retail, and medicine. Especially in the IT industry, machine learning engineers are in very high demand because of the shortage of human resources.
Please refer to the following article for a detailed explanation of the difference between a machine learning engineer and a data scientist.
Related article: Thorough Comparison of the Difference between Machine Learning Engineers (AI Engineers) and Data Scientists
機械学習エンジニアの主な仕事内容は、以下の5つが挙げられます。
それぞれの詳細について解説していきます。
機械学習エンジニアの仕事の1つには、問題を解決したり、目標を達成したりするための機械学習アルゴリズムの開発や設計が含まれます。また、ディープラーニングで使用するAIアルゴリズムの設計も担当します。
さらに、コーディングやテストなどの実装作業も仕事の一環です。
2つ目の業務はデータの分析と解析です。企業が扱うデータは非常に多く、そのデータを蓄積し、整理し、管理し、可視化する作業はすべてコンピュータで行います。例えば、蓄積されたデータから特定の変数を抽出したり、変数の変動をチェックしたりする作業もコンピュータを使って行われます。
機械が正確な知識を習得し、分類や予測を行うためには、データ収集、分析、解析が非常に重要です。分析の過程では、集めたデータの欠陥を補正し、加工する作業も必要となります。例えば、スペルミスを修正したり、重複データを削除したり、不足しているデータを補完したりするなどです。
これらの作業をコンピュータに指示し、管理や改善を行うのが機械学習エンジニアの役割です。
3つ目の仕事内容は機械学習モデルの開発です。まず、必要なアルゴリズムを選び、その目的に合ったモデルを作成します。高精度なモデルを作るためには、ハイパーパラメーターの調整が重要です。モデルの検証にはリーブンワンアウト法やホールドアウト法などがあり、データの規模に応じた適切な方法を選ぶ必要があります。
さらに、選んだアルゴリズムが目的に適しているか、未知のデータにも対応できるかを確認することも重要です。プロジェクトをチームで進める際には、プロジェクトマネージャーとして任命されることもあります。
4つ目の仕事内容は、機械学習を動かすための環境を構築することです。機械学習で利用するデータは業種によって異なります。例えば、EC事業では、顧客ごとの注文履歴や製品情報、顧客が興味を示した製品のデータがアルゴリズムによって読み込まれるでしょう。このデータを活用することで、おすすめ商品や購入の可能性が高い商品を特定できるようになります。
このようなデータの収集や、機械学習に適した形に整えるための環境構築も重要な作業の一部です。データの収集や更新を自動化するパッチプログラムの開発、クラウド環境と連携するためのAPI開発も含まれます。また、サービスを開発した後の運用や保守も重要な業務です。運用はサービスの安定した稼働を管理し、保守はトラブルが発生しないように対策を講じることです。
5つ目の仕事内容は最新技術の調査や研究です。AI技術は日々進化しています。新しいサービスを開発するためには、さまざまな手法を取り入れることが必要です。
とくに機械学習に関連するAI技術は急速に発展しているため、機械学習エンジニアとして働き始めた後も継続的に学習することが求められます。学習方法にはいろいろありますが、発表された論文を読むことや、機械学習に関する国際会議をチェックすることなどが挙げられるでしょう。日々の知識をアップデートし、業務に役立つ情報を積極的に取り入れていくことが大切です。
The five main responsibilities of a machine learning engineer include
Each of these will be explained in detail.
One of the tasks of a machine learning engineer includes developing and designing machine learning algorithms to solve problems or achieve goals. They are also responsible for designing AI algorithms used in deep learning.
Additionally, implementation tasks such as coding and testing are also part of the job.
The second task is data analysis and analysis. Companies handle a great deal of data, and the work of accumulating, organizing, managing, and visualizing that data is all done by computer. For example, the tasks of extracting specific variables from the accumulated data and checking for variable fluctuations are also performed using computers.
Data collection, analysis, and analysis are crucial for the machine to acquire accurate knowledge, classify, and make predictions. The process of analysis also involves correcting and processing defects in the collected data. For example, spelling errors must be corrected, duplicate data must be removed, and missing data must be supplemented.
The role of the machine learning engineer is to instruct the computer to perform these tasks and to manage and improve them.
The third job description is the development of machine learning models. First, the required algorithm is selected and a model is created for that purpose. Tuning the hyperparameters is important to create a highly accurate model. There are several methods for validating the model, such as the leave-one-out method and the hold-out method, and the appropriate method should be chosen based on the scale of the data.
In addition, it is important to ensure that the chosen algorithm is suitable for the purpose and can handle unknown data. When working with a team on a project, you may be appointed as the project manager.
The fourth task is to build the environment for running the machine learning. The data used for machine learning varies depending on the industry. For example, in an e-commerce business, the algorithm would load data on each customer's order history, product information, and products in which the customer has expressed interest. This data can be used to identify recommended products and products that are likely to be purchased.
Part of the important work is to collect such data and build an environment to prepare it in a form suitable for machine learning. This includes developing patch programs to automate data collection and updating, as well as developing APIs to integrate with the cloud environment. Operations and maintenance are also important tasks after the services have been developed. Operation involves managing the stable operation of the service, and maintenance involves taking measures to prevent problems from occurring.
The fifth job is to investigate and research the latest technologies. In order to develop new services, it is necessary to incorporate a variety of methods.
In particular, AI technologies related to machine learning are developing rapidly, and you will be expected to continue learning even after you start working as a machine learning engineer. There are many ways to learn, such as reading published papers and checking out international conferences on machine learning. It is important to update your knowledge on a daily basis and actively incorporate information that is useful to your work.
ここからは、機械学習エンジニアになるための必要な知識やスキルをご紹介していきます。機械学習では、コンピュータに指示を出すためにも、PythonやC/C++、Javaなどを使うことが一般的ですが、エンジニア業界やIT業界ですでに働いている方は、プログラミングに関する知識は有しているはずです。
そのため、それ以外で必要となる知識やスキルについて詳しく解説していきます。転職を成功させるためにもあらかじめ理解しておき、必要であれば習得しておくことで転職活動を有利に進めることができるはずです。
機械学習の開発には、ライブラリやフレームワークに関する知識が欠かせません。ゼロからコードを書くのは時間と労力がかかりますが、専用のライブラリを使えば効率よく開発を進めることができます。例えば、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。
代表的なものとして、「TensorFlow」や「scikit-learn」などです。これらを適切に使いこなすためには、それぞれの特徴やメリット・デメリットを理解しておくことが重要です。しっかりと把握した上で活用しましょう。
2つ目に必要な知識は数学や統計学です。代表的な知識は次のとおりです。
統計学に関しては、最低でも大学レベルの理解が必要で、統計検定2級に合格する程度の実力が求められます。これらの知識は職場で教えてもらうことは難しいため、自身で勉強しなければいけません。アルゴリズムの目的によって求められる知識は異なるため、さまざまな要求に対応できるよう、幅広い知識を身につけておきましょう。
3つ目に重要なスキルは、ネットワークとクラウドに関する知識です。データを一元管理し、保管や参照するシステムをデータベースといいます。機械学習モデルを設計する際には、データベース言語のSQLの知識が必要です。さらに、RDB(リレーショナルデータベース)やRDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)についても理解しておく必要があります。
クラウドとは、ストレージやサーバーを使用せず、インターネットを通じてサービスを利用する仕組みのことです。機械学習では、大量のデータ処理が必要となるため、ハードウェアに依存することがあります。そのため、作業の効率化のためにクラウドを活用することが一般的です。AWS(Amazon Web Services)やGCP(Google Cloud Platform)などのクラウドサービスの知識があると、転職の際に有利になるでしょう。ぜひこれらのスキルも習得しておきましょう。
4つ目の重要なスキルはセキュリティの知識です。とくにWebサービスに関連する仕事では、開発の際にセキュリティ面が非常に重要となります。不正アクセスが発生すれば、システムに重大な悪影響を及ぼすかもしれません。
そのため、セキュリティに関する基礎知識を持っていることは重要です。機械学習エンジニアであっても、データベースへのアクセス権限の管理などの知識があると転職時に有利になります。
United Worldでは、機械学習エンジニアの転職活動を全面的にサポートします。転職活動の不安や疑問がある方は、お気軽にご相談ください。
Here are some of the knowledge and skills required to become a machine learning engineer. In machine learning, it is common to use Python, C/C++, Java, etc., even to give instructions to the computer, but if you are already working in the engineering or IT industry, you should already have knowledge of programming.
Therefore, we will explain in detail the other knowledge and skills required. To ensure success in your new job, it is important to understand these skills beforehand, and if necessary, acquire them to advance your job search.
Knowledge of libraries and frameworks is essential for machine learning development. Writing code from scratch is time-consuming and labor-intensive, but using specialized libraries can make development more efficient. For example, there are libraries and frameworks for different purposes, such as image processing and natural language processing.
Typical examples include "TensorFlow" and "scikit-learn. In order to properly use these, it is important to understand the characteristics, merits and demerits of each. Make sure you have a firm grasp of them before making use of them.
The second knowledge required is mathematics and statistics. Typical knowledge includes
For statistics, you will need to have at least a college-level understanding of the subject and be able to pass the second level of the statistics test. This knowledge is difficult to be taught in the workplace and must be studied on one's own. The knowledge required will vary depending on the purpose of the algorithm, so it is important to have a broad knowledge base to be able to respond to a variety of requirements.
The third important skill is knowledge of networks and the cloud. A database is a system that centrally manages, stores, and references data. Knowledge of the database language SQL is necessary when designing machine learning models. In addition, you need to understand RDB (relational database) and RDBMS (relational database management system).
Cloud computing is a system in which services are used through the Internet without storage or servers. Machine learning requires large amounts of data processing and can be hardware-dependent. Therefore, it is common to use the cloud to improve work efficiency; knowledge of cloud services such as AWS (Amazon Web Services) and GCP (Google Cloud Platform) will be an advantage when changing jobs. We encourage you to acquire these skills as well.
The fourth important skill is knowledge of security. Especially in jobs related to web services, security is very important during development. If unauthorized access occurs, it could have a serious negative impact on the system.
Therefore, it is important to have basic knowledge of security. Even for machine learning engineers, knowledge of managing database access privileges is an advantage when changing jobs.
United World provides full support for machine learning engineers in their job search. If you have any concerns or questions about changing jobs, please feel free to contact us.
ここからは、機械学習エンジニアがモデルを構築する際の流れを解説していきます。
まずは、モデルを構築するために必要な条件を整理していきます。以下の項目などを検討する段階です。
この段階では、データの収集方法や目指すゴールや目的など、大まかな方向性を決定します。このフェーズは「計画フェーズ」や「構想フェーズ」とも呼ばれます。
モデル開発にはデータの収集が欠かせません。モデルはデータから学習するため、データの質と量が非常に重要です。質のよいデータがあっても量が不足していれば、十分な学習はできません。そのため、データの質と量のバランスを考慮して収集する必要があります。
データを集める方法としては、まず自社が保有するデータを利用する方法が挙げられるでしょう。しかし、社内データが一元管理されていない場合もあるため、データソースや保管場所を確認しつつ、データの統合や整理を進めることが求められます。
また、自社でデータを用意できない場合は、新たにデータやテスト環境を購入したり、ライセンスを取得したりする方法もあります。このプロセスは「AI構築フェーズ」や「PoC(Proof of Concept)フェーズ」とも呼ばれる工程です。
集めたデータは、まずデータクレンジングを行う必要があります。データクレンジングとは、データ分析や解析の前に、重複データを削除したり、異常なデータを除去したりして、データを正確で使いやすい形に整える作業のことです。これによって、データがより分析しやすくなります。
次に、「アノテーション」と呼ばれる作業があります。アノテーションとは、データにタグを付ける作業のことです。収集したデータそのままでは意味がわかりにくいため、正確なタグ付けが必要です。正確にタグを付けることで、データを効率よく学習や分析に活用できるようになります。
機械学習モデルは、画像認識や音声認識など、特定の課題や用途に応じて開発されます。モデルにデータを学習させ、その結果に基づいて性能を検証し、アルゴリズムやデータのチューニングを行います。これにより、モデルは開発時に使用したデータとは異なる新しいデータを入力された場合でも、適切に判断できるようになるのです。この段階は「実装フェーズ」とも呼ばれます。
モデルの最終検証を行う段階です。設定した評価指標を使って、開発したモデルの性能を評価します。問題なく稼働するかを確認し、実際の業務に適用する準備も進めます。
運用前には、予防措置や人間の判断が必要な部分の確認を含めた注意喚起も重要です。また、モデルの精度が基準を下回っている場合、本番環境での運用は難しいため、開発プロセスを見直し、再度改善を行う必要があります。
運用フェーズに移行した場合は、モデルが安定して動作するように保守運用を行い、目標達成状況を定期的に確認します。時間の経過とともに環境や社会が変化するため、モデルの精度を維持・向上するために定期的な再学習も必要です。
The following describes the flow of a machine learning engineer building a model.
First, we organize the necessary conditions for building the model. This is the stage in which the following items and others are considered
In this phase, the general direction of the project is determined, including the data collection methods and the goals and objectives to be pursued. This phase is also called the "planning phase" or "conceptual phase.
Data collection is essential for model development. Since models are learned from data, the quality and quantity of data are extremely important. Even if there is good quality data, if the quantity of data is insufficient, adequate learning will not be possible. Therefore, it is necessary to collect data in a way that balances data quality and quantity.
The first way to collect data would be to use data held by the company. However, since in-house data may not be centrally managed, it is necessary to proceed with data integration and organization while confirming the data source and storage location.
If the company is unable to provide its own data, there are also ways to purchase or license new data and testing environments. This process is also called the "AI construction phase" or "Proof of Concept (PoC) phase.
Collected data must first undergo data cleansing. Data cleansing is the process of preparing data into an accurate and usable form by deleting duplicate data and removing abnormal data prior to data analysis and analysis. This makes the data more amenable to analysis.
Next, there is a process known as "annotation. Annotation is the process of tagging data. Accurate tagging is necessary because it is difficult to understand the meaning of the collected data as it is. Accurate tagging makes it possible to utilize data efficiently for learning and analysis.
Machine learning models are developed for specific tasks or applications, such as image recognition or speech recognition. The models are trained on the data, and based on the results, their performance is verified and the algorithms and data are tuned. This allows the model to make appropriate decisions even when it is fed new data that differs from the data used during development. This phase is also called the "implementation phase.
This is the phase in which the final validation of the model is performed. The performance of the developed model is evaluated using the evaluation indicators that have been set. We confirm that the model operates without any problems, and we also prepare to apply the model to actual operations.
Before operation, it is also important to alert the client to the need for precautionary measures and human judgment, including confirmation of areas where human judgment is required. If the accuracy of the model is below the standard, it is difficult to operate the model in the production environment, and the development process should be reviewed and improved again.
If the model is moved to the operation phase, maintenance and operation should be performed to ensure that the model operates stably, and the status of target achievement should be checked on a regular basis. As the environment and society change over time, periodic relearning is also necessary to maintain and improve the accuracy of the model.
特定の処理をするためのプログラムをまとめたものをライブラリといいます。目的に応じて必要なプログラムを呼び出して使うことができ、作業時間の短縮が可能です。ここでは、機械学習エンジニアが使用する代表的なライブラリをピックアップしてご紹介していきます。
NumPyは、Pythonで数値計算を行うためのライブラリです。多次元配列の操作や数値計算に役立つさまざまな機能が備わっています。
Pythonはインタプリタ言語であるため、JavaやC言語のようなコンパイル言語と比べると処理速度が遅いという欠点があります。インタプリタ言語はコードを1行ずつ読み込んで実行するため、処理速度が遅くなりがちです。一方、コンパイル言語はコード全体を一括で機械が理解できるプログラムに変換してから実行するため、処理速度が速い特徴があります。
NumPyはC言語で実装されているため、Pythonの処理速度の遅さを補うことが可能です。これにより、行列の掛け算や固有値の計算なども高速に処理できます。
さらに、NumPyは「ブロードキャスティング」という仕組みを持っており、形状が異なる配列間でも演算を行うことができます。そのため、要素数が一致しない配列間でも加算、減算、乗算などが可能です。
Matplotlibは、Pythonでデータを可視化するためのライブラリです。MATLABというデータ解析用言語を模倣して作られたもので、図やグラフを描くために使われます。そのため、「データをわかりやすく表現したい」ときに非常に便利です。
Matplotlibを使うと、折れ線グラフ、ヒストグラム、円グラフ、散布図など、さまざまな種類のグラフを描くことができます。また、NumPyと組み合わせることで、計算処理をNumPyで行い、そのデータをMatplotlibでグラフ化できます。
Pandasは、Pythonでデータ解析を行うためのライブラリです。このライブラリは「データフレーム」と呼ばれる特別なデータ構造を持っており、SQLやRのようにデータを操作できるため、高速な処理が可能です。
Pandasの主な機能には以下があります。
これらの機能により、Pandasを使うことでデータの精度を向上させながら、作業の手間や時間を大幅に削減できます。また、PandasはBSDライセンスで提供されており、無料で利用できる点も大きな魅力です。
データ解析を効率的に行うためには、Pandasの習得は欠かせません。
ニューラルネットワークとは、人間の脳の働きを模倣してデータを処理するコンピュータ技術です。この技術は、スマートフォンの顔認証、自動翻訳、飛行機のオートパイロット、音声認識ソフトなど、さまざまな分野で活用されています。
Kerasは、このニューラルネットワークの実験を迅速に行うために開発されたライブラリです。Googleが開発したこのライブラリは、シンプルな構造で扱いやすく、機械学習の初心者でも短いコードでディープラーニングを実装できる点が特徴です。
KerasのバックエンドはGoogleだけでなく、MicrosoftやAmazonのAWSもサポートしており、さらにApple、Uber、NVIDIAといった有名企業も支援しています。これにより、Kerasは最新のニューラルネットワークライブラリとして、多様なサービスを提供することが期待されています。
TensorFlowは、2015年にGoogleが開発したライブラリです。その起源は、Google社内で使用されていた数値計算ライブラリにあります。TensorFlowは、AndroidやiOSなどさまざまな環境で動作し、分散学習が可能なため、大量のデータを扱うことが可能です。
このライブラリには可視化ツールであるTensorBoardが付属しており、図を用いてモデルを構築できます。また、Python以外にもC言語やJava、Goなどの言語に対応しており、高い柔軟性を持っているのも特徴です。
TensorFlowの情報はネットで収集できますが、Google Colabを利用すれば、TensorFlowを簡単に起動して使用できます。さらに、使い方やサンプルデータを使ったチュートリアルも豊富に用意されているため、操作性を確かめるためにもぜひ活用してみてください。
scikit-learnは、Pythonで利用できるオープンソースの機械学習ライブラリで、誰でも無料で使うことができます。統計的機械学習の実装において、非常に人気があるライブラリです。
scikit-learnでは、次のような多くのアルゴリズムを利用できます。
これらの豊富なアルゴリズムから適切な手法を選ぶのが難しい場合でも、チートシートを使えば簡単に最適なアルゴリズムを見つけることができます。公式サイトにはscikit-learnの概要やアルゴリズムの仕組み、実装例、引数の説明などが詳しく解説されており、初心者でも理解しやすい内容になっています。
SciPyはデータ分析や科学計算に特化したPythonライブラリです。このライブラリは、Pythonの数値計算ライブラリであるNumPyを基盤にしており、NumPyの機能を拡張することで、より高度な数学的計算、信号処理、統計解析、最適化問題の解決を可能にします。SciPyを使うことで、複雑な科学計算やデータ分析を効率的に行うことができます。
さらに、SciPyはオープンソースで提供されているため、コストを抑えて利用することが可能です。また、多様なモジュールを組み合わせることで、柔軟に問題解決に対応できる点も大きなメリットです。Pythonはシンプルで読みやすい言語なので、SciPyを使ったコードは可読性が高くなります。
A library is a collection of programs for specific processing. You can call and use the necessary programs according to your purpose, thus reducing your work time. Here, we pick up typical libraries used by machine learning engineers and introduce them to you.
NumPy is a library for performing numerical calculations in Python. It provides various functions useful for manipulating multidimensional arrays and performing numerical calculations.
Since Python is an interpreted language, it has the disadvantage of being slower than compiled languages such as Java or C. Interpreted languages tend to be slower because they read and execute code line by line. On the other hand, compiled languages are characterized by high processing speed because the entire code is converted into a machine-understandable program at once before execution.
Since NumPy is implemented in C, it can compensate for the slow processing speed of Python. This makes it possible to process matrix multiplication and eigenvalue calculations at high speed.
Furthermore, NumPy has a "broadcast casting" mechanism that allows operations to be performed between arrays of different shapes. Thus, addition, subtraction, multiplication, etc. can be performed even between arrays that do not have the same number of elements.
Matplotlib is a library for visualizing data in Python, mimicking MATLAB, a language for data analysis, and is used to draw diagrams and graphs. As such, it is very useful when you want to "represent data in a way that is easy to understand.
With Matplotlib, you can draw various types of graphs, such as line graphs, histograms, pie charts, and scatter plots. In combination with NumPy, you can use NumPy to perform the calculation process and Matplotlib to graph the data.
Pandas is a library for data analysis in Python. This library has special data structures called "data frames," which allow data manipulation like SQL or R for faster processing.
The main features of Pandas include
With these features, Pandas can significantly reduce the time and effort required to work with data while improving its accuracy. Another major advantage of Pandas is that it is provided under a BSD license and is free of charge.
Learning Pandas is essential for efficient data analysis.
Neural networks are a computer technology that processes data by mimicking the workings of the human brain. This technology is used in a variety of fields, including facial recognition in smartphones, automatic translation, airplane autopilots, and voice recognition software.
Keras is a library developed by Google for rapid experimentation with this neural network, featuring a simple structure that is easy to handle and allows even beginners in machine learning to implement deep learning with short code.
The backend of Keras is supported not only by Google, but also by Microsoft and Amazon's AWS, as well as by well-known companies such as Apple, Uber, and NVIDIA. This makes Keras a state-of-the-art neural network library that is expected to offer a wide variety of services.
TensorFlow is a library developed by Google in 2015. Its origins lie in a numerical computation library used internally at Google.TensorFlow runs in a variety of environments, including Android and iOS, and is capable of distributed learning, allowing it to handle large amounts of data.
The library comes with a visualization tool, TensorBoard, which allows you to build models using diagrams. In addition to Python, TensorFlow also supports languages such as C, Java, and Go, making it highly flexible.
Information on TensorFlow can be gathered online, and Google Colab makes it easy to get up and running with TensorFlow. In addition, there are plenty of tutorials on how to use it and with sample data, so please take advantage of them to confirm the operability of the software.
scikit-learn is an open source machine learning library available in Python that anyone can use for free. It is a very popular library for implementing statistical machine learning.
Many algorithms are available in scikit-learn, including
Even if it is difficult to choose an appropriate method from these abundant algorithms, you can easily find the best algorithm by using the cheat sheet. The official website provides a detailed explanation of scikit-learn, including an overview of scikit-learn, algorithm structure, implementation examples, and arguments, making it easy for even beginners to understand.
SciPy is a Python library specialized for data analysis and scientific computing. It is based on NumPy, a Python numerical computation library, and extends NumPy's functionality to enable more advanced mathematical computations, signal processing, statistical analysis, and optimization problem solving. SciPy allows you to efficiently perform complex scientific computations and data analysis.
Furthermore, SciPy is available as open source, making it cost-effective to use. Another major advantage is the flexibility to solve problems by combining a variety of modules; Python is a simple, easy-to-read language, so code using SciPy will be highly readable.
これまで、機械学習エンジニアの概要や仕事内容、必要な知識やスキルについて解説してきました。エンジニアやIT業界で働く方の中には、機械学習エンジニアへのキャリアチェンジを考えている方も多いでしょう。その際に、必要なスキルを身につけることが転職を成功させるポイントとなります。希望する企業への転職を目指すためにも、今回ご紹介した知識やスキルを参考に学習を進めてください。
また、機械学習エンジニアの求人を探す際には「ユナイテッドワールド」も活用してみてください。専任のキャリアアドバイザーが個別にサポートし、豊富な求人情報の中から希望に合った企業を紹介します。ぜひご登録を検討してみてください。
So far, we have provided an overview of machine learning engineers, their job descriptions, and the knowledge and skills they need. Many engineers and IT industry workers may be considering a career change to become a machine learning engineer. In this case, acquiring the necessary skills is the key to a successful career change. Please refer to the knowledge and skills introduced in this article to learn more in order to change jobs at the company of your choice.
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