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技術情報

機械学習のエンジニアに必要な技術

最近はAI(人工知能)の学習プロセスである機械学習を取り入れたサービスやソフトウェアをよく見かけるようになりました。身近なところではEコマースサイトの「レコメンド機能」でAIが使われています。

レコメンド機能はユーザーがクリックした商品やお気に入りに入れた商品、あるいは過去に購入した商品などのデータとアカウント情報を紐づけて、ユーザーごとに表示するおすすめ商品を変えるという機能です。この機能には人工知能が使われており、データの処理とおすすめ表示はすべてコンピューターが自動で行います。

そうした機械学習の市場は年々増加傾向にあるので、当然ながら機械学習エンジニアの需要も多くなっています。そうした背景から機械学習エンジニアを目指す人は多いでしょう。しかし、一般的なプログラミングと違って機械学習な難易度の高い分野です。

ここでは、そんな機械学習エンジニアに必要な技術をご紹介します。

機械学習エンジニアに欠かせない技術

それでは機械学習エンジニアに欠かせない技術をご紹介しましょう。

プログラミングスキルとライブラリの知識

機械学習のプログラミングでは主に「Python」という言語を使用します。Pythonは少ないコード量で簡単なプログラムが作成できる言語であり、さらにコードが読みやすいという特長があります。そのためプログラムが複雑化しやすい機械学習に使用されることがあり、言語自体も柔軟性が高く様々な領域に適用可能なオールラウンド型の言語です。機械学習エンジニアになるにあたってまず習得すべきなのがこのPythonでしょう。

さらにPythonには機械学習に特化したライブラリが数多く提供されており、それらを使用した開発が行われています。ただ、ライブラリが使えてもライブラリの内部構造などもある程度把握していないと、単にプログラムがブラックボックス化してしまうだけでしょう。そうなると問題が発生したときに原因追求をしたり、対応が難しくなってしまうことが出てくるでしょう。

ちなみにPythonライブラリの中にはC言語やC++で書かれているものも多く存在しているので、これらの言語は最低限読めるようにしておくことが大切です。

数学の知識

機械学習エンジニアになる前提として数学の知識も欠かせません。必ず必要になるのが微分積分、線形代数と行列暗算、統計など高校レベルの数学知識でしょう。ただし機械学習を用いて何をしたいかによって学ぶべき数学知識も違うので、まずは機械学習を学ぶ目的を明確にすることが大切です。

コンピューターサイエンスとアルゴリズム

機械学習で使われるアルゴリズムは様々ですが、大まかに分けると次の3通りです。

教師あり学習

教師あり学習はコンピューターに与えるデータに予め答え(タグ)を付けることで、新しいデータの分類制度を高めるものです。猫の画像認識を例として考えると、大量の猫の写真にそれぞれ「これは猫だ」というタグを付けます。そうした大量の情報を読み込ませることで、次第に猫の写真を見て「猫だ」と判断できるようになります。

この学習方法は主に過去のデータから将来を予測することに使われています。天気予報や迷惑メールの判別などが一般的な活用先です。

教師なし学習

教師なし学習は、教師あり学習と違ってコンピューターに与えるデータにタグを付けません。コンピューター自らデータの特徴を見つけ出させて、その規則性を学ぶというものです。そのため教師なし学習には正解と不正解が無いというのが特徴です。

ある一定の基準をデータに与えて、データの分布状況によって新しいデータがどのグループに分類されるかを決定します。その基準については人間が定義する必要があり、その定義によって導き出される答えが違うので、扱いが難しい学習方法です。

強化学習

強化学習は教師あり学習と少し似ています。大きな違いは、強化学習では答えを与えないことです。その代わりコンピューターに「行動」と「報酬」を与えます。

たとえば囲碁AIを開発するにあたって、一手ごとに無数の選択肢がある中で最良を選ぶためには、どの選択肢を選ぶことが最も勝利に近いかを判断することが大切です。そこである行動を選択したことで生じた結果にスコアを付けて、最も報酬に近いものを記憶していきます。

ここでもやはり、どういった機械学習を活用するかによって実行すべき開発方法が違います。まずは機械学習の目的を明確にしましょう。

データベース、データモデリング

データモデリングとはデータにおける相関や固有ベクトルなどのパターンや構造を見つけたり、分類、異常検出などの予測、解析および検証を行う過程のことです。コンピューターにデータを正しく学習させるには欠かせないスキルでしょう。

さらにデータベースの操作は必須なので、SQLやR言語の知識も欠かせません。

以上が一般的な機械学習エンジニアに最低限必要な知識です。

機械学習を効率良く学ぶために

機械学習エンジニアを目指す人にとって学習を効率良く行えるにこしたことはありません。では、効率良く学ぶためには何をすればよいのでしょうか?

1. 機械学習の目的を明確にする

機械学習を学ぶ目的は人によってそれぞれです。新しいサービスを開発したいからという人もいれば、転職のために学んでいるという人もいるでしょう。そのため、まずは機械学習を学ぶ目的を明確にすることが大切です。

目的が明確になっていれば、それに沿ってどのような学習方法を取ればよいのかがわかります。

2. 講座や書籍を積極的に利用する

機械学習を効率良く学ぶために欠かせないポイントが、講座や書籍を積極的に利用することです。書籍では機械学習に関する概念的な部分を多く学べますし、図や例によって理解を深められます。

講座に関してはオンラインのものとオフラインのものなど様々ありますが、適切な講座を選択することで実践的な部分を多く学べるでしょう。

3. 学んだ内容をアウトプットする

何か物事を勉強するにあたって、インプットよりもアウトプットが大事とよく言われます。アウトプットの重要性に関する研究は数多くされており、いずれもインプットよりもアウトプットの方が勉強効率が良いという結果が出ています。

もちろんインプットをおろそかにしてはいけません。知識や技術を取り込まないとスキルはアップしないからです。しかしそれ以上にアウトプットに注力することで、学習効率を大きく高めることができます。

現在ではインターネット環境が整備されているので、ブログやSNSなどで学習した内容をアウトプットするのは簡単です。機械学習を勉強する中で取り込んだ知識や技術はあますことなくアウトプットして、自身の学習効率を高めましょう。

まとめ

機械学習の市場規模は2017年時点で14億ドル(1,570億円)とされており、これが2022年には88億ドル(9,900億円)にまで拡大すると予測※1されており、市場は確実に成長し、それに伴ってエンジニアへのニーズも高まるでしょう。機械学習エンジニアを目指す皆さんはこの波をとらえられるよう効率良く技術を身につけ、高い価値を提供していただきたいと思います。

※1機械学習(Machine Learning)の世界市場:業界別、用途別2022年予測

実践 機械学習 – レコメンデーションにおけるイノベーション –

実践 機械学習 – レコメンデーションにおけるイノベーション –
機械学習とレコメンデーションにおける、もっとも洗練され、効率的なアプローチの1つに至る鍵は、「仔馬が欲しい」という状況の観察の中にあります。

どれを選べばいいのかめまいがするほどの数多くのアルゴリズムがあり、それらの中から選択をするためだけでも、選択肢を理解し、合理的な判断を行うのに必要な、高度な数学の背景知識を十分に持っていることが前提になります。

こちらの資料は、機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方におすすめです。

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