IT 書評

【書評】機械学習エンジニアになりたい人のための本-AIを天職にする

更新日:

本日の1冊

タイトル:機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする (AI&TECHNOLOGY)機械学習エンジニアになりたい人のための本1
著者:石井大輔

機械学習エンジニアになりたい人のための本2

概要

これから機械学習エンジニア(AIエンジニア)を目指そうという方へのキャリアガイド。5,000人に及ぶTeam AIのコミュニティメンバーの知見と、人材エージェントとしてのノウハウを出し惜しみせずに詰め込んだ1冊。

ポイント

AI業界最新職種ガイド


AIエンジニアになるには

-次の知識/スキルが求められる。
・プログラミング
主流のプログラミング言語であるPythonなどを使って数理モデルをコーディング。
・ライブラリの活用
データ処理や分析モデル構築のためにさまざまなライブラリの中身を理解。
・統計、線形代数などの知識
AIモデルの構築に必要な数理的な知識を有する。

AIを活用してデータ分析を行うには、Numpy(数値計算)、pandas(データの構造化と操作)、matplotlib(グラフ操作)などを使ってデータのデータの構造化や処理を行う。

-代表的な機械学習ライブラリ
・scikit-learn
・Chiner
・TensorFlow
・PyTorch

データサイエンティストになるには

-次の知識/スキルが求められる。
・ビジネス力
ビジネス上の課題を整理して解決する。
・データサイエンス力
情報処理、AI、統計学などの情報科学系の知識を理解し、活用する。
・データエンジニアリング力
データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする。

AI人材に必要なスキルリスト

-必須のスキル
・数理モデルをコーディングする
・機械学習や統計のライブラリに精通している
・AIモデルのパラメータをチューニングする

-望ましいスキル
・AI技術の最新情報に追いつく
・データの前処理を行う
・データ分析プロジェクトの実務経験

データサイエンティストに必要なスキル

-必須のスキル
・ビジネス上の課題を見極める
・仮説検証のサイクルを迅速に回す
・AIエンジニアに必須のスキルがデータサイエンティストにも必要

-望ましいスキル
・プレゼンテーション力
・利害関係者間で調整を行う
・AIエンジニアに望ましいスキルがデータサイエンティストにも必要

AI人材になるための具体的行動計画


段階別やることリスト

-初級
・まずは書籍を読む
AIや機械学習に関連する書籍を4~5冊読み込んで、基本となる知識を身につける。
・オンラインビデオコースを活用する
・Pythonのコーディングにチャレンジする
Pythonは、Qiitaなどのチュートリアルサイトで、初級向けの解説を読んで実装してみるのが手軽。
最近ではブラウザ上で動く「Jupyter Notebook」を活用することが増えてきている。
・勉強仲間を見つけよう
代表的なイベント管理サイトは以下
・connpass
・Meetup
・Doorkeeper
・TECH PLAY

-中級
・Kaggleを活用する

-上級
・論文を読んで最新技術を知る
・学会に参加する

就職・転職のために取得しておきたい資格試験

-G検定:ジェネラリスト
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する納涼を持つ人材を「ジェネラリスト」と位置づけている。

-E資格:エンジニア
ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つ人材を「エンジニア」と位置づけている。

-Python試験

-統計検定

勉強法Hack-Team AIが太鼓判を押すコンテンツリスト


これだけは読んでおきたい! お薦めの書籍9選

-初級者向け
・人工知能は人間を超えるか
・60分でわかる!機械学習&ディープラーニング 超入門

-中級者向け
・ゼロから作るDeep Learning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
・仕事ではじめる機械学習
・ゼロからはじめるデータサイエンス -Pythonで学ぶ基本と実践

-上級者向け
・線形代数キャンパス・ゼミ 改訂6
・はじめてのパターン認識
・[第2版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

お薦めのオンラインコース

-英語(有料/無料)
・Coursera
・Udacity
・fast.ai

-日本語(有料)
・Udemy
・実践Python データサイエンス
・PyQ

-YouTube
・Machine Learning 15minutes!
・全脳アーキテクチャ若手の会WBA FutureLeaders
・長岡技術大学 自然言語処理研究室

Kaggleでコンペティションに参加し、実践力を磨く



スクールやイベントを利用して集中的に学ぶ

-お薦めのスクールやイベント
・DIVE INTO CODE
・株式会社データミックス
・和から株式会社
・株式会社キカガク
・数理学院
・Machine Learning 15minutes!
・TensorFlow User Group
・Chainer
・Team AI

Twitterで最新情報をチェック

-フォローしておきたいTwitterアカウント
・DLHacks
・Sammy Suyama
・arXivTimes
・Piqcy
・Shinya Yuki
・Daisuke Okanohara
・Ian Goodfellow
・hardmaru
・Ben Hamner
・OpenAI

ブログ、Webサイト、その他

-お薦めのブログ、Webサイト、その他
・Two Minute Papers
・統計WEBブログ
・六本木で働くデータサイエンティストのブログ
・DeepAge
・IMACEL Academy
・HELLO CYBERNETICS
・マスログ
・作って遊ぶ機械学習
・Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ
・Preferred Research

いよいよ転職活動!後悔しないために押さえておくべきポイント


AI関連企業について情報を収集する

-Webメディアで最新ニュースをチェック
・AINOW
・ロボスタ

-展示会やイベントで企業に接触する
・AI・人工知能EXPO
・CEATEC JAPAN
・Japan IT Week

-スタートアップ企業の情報をいち早く収集する
・TechCrunch Japan
・THE BRIDGE

機械学習を使ったビジネスアプリケーション

-画像データを用いた機械学習
・Facebookなどのタグづけ
・AppleのFace ID
・エルピクセルの医療画像診断支援システム
・シナモンが手がける文字認識

-動画データを用いた機械学習
・自動車メーカ各社の開発競争、自動運転技術
・中国で進む、防犯カメラの動画解析
・戦闘機などへの搭載
・ファナックの産業用ロボットへの搭載

-テキストデータを用いた機械学習
・自然言語処理といえば「Watson」
・Google翻訳
・FRONTEOの「AIによる特許調査」
・スマートニュースの「SmartNews」

-音声データを用いた機械学習
・スマートスピーカー
・YouTube
・コールセンターでの音声認識

-時系列を使った機械学習
・工場の機械の故障を予測
・株価予測
・洪水予測
・家庭の電力分析

実務のためのノウハウ


オープンデータの例

・Open Data Network
・UCI Machine Learning Repository
・Kaggle Datasets
・GitHub Awesome Public Datasets
・Qiitaオープンデータ取得先まとめ

まとめ

AI業界の職種や仕事内容、ニーズや求められるスキルセットまでおおよそ把握することができた。今後はAIをメインとして仕事をしていくかどうかはあるにせよ、少なからず仕事に関わってくる存在になるであろう。自分でどこまでキャッチアップしてどのように生かしていくか早めに戦略を立てたいものである。AIを勉強するにあたっては資格試験もいろいろあるようなのでチャレンジするといったこともよいかもしれない。

1読書1アウトプット

G検定にチャレンジする

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