機械学習は今日のビジネスにとって極めて重要です。そして、適切な専門家を見つける方法について、役立つ洞察を紹介する。
機械に対抗するコード
機械学習（LM）は今、さらに勢いを増している。スタンフォード大学の機械学習コースが示したように、何十万人もの人々が機械学習に興味を持っている。
そのため、機械学習開発者を雇いたいのであれば、彼らがどのようなスキルや知識を持っていなければならないかを理解する必要がある。
私たちは、ML開発者やデータサイエンティストがどのような能力を持つべきかを説明するクイックガイドを用意した。
1.ハードスキル
応用数学
すべては数学から始まる。機械学習の専門家にとって、それは基礎となるものだ。その役割は以下の通りだ：
- 行列演算
- 信頼度の近似
- 複雑なデータ構造の操作
- 正規直交化、固有値、ベクトル空間、スカラーの理解
その上、MLは統計的モデリング手順に大きく依存している。それなしではアルゴリズムを作ることは不可能です。
ですから、候補者が線形代数、多変量微積分、確率、分布、統計などに精通しているかどうかをチェックしてください。物理学の知識があることも大きなプラスです。
アルゴリズム
データの分析、収集、保存、配布はアルゴリズムなしでは不可能だ。機械学習アルゴリズムは、全体の主要な「力技」である。
ほとんどの場合、私たちはこのアルゴリズムの3つの主要なタイプを扱う：
- 教師あり
機械は例を学習する。このタイプでは、アルゴリズムを使用して、特定の入出力結果を達成する方法を理解することができる。このタイプは、分類、回帰、予測を主要な学習要素として構成される。
- 教師なし
このタイプはパターンの学習と理解に特化している。このシナリオでは、機械は “単独で “働き、相関関係と関係を検出する。この情報は提供されたデータセットから得られる。このタイプはクラスタリングと次元削減で構成される。
- 強化アルゴリズム
このタイプは、規則的な学習プロセスに基づいている。要するに、機械はパラメータ、値、アクションの束を掘り下げる。最終的には、最適な結果と解決策を見つけるのに十分な学習が行われる。
一般的なアルゴリズムには、K平均クラスタリング、線形回帰、人工ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、最近傍探索などがある。
ですから、AI開発者を雇うことを計画しているのであれば、その履歴書にアルゴリズムについて何が書かれているかを必ずチェックしてください。
コンピュータサイエンス
もう一つの必須要件です。コンピュータ・サイエンスとその重要な概念である空間／時間複雑性やデータ構造は、データ・サイエンスにおいて重要な役割を果たします。
例えば、データをひも解く基礎となるパターンを扱うのに役立つ。また、データ構造を見れば、キュー、ツリー、スタックといった概念が膨大な量の情報を整理するために不可欠であることに気づくだろう。
MLやAIの開発でもうひとつ欠かせないのが、並列コンピューティングだ。今日のデータは非常に高速に拡大する。
そのため、並列コンピューティングは、エラーの減少、スケーラブルなデータベースの作成、インテリジェントなデータキャッシュの適用、リアルタイム更新など、多くの問題を解決することができる。トップクラスの機械学習は、CSに秀でているに違いない。
データモデリング
データモデリングも期待されるスキルです。AIやMLの開発者を雇う必要がある場合！ データモデリングは、人間には必ずしも見えないパターンを見つけ出し、検索する役割を担っている。訓練された人間でさえも。
モデリングは、評価と一緒にそれを行うのに役立ちます。候補者は、データの特定のバルクに適した分類アルゴリズムを選択する能力がなければなりません。そしてカテゴリー変数。
PL
プログラミング言語はMLにとって非常に重要です。プログラミング言語を知ることで、開発者は現実のビジネス問題に取り組むことができます：ロジスティクスの問題を解決したり、予知をしたり、傾向を検出したりなど。
一般的に、機械学習開発者は以下のことを知っていることが期待される：
- Rプログラミング。人気のあるオープンソース言語であり、優れた分析ツールでもある。そのグラフィカルな性質のおかげである。
- JavaScript。JSはアプリ開発者だけのものではない。詐欺やサイバー攻撃の防止に役立つMLライブラリの作成にも使われている。
- Julia。MLアプリの作成によく使われる動的言語だ。ML分野では、コンパイラ、数値精度、分散並列実行など、多くの利点がある。
- Scala。静的型システムを提供する。Javaフレームワークと互換性がある。さらに、膨大な量のデータを含むビッグデータアプリを作るのに適している。
- Lisp。Lispには、プロトタイピングや新規オブジェクトの作成を容易にする便利な機能がある。ジャンク・コード用のガベージ・コレクターまで備えている。
他にも、TypeScript、Golang、Python、Shellなどがおすすめだ。
ですから、AI開発者の履歴書にこれらの言語が記載されていれば、それは良い兆候です。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）は非常に重要だ。簡単に言えば、コンピューターに人間の言葉を理解させることだ。言い間違い、方言、スペルミス、アクセント、専門用語などなど。
人間対コンピューターのコミュニケーションを改善するために必要なことなのだ。これは、特別なライブラリの助けを借りて行うことができます – 彼らは、コンピュータが理解するための構文ルールが含まれています。
代表的なライブラリは以下の通り：Gensim、Natural Language Toolkit、TextBlob、PyNLPなどだ。AIエンジニアの必須アイテムであることは間違いない。
ニューラルネットワーク
機械学習は、逐次計算、並列計算、その他の重要なコンポーネントなしでは機能しない。要するに、機械がリアルタイムで学習し、賢くなるのを助けるデータ分析を提供する。
ニューラルネットワークがその答えだ。LSTM、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク（FFNN）、逆説的生成ネットワーク（GAN）などがある。
求職者はこれらすべてを知る必要はない。核となる概念を理解していれば十分だ。そして、どのタスクをどのようにニューラルネットワークで解決しようとしているのかを説明する。
コンピュータービジョン
コンピュータが現実世界のアイテムを見てそれを識別するたびに、それはコンピュータ・ビジョンである。それが軍用ロボットであろうと、あなたの携帯電話のカメラであろうと関係ない。
コンピュータビジョンの人気は高まっている。特にモノのインターネット（IoT）の出現によって。
バロック様式の邸宅の建築様式を検出できる観光アプリから、家庭用ロボットの「目」となるプログラムまで、さまざまなソフトウェア・ソリューションに統合したいと思うかもしれない。
それが何であれ、コンピューター・ビジョンの仕組みに関する知識は極めて重要です。
- ソフトスキル
コミュニケーション
例によって、コミュニケーションなくして価値ある製品は生まれない。ソフトウェア・エンジニアリングは肉とジャガイモだが、コミュニケーションは肉汁である。
アドバイスに耳を傾けるML開発者が必要です。自分の意見を言い、解決策を提案することを恐れない人。
フィードバックを提供したり、集めたりすることに心地よさを感じる人。そして、ストーリーテリングを通して自分のアイデアを伝える方法を知っている人。
それに、良好なコミュニケーションは健全な職場の雰囲気にとって酸素のようなものだ。それがあれば、あなたのチームは素晴らしい結果を出すことができる。
創造性
MLエンジニアは創造的でなければなりません。まず、この分野では常識にとらわれない発想と大胆な解決策が求められます。
第二に、そのようなエンジニアは、機械が学習する方法に創造性の一部を「注入」することができる。これによって驚くべき結果が得られる。
他に知っておくべきことは？
人工知能開発者を採用する際、他に知っておくべきことは？面接でよく聞かれる質問を用意しました！
1.決定とは何ですか？そして想起とは？
2.ディープラーニングとMLはなぜ違うのか？
3.機械学習の種類を挙げてください。
4.尤度と確率はどう違うのか
5.データパイプラインの構築についてステップごとに説明する。
6.MLにおけるベイズの定理の意味。
7.L1正則化とL2正則化はなぜ違うのか？
8.バイアスと分散のトレードオフについて教えてください。
9.どのような場合にロジスティック回帰モデルを使いますか？
10.どのシナリオでクロスバリデーションを使用しますか？
キリング・マシン
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