機械学習エンジニアに必要なスキルセットとPythonライブラリまとめ

機械学習エンジニアに必要なスキルってなに？
機械学習向けのライブラリってどれを学べばいいの？

これから機械学習エンジニアを目指す方の多くは、まず何から学べば良いのかという壁にぶつかりますよね。機械学習エンジニアに求められるスキルは多岐に渡るため、あなたの現状から足りないスキルを見出して効率的な学習プランを建てなければ、思うように学習が進まないこともありえます。

そこで、この記事では機械学習エンジニアに必要なスキルセットについて一挙にまとめて解説いたします。機械学習を学びたいけど、何から始めればいいのかわからないという方はぜひ参考にしてください。

機械学習エンジニアに必要なスキルセット

機械学習エンジニアは扱う領域の専門性が高いため、必要となるスキルの種類も多岐に渡ります。

具体的には、以下の9種類は習得しておいたほうがいいでしょう。それぞれ詳しく解説いたします。

• ITリテラシー
• プログラミングスキル
• ディープラーニングについての知識
• 数学能力
• 設計思考
• エラー処理
• 検索能力
• 英語力
• コミュニケーション能力

ITリテラシー

IT業界は非常に技術革新の速度が早いことで有名ですが、その中でも最先端技術と呼ばれる分野に関しては日々新たな技術が生み出されています。

そのため、常に最新の情報を収集しITリテラシーを高めておくことが機械学習エンジニアには求められるでしょう。

プログラミングスキル

機械学習エンジニアにも、当然プログラミングスキルも必要です。人工知能分野において主となるPython・R言語に関しては習得しておいたほうが良いでしょう。

特にPythonは機械学習用のライブラリやフレームワークも豊富に用意されており、これらを開発に活用することで大幅に工数を減らすことができます。単純に言語だけを習得するのではなくライブラリやフレームワークまで学習しておきましょう。

ディープラーニング（深層学習）

機械学習の一部としてディープラーニングがあります。機械学習エンジニア全員がディープラーニングに触れるわけではありませんが、どんな仕組になっているかなど理論的な事に関しては、知っておいたほうがいいでしょう。

数学能力

機械学習と数学はとても深い関係にあります。そのため、機械学習エンジニアを目指すなら、

• 微分
• 積分
• 線形代数
• 統計
• 確率

といった数学能力が必要となるでしょう。最低でもこれらの基礎や概念を理解しておくことは必須と言えます。

設計思考

機械学習にはオブジェクト指向やロジカルシンキングといった「設計思考」が必要となります。

例えば、車を作ると仮定した場合、

必要なものは？

• タイヤ
• ハンドル
• バンパー
• etc…

必要な動作は？

• 走る
• 止まる
• etc

このように構造化して物事を考えられる思考力がとても重要となります。常日頃から物事をロジカルに考えるよう心がけましょう。

エラー処理

エラーに対してどのように処理するかも機械学習エンジニアにとっては重要な要素です。適切なエラー処理ができなければ、必要以上に時間を要してしまいます。

1つの軸を固定して、他の軸をずらすことによってどのような変化が起こるのかを考えるようにしましょう。

検索能力

機械学習にかぎったことではありませんが、エンジニアにとって検索力も重要となります。プログラミングについてわからないことがあれば、目的を言語化して検索するようにしましょう。

AI分野においては、日本よりも海外のほうが圧倒的に情報量が豊富なため、英語で検索した方が欲しい答えに辿り着く可能性が高まるので覚えておきましょう。

英語力

検索力の項目でも記述しましたが、AI分野の情報は海外から発信されます。そのため、最低でも英語の論文が読める程度のリーディング能力が必要になります。

本格的に機械学習エンジニアとして活躍することを望むなら、論文を書く能力や論文を発表する能力も必要となるでしょう。

コミュニケーション能力

ここでいうコミュニケーション能力とは、普段の生活で使うようなものではありません。エンジニアにとってのコミュニケーションとは、「言語化する能力」と「一義的に他者に伝える能力」を指します。

エンジニアはチームで開発を行うため、円滑なコミュニケーションを取れる能力は必須となります。

機械学習エンジニアに必要なPythonライブラリ

機械学習エンジニアの多くはPythonの学習をすると思いますが、Pythonが選ばれる最大の理由は、機械学習向けのライブラリが豊富にあるということです。

ライブラリが豊富にあるため、機械学習エンジニアが学習しておきたいライブラリも増えていきます。それぞれの用途を理解した上で、あなたに最適なライブラリから学習を始めていきましょう。

TensorFlow

TensorFlow（テンソルフロー）は、Googleが開発しているオープンソフトウェアライブラリで、機械学習ライブラリとして活用されています。

ニューラルネットワークと呼ばれる脳機能の特徴を、計算によってシミュレーションすることが可能です。もちろん基本的な計算処理を行うこともできます。

また、Googleの開発しているオープンソフトウェアライブラリなので、ユーザー数が多く頻繁に機能の拡張がされている注目のライブラリです。

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Keras

Kerasは、TensorflowやTheanoなどのテンソル計算を高速に行うライブラリをバックエンドに持つ、深層学習向けのライブラリです。深層学習の迅速な実験を可能にすることに重点が置かれており、結果をだすまでのリードタイムを最小限に抑えることができます。

最近では、Tensorflowに標準で搭載されるようになり、より利用者数が増えているのも特徴の一つ。深層学習ライブラリのなかではTensorflowに次ぐ第2位のシェア率を誇ります。

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Scikit Learn

scikit-learn(サイキット・ラーン)は多くの機械学習アルゴリズムが実装されているオープンソースライブラリです。

scikit-learnは、活発に開発が行われているため、情報量が豊富な扱いやすいライブラリといえます。豊富に実装されたアルゴリズムはほとんど似たような記述で利用することができるため、初学者でも学びやすいことが特徴のひとつですね。

サンプルデータが付属しているので、インストールしてすぐに機械学習を体験することができますよ。

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Numpy

numpyは、Pythonで学術計算をするためのパッケージです。基本的な計算に関してはPython単体でも可能ですが、Numpyを活用することで、より高速で計算を行えるようになります。

機械学習でも度々使用するベクトルや行列などのデータを簡単に扱えるようになるため、機械学習を開発する上で欠かせないライブラリといえるでしょう。

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Pandas

Pandasはデータ解析において活躍するライブラリです。数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算が得意でデータ解析において欠かせないライブラリといえます。

機械学習は膨大な量のデータを扱いますが、質の高い機械学習を実現するには質の高いデータが必要となります。Pythonを使ったデータ解析においてPandasを上回るライブラリはないため、ぜひとも扱えるようになりたいライブラリです。

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OpenCV-Python

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、コンピューターで画像や動画を処理するための機能がまとめられているオープンソースライブラリです。

様々な機能がまとめられているのですが、機械学習分野においては画像認識や物体認識などの機能を搭載するために活用されます。Pythonだけでなく、C/C++、Java、MATLABでも使用することが可能で、もともとはインテルが公開しています。

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機械学習エンジニアに転職するために必要なスキルレベル

ここまで多岐に渡るスキルをご紹介いたしましたが、実際に機械学習エンジニアとして活躍するためにはどの程度のスキルレベルが必要なのか気になりますよね。

以下の表に転職時、最低限必要なスキルレベルをまとめているのでひとつの目安として活用していただければ幸いです。

一覧にしてみると機械学習エンジニアが如何に難しい職業なのかがわかりますね。具体的な転職方法については以下の記事で解説しているので、是非参考にしてください。

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まとめ

いかがでしたか？

この記事で機械学習エンジニアに必要なスキルセットと、機械学習において欠かせないPythonライブラリについてご紹介しました。

機械学習エンジニアを目指すことは、けして簡単な道のりではありません。しかし、機械学習はとても将来性の高い分野です。努力するだけの価値は確実にありますので、ぜひ皆さんも機械学習エンジニアへの第一歩を踏み出してください。