こんにちは！
ラクスパートナーズ採用担当です。
本記事は、未経験エンジニア応援チャンネル『未経験からAI、機械学習エンジニアに転職。勉強何から始めたら良い?python?数学?』の内容に基づき、エンジニアとしての第一歩に役立つ情報を解説形式でまとめています。
未経験から機械学習エンジニアを目指す際に、どのように学習を行うべきか？
本記事では、元公務員から未経験で機械学習エンジニアを目指したコウタさんの体験をもとに、機械学習エンジニアを目指す上で重要なポイントや学習方法についてお話を伺いました。
機械学習エンジニアを目指したいと考えているが、プログラミングや数学に不安を感じている方にとって、「何から始めればよいか」がクリアになる内容となっています。
コウタさんのインタビューはLedge AIにも取り上げられているので、気になる方はこちらもご覧ください！
目次
機械学習エンジニア未経験者が最初に取り組むべきこと
AIや機械学習に初めて触れる方は、自身が機械学習エンジニアへの適性があるかということも含めて確認するために、まずは手を動かしてアウトプットを体験することをオススメしています。
たとえば、プログラミング学習の最初の一歩として有名な「Hello, World!」のように、機械学習の最初のタスクとしてよく紹介されるのが「手書き数字の分類」です。他にも、画像分類タスクに取り組むのもおすすめです。
こうした「機械学習のHello,World!」的なタスクに挑戦することで、AIの基本的な仕組みを理解する入り口となります。
Hello,World!とは
プログラミング言語を初めて学ぶ人が最初に書くプログラムとして広く使われている、画面に「Hello, World!」と表示するプログラムの名称のことを指します。
完璧を目指すよりも、「とにかく動かしてみる」ことが第一歩となります。最初は理解が曖昧でも、実際に手を動かすことで徐々に知識が深まっていきます。
またコウタさんが参考にした書籍は『ゼロから作るDeep Learning』が挙げられます。実際に作る過程を学べるため、非常に実践的だと感じていると話されていました。
なお、「いきなり何かを作るのはハードルが高い」という方は、まずは入門書を読んだり、YouTubeなどの動画で概要をつかむのもよいでしょう。未経験のうちはAIエンジニアの仕事のイメージが湧きづらいかもしれませんが、1つでも読み物を通じて理解するだけでイメージが変わってきます。
機械学習エンジニアの学習に必要な3つの基礎知識
機械学習エンジニアに必要な基礎知識は、大きく分けて以下の3分野です。
YouTubeなどでも解説されているので、どのように取り組むか迷う方はそういったところから始めてみることもオススメです。
また、そこでオススメされているものを数珠つなぎで学んでいくと、ステップアップで学んでいくことができます。
機械学習エンジニアに必要な基礎知識
- 数学（微積分・線形代数・統計など）
- プログラミング（主にPython）
- コンピューターの基礎知識
数学
数学については特に以下の分野が重要です。
機械学習エンジニアに必要な数学知識
- 微分積分
- 線形代数
- 統計学
なかでも統計は、AIモデルの性能分析に不可欠であり、必須の知識といえます。
数学に関する専門書の場合は、機械学習を学ぶ上で必要ではない部分も含まれていたりするため、数学の参考書選びに迷う場合は「AI・機械学習のための数学」をテーマとした書籍をオススメします。
ただし、そうした本は基礎的な理論の説明が省略されている場合もあるため、理解が難しいと感じたり、より詳しく知っていきたいと思った場合は、それぞれの分野を個別に学ぶのも効果的です。
プログラミング
AI開発において最も広く使われているプログラミング言語はPythonです。
まずはPythonの基礎を学び、実際に動かしてみることが推奨されます。
とはいえ、Pythonの環境構築でつまずく方も多いです。
そこで活用したいのがWeb上でPythonを動かせるサービス（Google Colaboratoryなど）です。
ローカル環境に依存せず、ブラウザ上で機械学習の実践が可能になるため、環境構築のハードルを下げて学習を始められます。
なお、分野によっては以下のような言語も使われます。
- C++：処理速度が求められる場面（例：自動運転のリアルタイム認識など）
- R：データ分析や統計解析に特化した場面
まずはPythonから始め、必要に応じて他の言語にも触れていくのが良いでしょう。
…とはいえ、自己流だと言語の学び方に不安がある・講師に教えてもらいたい！という方は、ラクスパートナーズで経験を積んでいくこともオススメです。まずはオンライン無料説明会で情報収集をしてみてはいかがでしょうか。
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コンピューターの基礎知識
プログラムが動作する仕組み、コンピューターの基本原理を知ることも重要です。
Pythonのような言語を利用すると、簡単に処理が実行できてしまいますが、その背後にある仕組みを理解しておくと、現場対応にも強くなれます。
AIエンジニアはAIのことだけを知っていれば良いのでは？と考えてしまう方もいるかもしれませんが、実際の現場ではターミナル操作やシステムの扱いに不慣れで苦労することも多いため、コンピューターの基本的な知識は欠かせません。
機械学習エンジニアとして実践的なスキルを身につける方法
学習した知識を実践に深めていく場として、Kaggle への参加もオススメです。
Kaggleは、世界的なAI・機械学習のコンペティションプラットフォームで、データ分析やAIモデルの構築スキルを磨くことができます。
たとえば、画像内の果物の数をカウントする画像認識コンペや、ゲームAIを競わせるような面白いテーマのコンペもあります。アイデアが思いつかなくても、与えられた課題に取り組むことで自然とスキルアップが目指せます。
多くの参加者がNotebookで自分のコードや分析方法などを公開しており、それを見るだけでも大きな学びがあります。
さらに、入賞すれば賞金が出ることもあり、モチベーション維持にもつながります。
機械学習エンジニアのやりがいとは
最後に、実際に機械学習エンジニアとして働いて感じることとして、「勉強したことがそのまま仕事に活かされる」 という実感があると話されていました。
自分の知識や努力が成果につながることで、自己肯定感も高まり、「役に立っている」という喜びを感じることができたとのこと。
まずは一歩を踏み出すこと。これがすべての始まりです。
やってみたい！の気持ちを大切に、まず行動してみることをオススメします。
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