HyperAI超神经

目標を持つ若手機械学習エンジニアへの率直なアドバイス機械学習エンジニアとして働くことは非常によくて、興味深い仕事で高い報酬を得ることができます。しかしながら、そのためには相当の努力と時間が必要不可欠です。ここでは、その具体的なステップと心構えについて率直に解説します。毎週学ぶこと機械学習エンジニアを目指すなら、毎週10時間以上の学習時間を確保しなければなりません。これはフルタイムで働くだけでなく、YouTube動画作成やメンタリングなど、他の業務とも並行して行う必要があります。しかし、それが可能であることは私自身的経験から証明されています。私のキャリアにおけるほとんどの成果は、この継続的な学習とそれを記録することから生まれたものです。たとえば、Mediumで150以上の技術記事を執筆しています。この職業は弁護士、医師、公認会計士といった専門職に並ぶものであり、数年間の勉強と練習が必要です。簡単に見えるかもしれませんが、継続的な努力が求められる点は同じです。目標を長期的な視野で設定する最適なバックグラウンドを持っていても、トップ企業で完全に資格認定された機械学習エンジニアになるには少なくとも2年はかかると考えてください。オンラインコースやプロジェクトをいくつか修了しただけで高額報酬の技術職に入るのは難しいということを理解することが重要です。機械学習エンジニアになるには、以下の分野での堅固な基礎が必要です： - 数学 - 統計学 - プログラミング - ソフトウェア開発の経験 - データサイエンスの経験これらの知識とスキルは実世界の経験を通じてしか身につかないものが多いです。そのため、最初はソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストとしてキャリアを始め、後に機械学習エンジニアに転向する道を選ぶことが多いです。これは初級職ではないということを認識することが重要です。 AI追及を止める機械学習エンジニアとAIエンジニアは異なる職業です。ChatGPTやClaudeなどのチャットボットAPIを扱えることが機械学習エンジニアの能力を意味するわけではありません。むしろ、モデルやアルゴリズムの内部構造を深く理解することを求められます。例えば： - 線形回帰 - ロジスティック回帰 - k最近傍法 - k-meansクラスタリング - 決定木 - 支持ベクトルマシン - ニューラルネットワークこれらを彻底的に理解し、統計学習理論や数学の基礎を習得することが必要です。模擬面接経験から、多くの候補者が基本的な概念すら十分に理解できていない現実を見てきました。特に勾配降下法の第一原理から微分積分を使って説明できる人は少ないです。難しさを受け入れる機械学習エンジニアになることは非常に難しいです。その理由としては、数学、統計学、プログラミングの幅広い専門知識が必要である上、実世界での経験も必須だからです。さらに、その期間中一貫した学習を続けることも求められます。理学系や工学系で修士または博士号を持っているとしても、長い道のりとなるはずです。非伝統的な経路からの挑戦は更に難しくなると言えますが、決して不可能ではありません。あなた自身がこのような長期間の投資に見合うかどうか、本当に取り組みたいかどうかを自問すべきです。私自身、4年間の努力と挫折を経て現在のポジションを獲得しましたが、それほどまでに情熱を注げる仕事は価値があると思っています。ただし、その決断は最終的にあなた自身が下すものなのです。継続的な努力を支える資源機械学習エンジニアとして成功するためには、定期的な学習と経験の蓄積が重要です。私のロードマップも参考にしてみてください。また、1:1での指導コールでもサポートしています。キャリアガイダンス、就職アドバイス、プロジェクトの助け、レジュメの修正など、何でも相談に乗って、あなたの進歩を助けることができます。 Egor Howellは、機械学習エンジニアとしての豊富な経験に基づいて、若手のエンジニアたちの成長を支援することを使命としています。その経歴と指導スタイルは高い評価を受け、多くの成功例があります。

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