機械学習を推奨するマーケティング アカウントが増えています。これは本当に信頼できるのでしょうか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

ますます多くの Twitter ブロガーや LinkedIn のインフルエンサーが、機械学習を学ぶことのメリットと、始めるのがいかに簡単かを宣伝しています。チキンスープを少し飲んでも害はありませんが、私は物事を別の視点から見るのが好きです。私は過度に悲観的だと思われたいわけではなく、誰かを落胆させたいわけでもありません。ただ私のささやかな意見を述べているだけです。

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これらの機械学習の専門家の投稿を閲覧しているとき、なぜ多くの人が機械学習を最初から学びたいのかと疑問に思いました。主な理由は、機械学習エンジニアの実際の仕事内容を理解していないことかもしれません。ほとんどの機械学習エンジニアは、汎用人工知能や自動運転車などの開発には携わっていません。

機械学習は、マーケティング担当者が言うほど簡単に習得できるものではありません。現在の経済環境では、何でもできるが何一つ専門的にできないという状態に将来性はほとんどありません。なぜ多くの人がそれを学びたいのでしょうか?

大学時代、私は機械学習エンジニアになることを夢見ていました。難しそうで挑戦的そうに聞こえますが、とても興味深いです。大学に行く前、私の夢は iOS ゲーム開発者になることでした。

もし当時、誰かが ML エンジニアの 1 日の生活がどのようなものか教えてくれていたら、私は iOS ゲームの開発に進んでいたかもしれません。誤解しないでください。私は自分のキャリアにとても満足していますが、キャリアの選択はかつてほど二者択一ではありません。

なぜでしょうか? iOS ゲーム コードの作成は、機械学習モデルのトレーニング、バックエンド アプリやフロントエンド アプリの開発と同じくらい楽しく、やりがいがあるからです。トップ テクノロジー企業のエンジニアに聞いてみてください。

大学時代、私はこう考えていました。「機械学習は難しそうだから、仕事を見つけるのはもっと簡単で、給料も高く、将来ももっと安定していて（Web 開発はすぐに自動化されるだろう）、楽しいはずだ。」結局私は間違っていました。一つずつ説明させてください。

1. 機械学習は難しい

ほとんどのインターネット マーケティング アカウントでは、機械学習は本当に簡単だと主張しています。巨大なデータセットをダウンロードし、チュートリアルから 10 行の Python コードをコピーするだけで、準備完了です。これは事実ですが、誰かがこの種の作業に対してお金を払ってくれるとは想像しがたいことです。だからもっと深く勉強する必要がある。

深く学ぶことは最も難しいです。問題があったときに助けてくれる人がいるように、良い先生がいることは重要です。良いインターンシップに参加することも、ML エンジニアになるための良い方法です。コンピュータサイエンスの他の分野の同僚に追いつくには多くの時間を費やす必要があることを、キャリアの早い段階で誰かが教えてくれていればよかったと思います。

なぜでしょうか? フロントエンド (バックエンドまたはモバイル) 開発者が多すぎて、ほんの一握りしかいないからです。

2. 機械学習関連の仕事を見つけやすくなる

私はこの件で多くの苦しみを味わってきたので、この問題について発言する権利があります。機械学習エンジニアとしての仕事を見つけるのは、フロントエンド（バックエンドまたはモバイル）エンジニアとしての仕事を見つけるよりも困難です。

小規模なスタートアップ企業には通常、ML エンジニアを雇うための資金がなく、会社が立ち上がったばかりなのでデータもありません。では、彼らには何が必要でしょうか? ビジネスを円滑に進めるためのフロントエンド、バックエンド、モバイル エンジニアです。そうすると、少し大きめの会社にしか行けなくなります。

3. 賃金の上昇

上級機械学習エンジニアは、他の上級エンジニアよりも多くの収入を得ているわけではありません。米国には機械学習のスーパースターが何人かいますが、彼ら自身は単に運が良くて、ちょうどいい時期に生まれただけだと考えています。確かに、米国にはもっと稼いでいるソフトウェアエンジニアもいる。

4. 機械学習は決して時代遅れにならない

機械学習がすぐになくなることはありませんが、フロントエンド、バックエンド、モバイル開発でも同じことが言えます。あなたがフロントエンド開発者であり、自分の仕事に満足しているのであれば、それを続けましょう。機械学習モデルの Web サイトを作成する必要がある場合は、関連分野で協力してくれる人を見つけて完成させましょう。

5. 機械学習は退屈ではない

機械学習は楽しいですが、いつも楽しいとは限りません。多くの人は、一般的な人工知能や自動運転車に携わると考えていますが、実際には合成トレーニング セットやインフラストラクチャの構築に携わる可能性が高いです。

多くの人は、ニューラル ネットワーク アーキテクチャとハイパーパラメータを微調整することで、高度なディープラーニング モデルを習得できると考えています。確かに、これらの分野に接する機会を持つ人もいますが、それは稀です。

実際、ML エンジニアは、現実世界の問題の分布に似たトレーニング セットを適切に組み立てる方法を考えることにほとんどの時間を費やしています。それが機能するようになれば、ほとんどの場合、従来の機械学習モデルをトレーニングすれば問題なく動作します。

最初に言ったように、私は誰かを落胆させるつもりはありません。機械学習が自分に適していると思うなら、ぜひ挑戦してください。私はあなたを全面的に応援します。しかし、機械学習はすべての人に適しているわけではなく、すべての人がそれを理解する必要もありません。あなたが成功したソフトウェア エンジニアであり、自分の仕事を愛しているなら、それを続けましょう。基本的な機械学習のチュートリアルは、キャリアにはあまり役立ちません。

この記事は、マーケティング担当者が教えてくれない、問題に対する新しい視点を提供することを目的としています。