機械学習エンジニアになるためのロードマップ
Sal
python プログラミング初心者が機械学習のエンジニアになるまでのロードマップが公開された。

機械学習エンジニアになるためのロードマップ

プログラミング初心者が機械学習のエンジニアになるまでのロードマップが公開された。

こちらはPINAKIさんの投稿
プログラミング初心者が機械学習のエンジニアになるまでのロードマップを公開しているが、
こちらは本当に職に就けるまでの有効なロードマップなのであろうか


機械学習ロードマップをより深く見ていく

訳: level1

recomendation system(お勧めシステム)

レコメンダシステム(英: recommender system)は、 情報フィルタリング (IF) 技法の一種で、特定ユーザーが興味を 持つと思われる情報(映画、音楽、本、ニュース、画像、ウェブページなど)、 すなわち「おすすめ」を提示するものである

supervised learning(教師あり学習)

教師あり学習とは 前例となる大量のデータを元にして機械学習を行うこと 詳細項目は ・クラスタ分類 ・ナイーブ推定 ・ロジスティック回帰 ・決定木 ・K-近傍法 ・SVN(サポートベクタマシン) ・Ramdom Forest(決定木を複数作る方法) ・(残りの二つは訳できず) これらは全て、機械学習の手法である(機械学習はdeep learningだけではない)

時間軸の分析(筆者未修得)

・stationary condition(静的状態?訳できず) 機械学習 ・Auto Regresstion Model(自己回帰モデル) 時点 t におけるモデル出力が時点 t 以前のモデル出力に依存する確率過程である。(from wiki) ・arimima model (自己回帰和分移動平均モデル) ・sarima model (季節的な周期パターン」を加えたモデル)

Text Maining (テキストマイニング)

文章などの文字列を分析すること、自然言語処理と関係あり ・テキストデータ前処理テクニック ・テキスト分類 ・セマンティック分析 ・トピックモデリング ・?

Unsupervised learning

学習データなしでデータの傾向を掴むこと。 前処理などで使われることが多い。 ・クラスタリング(点の集まりに自動的に集合の概念を用いること) ・次元削除(データのカラム(種類)を減らすこと) etc...


返信者はただ一人

返信した人はただ一人であり、そのコメントも
「奇妙だね」の一言

リツイートといいねの数は膨大であるが、より詳しく情報を手に入れようとする人は
少ないようだ
            


機械学習では就職できない

こちらは国内の、機械学習の職に対する考え方の一例であるが、
すでにマーケットとしては人手が溢れている実感を感じとっている。
機械学習で飯を食うのは夢の話になってきたのかもしれない。

(筆者がプログラミングを始めた2015年度あたりからすでに
機械学習のブームは始まっており、業界に就職し4年が経った今でも
機械学習の研究者は飽和ずみの実感がある。)
            


title:機械学習エンジニアになるためのロードマップ description:プログラミング初心者が機械学習のエンジニアになるまでのロードマップが公開された。 img:https://pbs.twimg.com/media/E6kBMZPVkAA6MDR?format=jpg&name=medium date:2021.7.18 sub_title:このコードの出力結果がわかりますか?