近年、機械学習は急激に発展を遂げ続ける分野であり、技術を活用するために勉強しようと考えても、何から始めて良いかわからない場合があります。実は、機械学習の資格には難易度や目的別に必要な知識を体系的に学べるため、機械学習の知識を身に付けたい方にとっては効率的な学習方法です。関連する業務や目的ごとに必要な知識について知ってみましょう。
AI関連の職種
機械学習の業務に携わる主な職種として、AIエンジニア, AIコンサルタント, データアナリスト, データサイエンティストの特徴について理解してみましょう。
AIエンジニア
AIエンジニアは、一般的なITエンジニアと同様に課題や要望に対して要件を定義し、設計と開発を担当します。特徴的なのが、機械学習に特化した知識を持ち合わせており、特に複雑な専門技術を用いて技術的に困難な課題を解決することです。
具体的には、Pythonの深層学習ライブラリであるPyTorchやTensorFlow等を用いて、モデルの実装や精度向上のための改良を行います。機械学習ではデータをどのように取り扱うかが重要であり、目的関数の設定や特徴量の選定なども大切な業務です。
AIコンサルタント
AIコンサルタントはサービスや製品、ビジネスでの戦略において機械学習技術導入の相談や提案をすることが主な業務です。クライアントの課題を解決するために、必要なデータやモデルの開発、機械学習の幅広い知識が求められます。
そのため、機械学習やAIの知見に加えてビジネス感覚も必要な業務であり、顧客のニーズに寄り添った最適なAIソリューションの提案が特徴的です。
データアナリスト
データアナリストは膨大なデータを分析して顧客の需要や市場動向を読み解き、想定されうる仮説を提案したり、機械学習に扱うためのデータ整形を行ったりします。
データアナリストにはコンサル型とエンジニア型の２種類があると言われており、それぞれAIエンジニアとAIコンサルタントのデータ分析に特化した職業と言えるでしょう。
資格のメリットと必要性
機械学習の資格を取得するメリットとは何が考えられるのでしょうか？しばしば、「エンジニアの資格取得には意味がない」と言われることがあります。目的次第ではありますが、大きなメリットや必要性も感じられる場面があるため、その意味について知ってみましょう。
体系的に学べる
資格は体系立てられた知識を学ぶことに最適であり、理解しているかをチェックできる環境が整っています。特に機械学習の分野は近年急成長してきた分野であり、学習に利用できる教材の数や種類が少ないことが考えられます。
例えば、JDLAのG検定では人工知能の定義や歴史、応用事例や法律上の判断など、整理された幅広い知識を得ることが可能です。一般的な知識以外にも、エンジニアとして必要な深層学習ライブラリの扱い方をプログラミングのコードベースで学習できます。
スキルの証明になる
大学生や社会人の方が「機械学習を学んだ」と自己紹介しても、どれほど深い専門性か、どれほど広い幅の知識を得たかが重要であり、それを客観的に判断できることが資格のメリットです。
スキルの証明として、就職・転職活動に有利に働くことが考えられ、資格を取得すると自信を持って仕事に活かすことができるでしょう。
コミュニティに参加
実は、資格取得によって得られるコミュニティへの参加権も魅力の一つです。JDLAが提供するG検定, E資格に合格すると参加できるCDLEというコミュニティがあり、そこでは最新のトレンドや技術の情報が交換されたり、オンラインでの飲み会があったりと、同じ領域で活動する方々と交流できます。
全ての資格にコミュニティへの参加権が存在するわけではありませんが、興味関心の近い方々と知り合いたい方は、コミュニティの特典がある資格を選んでみましょう。
主な機械学習の資格
機械学習に関連する資格は多岐に渡りますが、とりわけ機械学習に特化とした資格をご紹介します。
JDLAの資格
JDLA（Japan Deep Learning Association）は、正式名称が一般社団法人日本ディープラーニング協会で、深層学習を応用した産業競争力の向上を目的として設立されました。
ディープラーニングとは、機械学習技術の一種である深層学習のことであり、理事長の松尾豊教授は東京大学大学院で研究室を持つ人工知能研究の第一人者と呼ばれる方です。人材の育成にも力を入れており、資格をいくつか提供しています。
JDLA公式サイト: https://www.jdla.org/
AI For Everyone
名前の通り、受験資格や受講期間に制限のない、全ての方に向けた無料のAIリテラシー講座として公式サイトで紹介されています。初めてAIとは何かを知りたい方はこちらの講座から始めましょう。
注意として、Courseraというプラットフォーム上で受講修了証を発行したい場合は費用が必要です。こちらの資格を取得すると、次に紹介するG検定の受験費用が割引となる特典も用意されています。
G検定
G検定は正式名称が「JDLA Deep Learning for GENERAL」というディープラーニングに関する知識を有した事業活用を行うジェネラリストに必要な知識が出題される資格です。
AIブームの歴史や時系列的に見る発展の様子、そして機械学習技術の例や法律的な判断までを扱います。G検定はオンラインで受験することができ、暗黙的に試験中に検索を使っても良い試験だと言えます。
ただし、問題の量が膨大で、全てを検索で回答することは不可能であり、全体的な知識を持つために学習する必要があります。
E資格
E資格は正式名称が「JDLA Deep Learning for ENGINEER」というディープラーニングに関する技術的な知識を有したエンジニアに必要な知識が出題される資格です。この資格を受験するためには、いくつかの事業者が提供するJDLA認定プログラムを修了する必要があります。
内容としてはPythonでの深層学習ライブラリを扱うコードの内容や論文を読み解く問題、基本的な統計学の理解を問う問題が出題されます。G検定が全体的な知識を問う試験であったのに対して、E資格はエンジニア側の実践的で深い専門性を問う問題が中心に出題されます。
そのため、機械学習技術をライブラリベースで実装できる能力や、アルゴリズムの深い理解が求められるため、非常に難易度の高い試験であると言えるでしょう。
AI実装検定
AI実装検定はS級, A級, B級の３レベルに分類されたオンラインの試験です。S級では画像処理を中心とした実践的な内容に加えて、自然言語処理や深層学習モデルとして有名なモデル実装も必要な難易度の高い試験です。
A級はディープラーニングの実装において、必要な数学やプログラミングの知識を持つかを問う試験であり、これに合格できるとE資格に挑戦できるレベルであると公式サイトに記載されています。
最後に、B級は入門者が一番初めに挑戦できる基本的な知識を問う試験で、G検定の前に取得することを目標とした試験です。
公式サイト: https://kentei.ai/
Professional ML Engineer
Professional Machine Learning Engineerは、Google Cloudの認定資格であり、英語で実施されるオンラインの試験です。英語での試験や内容が高度なことから、上級者向けの資格であると言えるでしょう。
機械学習や深層学習では何を実現できるかや、顧客のニーズに応じた設計が求められたり、特徴量エンジニアリングの手法、モデルの評価方法など、実際に機械学習プロジェクトを遂行する上で必要な知識が十分に出題されます。
公式サイト: https://cloud.google.com/learn/certification/machine-learning-engineer?hl=ja
AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals
AI-900は、受験資格と開発経験の必要ないオンラインの試験です。特にAzure上でのコンピュータビジョンや自然言語処理、生成AIの説明することが試験に出題されます。Azureでの機械学習の取り扱い方に加えて、実践的な３分野の応用を学習することが必要です。
また、責任あるAIの基本原則について、公平性や信頼性、安全性などの観点を踏まえたAIソリューションの知識も学習しましょう。
公式サイト: https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/exams/ai-900/
資格取得に必要な勉強
数学
機械学習で必要とされる数学の分野には、統計, 微積分, 線形代数などがあります。統計ではアルゴリズムを理解するために必要な知識があり、微積分では特に微分によって機械が学習する仕組みである誤差逆伝播法を学習できます。
さらに、線形代数では高次元のデータを扱うために行列や、より専門的な内容になるとヤコビ行列などを扱う場合があります。機械学習の仕組みを詳細に理解したい方は、これらの分野を学習してみてください。
クラウドサービス
機械学習のプロジェクトを実行するためには実行する環境に加えて、学習に必要な計算リソース、膨大なデータを管理するデータベースなどが求められます。これらを統合的に操作するためのクラウドサービスは、顧客にサービスやプロダクトを提供するには欠かせません。
代表的な例として、AWSやGCP, Azureなどがあるため、興味のある方はインフラ周りの知識をぜひ勉強してみましょう。
プログラミング
機械学習は全て数学的に定式化された技術であると言えますが、これを実際に稼働させるためにはプログラムでコンピュータに指示を出す必要があります。特に機械学習は複雑な分野であるため、一般的には可読性の高いプログラミング言語のPythonを用いてコーディングされます。
Pythonでは簡単に深層学習を実装するためのライブラリが豊富に用意されているため、実際にコードを書いて学習を進めたい方は、Pythonの文法から学習しましょう。
機械学習アルゴリズム
数学やプログラミングだけでは機械学習技術を適切に扱うことはできません。アルゴリズムの深い理解があれば、期待される精度を大きく下回った時に原因を突き止めたり、モデルの改善をしたりと、成果を向上させることが可能です。
アルゴリズムの学習では、ベースとなる有名なモデルを中心に学習することで、共通点を発見できます。この特徴は、どのモデルが適切かを判断する上で重要な知識です。
まとめ
機械学習にはさまざまな職種があり、必要となる知識を身につけるには体系立てられた資格の勉強が効率的でしたね。資格の難易度と目的別に将来のキャリア形成を踏まえて、資格を比較してみましょう。機械学習の理解に必要な数学やプログラミングの学習も楽しんでください。
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