機械学習はどの程度まで学んだら一つのスキルとしてアピールできるのだろうか

機械学習を自分のスキルです、と言えるようになるにはどのくらいまで深く勉強すればよいのか最近わからなくなっています。

どれくらい深くというのは、↓の分類でいうレベル3まで行く必要があるのか、というところです。

 

(めっちゃざっくりとですが、ちょろっと触ってみて感じた習熟度のレベルです)

 

レベル1:プログラミング不要で機械学習を活用できる。アルゴリズムの中身を理解していない

・IBM Watson Machine Learningや、Azure Machine Learning Studioなんかを使って、コードを書かずにドラッグ&ドロップでモデルを作成できる

 

レベル2:プログラミングでもってライブラリを活用すれば機械学習モデルを構築できる。アルゴリズムの中身を理解していない

・Python や R 、SPSS等が使える。

・ブラックボックス

 

レベル3:アルゴリズムの中身を理解しており、ライブラリを用いずに、スクラッチでモデルを構築できる。

 

また、そもそもモデルを作らずに、すでに作成されているモデルをAPIで活用する、という方がよいケースもありそうです。

GoogleのML APIsや、AutoMLなんかを知っていてAPIをたたいて活用できれば、数学とかにも習熟してスクラッチでモデルを構築できる、なんてまでの習熟度が必要なのか、、。

 

機械学習エンジニアです、と胸を張って言いたいとかであれば、きっちりレベル3まで行っていないといけないとは思うものの、機械学習もちょっとわかりますくらいでよければ、そのアルゴリズムはどんな時に使えてどんな効果が期待できるのかくらいさらっておけば(+便利なツールの扱い方を学ぶ、APIのたたき方を学ぶ)十分なようにも思います。

 

なりたい姿が明確になっていないし、現場の人に話を聞いたりしていないから、どの程度が求められるのかとかもわからないんだろうな。

環境によって求められるレベルは異なる、ということにしていったん考えるのをやめておこう。