変わりモノがいい!

変わりモノには価値がある・・・ハズ?

機械学習の世界も大きく変化しています

このニュースには驚きました。

10年後には機械学習エンジニアは存在しないだろう、と。

www.machine-learning.news
ええっ、本当?
2018年10月に
機械学習エンジニアになりたい人のための本
が出版されたばかりなのに、今もう、こんな話がでるの?
進化のスピードが早すぎるでしょ。

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この本は、機械学習エンジニアにどうやってなるか、ということを説明したものです。
この本の中で、機械学習エンジニアには、プログラミングの能力だけでなく、データ処理や分析モデル構築のためのさまざまなライブラリの中身を理解し、活用するための能力、機械学習モデルの構築に必要な数理的な知識が必要であると書かれています。
そうであるのに10年後に機械学習エンジニアが存在しなくなる、と。
ええっ? と思いますよね。
今は機械学習エンジニアが不足しており日系企業では年収が500~1200万円、外資系企業では800~1500万円となっており、憧れの仕事の一つになりつつあります。
これが10年後に存在しなくなる? ほんまかい?

でも、何となくですが理解できます。

冷静に考えていくと可能性がないとは言い切れません。
僕が機械学習に最初に触れることになったのは遅ればせながらの2017年です。
アメリカで装置のメンテ性を改善する目的で、先行企業のGEを見習って機械学習を活用した機能開発をやろうとしました。  でもチンプンカンでした。 せいぜいPythonをパソコンに入れて本を頼りに簡単なアプリをつくるのが精一杯でした。
その状況を少しではありますが、変化させてくれたのが、同じ時にアメリカに出向していた研究所の若者でした。 いわゆるデータサイエンティストです。 これだ、これからはデータサイエンティストの時代だ、と思ったものです。

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          DATA SCIENCE NAVIより引用
今年になってコンピュータ将棋を通じてより深く機械学習を学ぶことができました。
Pythonを使い始めた時にも感じましたが、昔のプログラミングとは大きく違います。
大昔、そうですね1980年代、何かななにまで記述しないといけませんでした。
CPUのレジスタやLSIのレジスタへのデータの書き込み、状態監視。
これはちょっと極端な例であったかも知れませんが、ちょっとしたことを実現するためにも多量のコードを書かないといけませんでした。
有限要素法で解析した結果を描画するソフトを作ったことがありますが、パンチカード2000枚かかりました。
ところがPythonは少しのコードで大変なことができる、驚きました。
ライブラリにデータをセットするだけ、これだけです。
機械学習を使ったコンピュータ将棋を勉強した時も、データのフィルタリングや学習、USIエンジンまでを含めても500ステップなかったと思います。
ニューラルネットワークの構築も決まった手順でコードを作れば良くて簡単。
先端の研究者でなく、機械学習を活用して何かをしたい、レベルであれば既にハードルは大きく下がってきています。
昔感じたような、データサイエンティストじゃないと手が出ない、状態ではなくなってきています。
でも、機械学習エンジニアをめざしている諸君、悲観することはありません。
昔はこんな話も出ていました。
ソフトエンジニア35歳定年説、僕も信じていましたが、都市伝説みたいなものでした。

xtech.nikkei.com

全ては前提条件の下で成立している話で、前提条件、環境が違えば全く別の答えになります。
また、機械学習エンジニア=データサイエンティストという話から機械学習エンジニア0年後に存在しなくなると言われている可能性もあります。
そのあたりのことを書いているのが下の記事です。

ainow.ai

このあたいのことを含めて今から習得すべき能力の見極めを行う必要がありますね。
機械学習が進化し普及するにつれ、機械学習の陳腐化が始まり、機械学習システムの粗製乱造が始まります。
こういう環境においては優秀な機械学習エンジニアが今よりも必要とされる可能性はあります。
今、優秀なSEが不足している状況と同じです。
ということで、結論としては、機械学習エンジニアが10年後に存在しなくなるわけではなく、10年後には機械学習が陳腐化し粗製乱造される中で、良いシステムを創れる機械学習エンジニアは必要とされ続けるので、そういうエンジニアになれるように能力を高めておく必要がある、ということと思います。
能力ってなに?となりますが、僕が思うには、システム構築能力、プロジェクト遂行能力と思っています。
歌って踊れるエンジニアではないですが、データサイエンスも判るSEですね。
如何でしょうか。
折角買った機械学習エンジニアになりたい人の本の続きを読んでいきたいと思います。
えっ、63歳でしょって? まあ年齢は気にしないのです。

では、また。

(参考資料)
AIが奪う仕事はこんなに沢山あるようです。

www.bigdata-navi.com

(参考図書) 

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