AI初心者が解説！機械学習とデータサイエンティストへの道

こんにちは！札幌で「現実という名の怪物」と戦っているITエンジニアの、たにです。

最近、ITエンジニアとしてAI（人工知能）の分野に強い興味を持っています。スマートスピーカーや自動運転など、AI技術は私たちの生活に急速に浸透し始めていますよね。

「この新しい波に乗り遅れたくない！」

そう思って本を読んだりWebで調べたりしているのですが、ニューロン、エントロピー…と、難しい専門用語の壁にぶつかっています。しかし、このハードルを越えれば、きっと新しい自分の強みになるはず！

このブログでは、AI初心者の僕が一人前に成長していく過程を記録していきたいと思います。僕と同じように、AIの入り口で挫けそうになっている日本のどこかのあなた！一緒に学びませんか？

人工知能（AI）ブームの歴史

実は、AIブームは過去に何度かありました。しかし、その都度技術的な限界にぶつかり、ブームは下火になっていきました。

そして現在、第3次AIブームが到来しています。この背景にあるのは、

1. コンピュータの性能向上
2. IoTの普及によるビッグデータの収集

この2つです。膨大なデータを処理できるようになったことで、AI技術は飛躍的な進化を遂げました。

個人的には、このブームも数年で一度落ち着くのでは？と予想していますが、果たしてどうなるでしょうか。

「機械学習」と「深層学習」の違い

今回のAIブームの主役が 「深層学習（ディープラーニング）」 です。では、「機械学習」とは何が違うのでしょうか。

• 機械学習（マシンラーニング） 人間が自然に行う学習をコンピュータで実現する技術全般を指します。

• 深層学習（ディープラーニング） 人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模した、多層的な構造を持つ 機械学習の一手法 です。

簡単に言えば、深層学習は機械学習の発展版であり、より複雑なパターンをデータから自動で発見できるのが特徴です。これにより、画像認識や音声認識の精度が劇的に向上しました。

技術者としては、このディープラーニングを使いこなせることが一つの目標になります。

「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」

AI関連の職種としてよく聞くこの2つですが、明確な定義はまだ曖昧です。僕なりに解釈すると、以下のようなイメージです。

• データサイエンティスト ＝ 「アナリスト」の発展版

• ビジネス課題を理解し、データを分析して解決策を提案する役割。

• 統計学やビジネス知識がより重要になる。

• 機械学習エンジニア ＝ 「エンジニア」の発展版

• データサイエンティストが設計したモデルを、実際のシステムに組み込み、安定して動作させる役割。

• ソフトウェア開発やインフラの知識がより重要になる。

どちらも機械学習やプログラミングのスキルは必須ですが、得意とする領域が異なります。

僕はこれまでエンジニアとしてキャリアを積んできたので、あえて新しい挑戦として「データサイエンティスト」を目指してみたいと考えています。

まとめ

今回は、AI学習の第一歩として、基本的な用語の整理をしてみました。僕自身、まだまだ勉強中の身なので、もし間違いがあればご指摘いただけると嬉しいです。

この記事を読んで、少しでもAIに興味を持っていただけたら幸いです。

次回は、僕が実際にどのように勉強しているか、具体的な学習方法について書いてみようと思います。ではまた！