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機械学習の求人・案件の傾向について

機械学習は人間の知的活動である経験則やパターン認識と同じ機能をコンピュータで実現するための理論や技術、またはソフトウェアの総称です。使用される主なアルゴリズムとしては、もっとも単純で汎用性の高い「ナイーブ・ベイズ」を中心に「決定木」「K-平均法」「カーネル法」などが挙げられます。
エンジニアとして機械学習のスキルを持ち合わせていれば、アプリケーション開発から分析まで幅広い業務において活躍できる強みがあります。さらに、マーケティング向きの求人・案件に参画できるチャンスが増えるでしょう。機械学習は統計学や情報処理に興味がある場合はぜひとも習得しておきたいスキルのひとつです。

機械学習について

機械学習とは、コンピュータが経験により学習することでデータの中からさまざまなことを予測し、行動を獲得していく技術や理論、ソフトウェアのことを言います。
数値や画像、テキスト、音声などのさまざまな情報からパターンや規則性、知識などを発見し、現在の状態をデータ化したり、未来を予測するために利用されています。人間がプログラムするのではなく、コンピュータが情報内から自動的に発見することが特徴です。
機械学習に使用される主なアルゴリズムとしては、もっとも単純で汎用性の高い「ナイーブ・ベイズ」を中心に、複数のルールに沿った基準で構築する際に使用される「決定木」、非階層型クラスタリングで使用される「K-平均法」、サポートベクターマシンと組み合わせて用いる「カーネル法」などが挙げられます。
今や、多くの企業でビッグデータの活用が進んでおり、それらの事例のほとんどで機械学習が利用されています。
ビッグデータは今後も増加の一途を辿り、ビジネスの現場に機械学習が適用される勢いはさらに増していきます。将来的には、機械学習の開発よりも運用に重きを置いた求人・案件へ移っていくでしょう。
このスキルは活用できる範囲が広いため、統計学や情報処理に興味のある方は習得しておくと幅広く活躍できるでしょう。IT系の職種だけでなく、マーケティング系の求人・案件にも携わることができます。

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