趣味でやるのはいいが、機械学習を本業にするのは過酷な理由 3選

テクノロジー

どうもこんにちは。

題名通りですが、今回は機械学習にばかり目を向けていると痛い目に合う理由を述べたいと思います。

最近、本当に多くのひとが機械学習とか、深層学習に参加しています。

Twitterなどをみても、プロフィールに「機械学習始めました」と書いている人も多く、また検索ワードとして人工知能、機械学習、ディープラーニングなどが激増しています。

そんなホットな分野だからこそ、難しい点もあるのです。

「機械学習をやっているひと」の種類

「機械学習をやっています」と言っても、中にはただPythonのライブラリを回してるひともいれば、その中身の開発をしているひと、学習データづくりをするひと、パラメータ調整に力を注いでいるひと、理論部分からアプローチしているひとなど、様々です。

これは何となくなのですが、世の中の「機械学習やっている」と言っているひとのほとんどは、ただPythonなどを回して画像認識や強化学習をしているだけな気がします(もちろん、第一線でやられているエンジニアや研究者の方もおられます)。

たしかに、多くの人が使いやすいようにプログラム言語がライブラリ化されているわけですから、なにも悪いことではありませんし、ライブラリの中をいじるのはなかなか難しいです。

しかし、Pythonでプログラムを回しているだけなのに、自分は機械学習をできる人なんだと勘違いし、なんならそれで一生食っていけるくらいに思っている人が少数ですがいます。

ですが、現実はそうは甘くありません。その理由を見ていきましょう。

理由1.機械学習はブルーオーシャンではない

確かに、機械学習の分野のエンジニアの需要は増えると予想されていますが、供給も多い気がするので少なくともブルーオーシャン(需要に対して供給が少ないような領域)ではありません。

なんだか、分野に問わず理系の研究室に1人か2人は機械学習をやっている気がします。

さらに、直近では確かに細かい実装やデータ収集などの作業が多いという意味でいろいろと仕事があるかもしれませんが、将来的にはそれも自動化されていくと思います。

ましてや、Pythonを回すくらいなら理系でなくてもだれでもできますから、相当なレッドオーシャンになると思います。今でいう、Excelでデータ入力をするような立場になるかもしれませんね。

理由2.昔からやっていたひとは多い

機械学習は最近出てきた技術な気がしているひとがいるかもしれませんが、そのアルゴリズムの大部分は昔からあって、最近、コンピュータ性能や活性化関数の関係で深層学習ができるようになり、画像認識など目に生えることができるようになったので、やっと今注目されているわけです。

昔からあるアルゴリズムに少し変化を加えただけのものもあり、それを今大騒ぎしているのです

なので、昔からこの分野にいたひとはこの状況において、いたって冷静な感じです。

「昔からあるやつに毛が生えた程度のことで、なんで大騒ぎしてるの?」って感じらしいですね。

理由3.新しい技術の進歩が超はやい

機械学習で食っていこうと考える初心者にとって、これが一番難しいところだと思います。

この人工知能分野は、本当に「はやい」です。

毎日数えきれないほどの論文が出ています。

一人ですべてを追うのは難しいので、機械学習論文勉強会で効率よく情報を得ている団体も多いです。

一から勉強しようと思っている真面目なひとでも、今まで機械学習をゴリゴリやってきたひとについていくのはなかなか難しいです。

まとめ

趣味程度でやるなら、全然ありだと思います。むしろ、理系なら、関係ない人でもある程度の知識はこれから必要でしょう。

もし本当に興味があり機械学習の分野でやっていくのならば、プログラムの中身の数学を理解するのは必須です。そこまで難しくないですが、やはりセンスが必要で、時代の変化について進めるのはかなり苦労すると思います。

だれもが興味をもつ領域で戦わないのが、生きる上での鉄則です。

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