AI エンジニア
AI エンジニアとは
組織は 人工知能(AI)と 機械学習がビジネスに及ぼす大きな効果を見い出しています。ビジネス分析の専門家は、スキルを進化させてシチズンデータサイエンティスト, になり、従来のデータサイエンティストと協力して、数年前ですらわからなかった、将来の決定に関するインサイトと推奨事項を提供する機械学習を構築しています。本当の意味で AI ドリブンな組織になるには、アプリケーションに AI を組み込んで、全員がインサイトにアクセスし、より適切で迅速な決定を下せるようにする必要があります。
代わりに、さまざまなソースからデータを効率的に抽出し、独自の機械学習モデルを構築およびテストし、そうしたモデルを、AI を注入したアプリケーションを作成するための組み込みコードまたは API 呼び出しを使用してデプロイします
AI エンジニアが重要である理由
AI エンジニアは、従来のアプリケーション内のロジックを機械学習モデルから学習したロジックと組み合わせることで発生する独自の設計上の課題に取り組みます。
その際、次の点を考慮します。
- チップ（GPU、FPGA など）、オンプレミスシステム、クラウドを含む、さまざまな異なるタイプのインフラストラクチャへの対応。
- 機械学習のプロセス(特徴量エンジニアリング, モデル構築、モデル検定など）が継続的な開発パイプラインに対してどのように適応するかを理解。
- モデルがどのような場合にデプロイ準備完了になるかを決定し、精度を長期的に監視して、再トレーニングまたは置換が必要になるタイミングを把握。
組織の優れたソフトウェアエンジニアが AI エンジニアに最も適していると言えます。アプリケーション開発の全工程を経験し、かつ機械学習アルゴリズムの組み込み経験もある場合が多いためです。大学を卒業したばかりのコンピュータサイエンス専攻者も、プログラミング経験、数学と統計学に関する深い基礎知識、また機械学習を選択科目として磨いたデータサイエンススキルを持っているため、AI エンジニアの需要にある程度適合します。
DataRobot + AI エンジニア
ソフトウェア開発者とコンピュータサイエンス専攻者は、DataRobot の機械学習の自動化 機能を使用して AI エンジニアへの変革を加速させることができます。DataRobot は、データの準備と前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの トレーニングと検定に関する世界トップクラスのデータサイエンティストのベストプラクティスを再現します。従来のデータサイエンティストとは異なり、DataRobot は数多くのさまざまな機械学習アルゴリズムを モデルブループリント 機能によって分単位で適用し、トレーニングデータとターゲット変数 に基づき、最も適切なアルゴリズム（またはアルゴリズム一式）を自動的にランク付けします。
DataRobot が構築するすべてのモデルは本稼働環境に対応しているため、AI エンジニアは機械学習機能を既存のシステム（ERP、CRM、RDBMS など）にすぐに追加できます。DataRobot の RESTful API とわずか数行のコードを使用して、実際の予測をサポートしたり、デプロイを一括処理したりすることができます。