質問: 今、機械学習エンジニアとして働いています。 前々から短期間で濃密にスキルアップするには、Googleの本にハイリスク・ハイリターンのスキルを使うありました。 他にも色々な方法を探し、実践してきました。 その中で、今まで自分はスキルアップのためには「最新の精度の高いアルゴリズムを使いこなせること」と思っていたのですが、一年間そのスタイルで働いてみて、転職活動をする中で、外部に成果を出したところ 本格的な機械学習を導入してる企業では ・基礎的(本質的)な技術で汎用的な方法ができる ・ビジネスよりにモデルを作成できる などの方向性を問われることが多く、そっちの方が本質的なスキルアップに繋がるのではと悩んでいます。 Google、amazonやNetflixなど高度な機械学習モデルを作成してる企業のように、そのような一般的なサービスとして世の中に広く浸透するレベルのサービスの元になるモデルを作るくらいの技術力を身につけるには、どのような技術を身につけたらいいと思いますか? 機械学習に限らず、エンジニアの皆さんの意見をお聞きしたいので、教えて下さい。
回答: 技術力だけではそこまで受け入れられないと思います。発想と経験とマーケティングと人脈と運の方が必要かもしれません。 機械学習の延長にあるものは誰でも思いつくので、そればかり専門に研究すると発想力が落ちます。複数のジャンルに精通している人が強いと思います。 例えば床屋、ラーメン屋、ボクシングなど、全く機械学習を取り入れる必要のないと思われるところで、その業界のこれまでの方法や社会やしきたりに精通すると、その業界での機械学習分野で草分けまたは第一人者になれるかもしれません。