機械学習（Machine Learning）の副業は、スキルと経験次第で十分に稼ぐことが可能です。ただし、週1〜2日、土日稼働、在宅ワークといった条件に絞ると、仕事探しが難しく感じるかもしれません。
そこで、今回は、副業・兼業で業務委託の案件を調べる具体的な方法や、高単価な案件を獲得するためのポイントを紹介します。エージェント、クラウドソーシング、求人サイトなど、様々なツールを駆使して、自分に合った仕事を探すことができます。
業界最大級の案件数/サポートも充実のエージェント
ITプロパートナーズ
エンド直の案件が豊富/週2、3日、リモートなど柔軟な働き方が可能
ギークスジョブ
独立相談や市場価値診断などのサポート/インボイス制度も安心
また、会社員が副業を始める際の注意点や、本業とのバランスについても解説します。この記事を読んで、機械学習の副業で収入アップを目指しましょう。
機械学習の副業は稼げる？
機械学習の経験をいかした副業でお金を稼ぐことはできるのでしょうか。AI技術の社会実装が進む背景、副業マッチングの仕組み、収入アップのポイントを紹介します。
社会への実装が進む
機械学習（Machine Learning：ML）は、近年さまざまな分野で導入され、社会への実装が進んでいます。例えば、自動運転、医療診断、金融取引、外観検査、マーケティングなど、あらゆる場面にとりいられています。それに伴い、プロジェクト内で専門家の不足を認識する企業が増えており、実践的なスキルを持つ外部人材への需要が高まっています。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データ分析を通じて課題を発見し、機械学習モデルを用いて解決策を提案する役割を担います。彼らは、統計学や機械学習の知識を駆使してデータを分析し、ビジネスに役立つ情報を抽出します。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習システムを開発・実装し、実際の業務に組み込む役割を担います。彼らは、データサイエンティストが作成したモデルを、より効率的かつ安定的に動作するように調整し、システムに統合します。
データエンジニア
データエンジニアは、機械学習に必要なデータを収集・蓄積・管理するための基盤を構築する役割を担います。彼らは、大量のデータを効率的に処理し、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが利用しやすい形で提供します。
業務委託で発注される機械学習の案件は、データ分析、モデル構築、システム開発など多岐に渡ります。依頼内容や難易度によって報酬は異なりますが、高度なスキルを持つ人材には高単価な報酬が期待できる状況といえます。
副業マッチングの活用
機械学習の副業案件を探すには、副業マッチングの仕組みが有効です。副業求人を扱うエージェントでは、サイト上の案件情報から企業が求めるスキルや経験、報酬などを確認でき、自分に合った案件に応募することができます。
また、クラウドソーシングも副業の仕事探しにおすすめです。クラウドソーシングでは、未経験から個人で学んだスキルを活かして取り組める仕事も掲載されています。
収入アップのポイント
会社員が業務委託で機械学習（ML）案件の副業に挑戦して収入アップを目指す際のポイントを紹介します。まず、仕事を受注できるスキルを習得することが重要です。さらに、人工知能（AI）の分野は常に進化しており、最新の情報をキャッチアップできている人材は企業から重宝されます。
その上で、プロとして仕事の実績を積み重ねることが大切です。企業からの信頼を得る上で過去に取り組んだプロジェクトが有効です。積極的に案件に取り組み、実績を積み重ねましょう。また、クライアントとの円滑なコミュニケーションは、依頼された内容をスムーズに進める上で不可欠です。
機械学習の副業は、スキルアップや収入アップにつながるだけでなく、社会貢献にもつながる可能性があります。これらの点を押さえて、副業に挑戦してみましょう。
機械学習の副業案件を取り巻く現状：スキルと単価相場
機械学習の副業案件に必要なスキルと報酬の単価相場について解説します。
業務委託の機械学習案件で求められるスキル
業務委託の機械学習案件で求められるスキルは、依頼内容や難易度によって異なりますが、一般的には以下のようなスキルが求められます。
教師あり学習
教師あり学習は、正解データ（ラベル）を与えられたデータから学習し、新しいデータに対して正解を予測する機械学習の手法です。業務委託の機械学習案件では、以下のようなスキルが求められます。
- 教師あり学習アルゴリズムの知識：線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、様々なアルゴリズムの特徴や使い分けを理解している必要があります。
- データ前処理のスキル：欠損値処理、外れ値処理、特徴量エンジニアリングなど、データを機械学習モデルに入力できる形に加工するスキルが必要です。
- モデル評価のスキル：学習済みモデルの性能を評価し、改善点を見つけるスキルが必要です。交差検定やROC曲線などの評価指標について理解しておくとよいでしょう。
- 実装スキル：Pythonなどのプログラミング言語を用いて、教師あり学習モデルを実装するスキルが必要です。scikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使いこなせる必要があります。
教師なし学習
教師なし学習は、正解データを与えずに、データそのものの特徴やパターンを学習する機械学習の手法です。業務委託の機械学習案件では、以下のようなスキルが求められます。
- 教師なし学習アルゴリズムの知識：クラスタリング（k-means法、階層的クラスタリングなど）、次元削減（PCA、t-SNEなど）など、様々なアルゴリズムの特徴や使い分けを理解している必要があります。
- データ可視化のスキル：学習結果を可視化し、データの特徴やパターンを理解するスキルが必要です。MatplotlibやSeabornなどのライブラリを使いこなせる必要があります。
- 実装スキル：Pythonなどのプログラミング言語を用いて、教師なし学習モデルを実装するスキルが必要です。scikit-learnなどのライブラリを使いこなせる必要があります。
強化学習
強化学習は、行動の結果として得られる報酬をもとに、最適な行動を学習する機械学習の手法です。業務委託の機械学習案件では、以下のようなスキルが求められます。
- 強化学習の基礎知識：マルコフ決定過程、ベルマン方程式、Q学習、SARSAなど、強化学習の基本的な概念やアルゴリズムを理解している必要があります。
- 強化学習アルゴリズムの知識：Q学習、SARSA、DQN、A2Cなど、様々なアルゴリズムの特徴や使い分けを理解している必要があります。
- シミュレーション環境の構築スキル：強化学習モデルを学習させるためのシミュレーション環境を構築するスキルが必要です。OpenAI Gymなどのライブラリを使いこなせる必要があります。
- 実装スキル：Pythonなどのプログラミング言語を用いて、強化学習モデルを実装するスキルが必要です。TensorFlowやPyTorchなどのライブラリを使いこなせる必要があります。
これらのスキルに加えて、特定の分野の知識や経験があると、より高単価な案件を獲得できる可能性が高まります。例えば、自然言語や画像の解析、音声解析、異常検知、需要予測などの分野に特化したスキルを持つ人材は、専門性の高い案件で活躍できます。
機械学習案件で副業の単価相場
機械学習案件の副業の単価相場は、案件の内容や難易度、必要なスキル、経験などによって大きく異なります。一般的な報酬額としては、時間単価で3,000円〜10,000円程度が目安となります。
単価に幅があるのは、スキルレベルによって金額が異なるからです。アノテーションや教師データ作成、データ前処理などの業務は単価が低い傾向があり、企画や設計、開発、コンサルティングなどのプロジェクトは高単価となる傾向があります。
また、実務での経験が豊富な人材や大手企業、有名企業などに所属した経歴があると、企業からの信頼を得やすく、単価も高くなりやすいでしょう。
副業で機械学習案件に携わる場合、自身のスキルレベルや経験、希望する働き方などを考慮して、適切な単価の案件を選ぶことが重要です。また、複数の案件を比較検討し、条件交渉を行うことで、収入アップにつながる可能性があります。
機械学習の副業におすすめのエージェント
機械学習の副業探しにおすすめのエージェントを紹介します。
レバテックフリーランス
『レバテックフリーランス』は、エンジニア向けの業務委託案件を豊富に扱うエージェントです。機械学習の案件も多く、高単価な副業求人の募集や、週1日〜など柔軟な働き方ができる案件も取り扱っています。副業で高収入を目指したい方や、手厚いサポートを受けたい方におすすめです。
ITプロパートナーズ
『ITプロパートナーズ』は、週1日〜OKの副業やWワークに最適なリモートワーク案件を豊富に扱うエージェントです。機械学習の案件も多く、柔軟な働き方を希望する方におすすめです。急成長中のスタートアップ企業との繋がりが強く、面白い案件を紹介してもらえる可能性があります。
ギークスジョブ
『ギークスジョブ』は、ITエンジニア向けの案件を幅広く扱うエージェントです。機械学習の案件も多く、経験に合わせた案件を紹介してもらえます。カウンセラーが、あなたに合った案件を丁寧に紹介してくれるため、スキルに自信がない方や、キャリアアップを目指したい方にもおすすめです。
これら『レバテックフリーランス』、『ITプロパートナーズ』、『ギークスジョブ』などのエージェントは、それぞれ強みが異なります。ご自身のスキルや経験、希望する働き方などに合わせて、最適なエージェントを選びましょう。
副業で関わる機械学習案件の種類
データサイエンティストや機械学習エンジニア、データエンジニアが関わる業務委託の副業案件の種類について解説します。
機械学習モデル開発
機械学習モデルの開発は、特定の課題を解決するために機械学習でモデルを構築する業務です。副業の場合、小規模なチームでのモデル開発や、PoC、特定のタスクに特化した開発を依頼されることが多いでしょう。例えば、画像認識、故障検知、売上予測、分類モデルなどが挙げられます。
この業務では、Pythonなどのプログラミング言語、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習ライブラリ、Pandas、NumPyなどデータ分析ツールを使いこなすスキルが求められます。また、機械学習の基礎知識や、様々なアルゴリズムに関する理解も必要です。
機械学習システム開発
機械学習システム開発は、構築した機械学習モデルを実際のシステムに組み込む業務です。例えば、Webサービスにレコメンド機能を実装したり、IoTデバイスから収集したデータをもとに異常検知システムを構築したりします。
この業務では、機械学習モデル開発のスキルに加えて、アプリケーション開発、データベース構築、クラウド環境構築などのスキルが求められます。また、システム全体の設計や運用に関する知識も必要です。
運用保守・MLOps
運用保守・MLOpsは、機械学習モデルを安定的に運用し、必要に応じて改善や更新を行う業務です。機械学習モデルは、データの変化やシステムの改修などによって性能が劣化することがあります。そのため、定期的な監視やメンテナンスが欠かせません。
この業務では、機械学習モデルの運用に関する知識、AWS、GCP、Azureなどクラウド環境の知識、モニタリングツールやCI/CDツールの知識などが求められます。また、問題発生時の対応や、改善提案を行う能力も必要です。
データ分析・前処理
データ分析・前処理は、機械学習モデル開発に必要なデータを収集、加工、分析する業務です。機械学習モデルの精度は、データの質に大きく左右されます。そのため、データ分析・前処理は、機械学習プロジェクトにおいて非常に重要な工程です。
この業務では、Pandas、NumPyなどデータ分析ツール、データベース操作スキル、統計学の知識などが求められます。また、データの特徴を理解し、適切な前処理方法を選択する能力も必要です。
コンサルティング
コンサルティングは、企業に対して機械学習の導入や活用方法、精度向上などについてアドバイスを行う業務です。AI技術を導入することで業務の効率化や新規事業の創出を支援します。また、どのように活用すれば分からないというクライアントに伴奏型で実行の支援を行うケースもあります。
この業務では、機械学習に関する深い知識、ビジネスに関する知識、コミュニケーション能力などが求められます。企業の課題を的確に把握し、最適なソリューションを提案する能力が必要です。
技術顧問
技術顧問は、クライアントの社内にいる技術者や分析者に対して機械学習に関する技術的なアドバイスを行う業務です。コンサルティングと似ていますが、より専門的な知識や経験が求められます。
この業務では、機械学習に関する高度な知識、豊富な実務経験、業界の動向に関する知識などが求められます。技術的な課題を解決し、技術戦略を策定する能力が必要です。
講師
講師は、機械学習に関する知識やスキルを教える業務です。企業研修やセミナー、オンライン講座などで講師を務めます。
この業務では、教師あり学習、教師なし学習、強化学習に関する知識、教育スキル、コミュニケーション能力などが求められます。受講者のレベルに合わせて分かりやすく説明する能力が必要です。
これらの業務は、それぞれ必要なスキルや経験が異なります。自分のスキルや経験に照し合わせて、ピンときた副業案件を選ぶと良いでしょう。
週1日、土日のみなど機械学習に関わる副業案件の探し方
週1日、土日のみ、在宅など副業に向いた機械学習案件を探す方法についてみていきましょう。
エージェント
機械学習の副業案件を探す上で、業務委託求人を扱うエージェントの活用が有効です。エージェントは、あなたのスキルや経験、希望条件などをヒアリングし、マッチした案件を紹介してくれます。週1日や土日のみといった働き方に対応するエージェントに登録するとよいでしょう。
エージェントを利用するメリットとしては、以下のような点が挙げられます。
- 非公開案件を紹介してもらえる可能性がある：企業がエージェントにのみ依頼している非公開案件を紹介してもらえることがあります。
- 条件交渉を代行してくれる：報酬や契約条件など、自分では交渉しにくい内容をエージェントが代行してくれます。
- 案件参画後もサポートを受けられる：案件参画後も、困ったことがあればエージェントに相談することができます。
機械学習の副業に強いエージェントとしては、以下が挙げられます。
- レバテックフリーランス：業務委託の案件が豊富で、副業案件も扱っています。
- ITプロパートナーズ：リモートワーク可能な案件が多く、週2/3日〜の案件も豊富です。
- ギークスジョブ：エンジニア向けの案件が多く、高単価な案件も期待できます。
クラウドソーシング
クラウドソーシングは、発注者と受注者を仲介し、業務委託のマッチングを行うプラットフォームです。機械学習関連の案件も掲載されており、週末のみや在宅といった働き方に対応できる依頼も多くあります。
クラウドソーシングを利用するメリットとしては、以下のような点が挙げられます。
- 多様な案件から選べる：様々な種類の案件が掲載されており、自分のスキルや経験に合った案件を選べます。
- 時間や場所にとらわれない：リモートワーク可能な案件が多く、時間や場所にとらわれずに働くことができます。
- 初心者でも挑戦しやすい：比較的小規模な案件や、未経験者向けの案件も多数掲載されています。
クラウドソーシングのサービスとしては、以下のようなものが挙げられます。
直接営業
これまでの実務経験や人脈などを活かして、企業に直接営業することも可能です。特に、過去に機械学習関連のプロジェクトに携わったことがある場合は、その経験をアピールすることで、企業から直接依頼を受ける可能性があります。
直接営業を行うメリットとしては、以下のような点が挙げられます。
- 高単価な案件を獲得できる可能性がある：企業と直接交渉することで、より高単価な案件を獲得できる可能性があります。
- 自分の得意分野を活かせる：自分の得意分野や興味のある分野の案件を選んで受注することができます。
- 長期的な関係を築ける：企業と長期的な関係を築くことで、継続的に案件を受注できる可能性があります。
直接営業を行う際には、ポートフォリオや実績などをまとめ、企業にアピールできるように準備しておくことが重要です。また、SNSやLinkedInなどを活用して、情報発信や人脈作りを行うことも有効です。
これらの方法を組み合わせることで、週1日や土日のみといった稼働時間の制約があっても、機械学習に関わる副業案件を見つけることができるでしょう。
機械学習の副業求人を探す際のポイント
初心者が機械学習の副業で求人情報を探す際のポイントについてみていきましょう。
週1〜2日などで対応可能か
機械学習の副業案件を探す際、まず確認すべきは稼働日数です。本業との兼ね合いを考えると、週1〜2日程度で対応できる案件が理想的でしょう。求人情報を確認する際は、「週1日」「週2日」といった記載があるかチェックしましょう。
また、エージェントを利用する場合は、事前に「週1〜2日程度で働きたい」という希望を伝えておくことで、条件に合った案件を紹介してもらいやすくなります。クラウドソーシングでは、案件ごとに稼働時間の目安が記載されている場合があるので、参考にすると良いでしょう。
平日夜、早朝、土日で稼働できるか
本業の都合上、平日夜や早朝、土日しか稼働できない場合もあるでしょう。そのような場合は、求人情報に「平日夜間」「土日OK」といった記載があるか確認しましょう。
また、職場によっては、フレックスタイム制や裁量労働制を導入している場合もあります。稼働時間に制限のない案件であれば、自身の都合に合わせて柔軟に働くことができます。求人情報を確認する際は、これらの情報についても確認しておくと良いでしょう。
リモートワークで作業できるか
近年、世の中で在宅勤務が普及しており、機械学習の副業案件でもリモートワークが可能なものが増えています。フルリモートの現場であれば、通勤時間にとらわれずに自宅で働くことができます。
求人情報を確認する際は、「フルリモート」「完全在宅」といった記載があるかチェックしましょう。また、エージェントを利用する場合は、リモートワーク可能な案件を希望していることを伝えておきましょう。
本業と競合しないか
副業を行う上で注意すべき点は、本業と競合しないことです。特に、同業他社で副業を行う場合は、競業避止義務に抵触する可能性があります。
求人情報を確認する際は、本業と競合しないか、企業に確認するようにしましょう。また、副業を行う前に、本業の就業規則を確認し、副業が許可されているか確認することも重要です。
これらのポイントを踏まえて、ご自身のライフスタイルやスキルに合った機械学習の副業案件を探してみてください。
機械学習の副業の始め方
未経験から実務で経験を積み、機械学習の副業を始める方法について紹介します。
就職して機械学習の実務経験を積む
機械学習の副業を始めるにあたって、最も確実な方法は、新卒採用や中途入社で企業に就職して実務経験を積むことです。プロジェクトに参加して取り組んだ経験は、机上での学習だけでは得られない貴重な知識やスキルを身につける上で非常に重要です。
業務では、実際のデータを用いた機械学習プロジェクトに携わることができます。データ収集、前処理、モデル構築、評価、運用など、一連のプロセスを経験することで、機械学習の実践的なスキルを習得できます。また、チームで協力してプロジェクトを進めることで、コミュニケーション能力や問題解決能力も向上します。
データ収集
機械学習のプロジェクトにおいて、データ収集は最初のステップであり、非常に重要な工程です。現実世界の問題を解決するためには、目的に合ったデータを集める必要があります。
実務では、様々な方法でデータを収集します。Webサイトのアクセスログ、顧客の購買履歴、センサーデータ、アンケート結果など、データの種類は多岐にわたります。これらのデータを収集する際には、個人情報保護法などの法律や規制に配慮する必要があります。
また、収集したデータは、そのまま機械学習モデルに使えるとは限りません。欠損値やノイズが含まれている場合もあるため、データクレンジングやデータ変換などの前処理が必要になります。
データ分析
データ分析は、収集したデータから有益な情報を抽出する工程です。機械学習モデルを構築する前に、データの特徴や傾向を把握しておくことが重要です。
プロジェクトでは、データ可視化ツールや統計解析ツールなどを用いて、データを分析します。例えば、顧客の属性や購買履歴を分析することで、顧客のニーズや嗜好を把握することができます。また、センサーデータを分析することで、設備の故障予知や異常検知を行うことができます。
データ分析の結果は、機械学習モデルの設計や特徴量エンジニアリングに役立ちます。
モデル構築
モデル構築は、データ分析の結果に基づいて、機械学習モデルを設計する工程です。問題の種類やデータの特性に合わせて、適切なアルゴリズムを選択する必要があります。
現場では、様々な機械学習アルゴリズム（線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど）を用いて、モデルを構築します。また、モデルの性能を向上させるために、ハイパーパラメータ調整や正則化などのテクニックも用いられます。
モデル構築には、機械学習に関する深い知識や経験が求められます。
モデル学習
モデル学習は、構築したモデルにデータを学習させる工程です。収集したデータを用いて、モデルのパラメータを調整し、予測精度を向上させます。
企業では、大量のデータを用いて、モデルを学習させます。学習には、計算資源（CPU、GPUなど）や時間が必要となるため、クラウド環境などを活用する場合があります。
モデル学習の際には、過学習（モデルが訓練データに過剰に適合してしまうこと）に注意する必要があります。過学習を防ぐために、交差検定や正則化などの手法が用いられます。
モデル評価
モデル評価は、学習済みモデルの性能を評価する工程です。モデルがどれだけ正確に予測できるかを、様々な指標（正解率、適合率、再現率など）を用いて評価します。
企業では、テストデータを用いて、モデルの性能を評価します。評価結果が基準をクリアするものであれば、モデルを運用に移すことができます。もし評価結果が基準をクリアしなければ、モデルの改善や再学習が必要になります。
モデル評価は、機械学習モデルの品質を保証するために重要な工程です。
モデル運用
モデル運用は、評価済みのモデルを実際のシステムに組み込み、運用する工程です。モデルは、継続的に監視し、必要に応じて改善や更新を行う必要があります。
企業では、構築した機械学習モデルを、Webアプリケーションやモバイルアプリケーション、IoTデバイスなどに組み込みます。また、モデルの性能を監視するために、モニタリングツールなどを活用します。
モデル運用は、機械学習プロジェクトの最終段階であり、最も重要な工程の一つです。モデルを安定的に運用することで、企業は様々な恩恵を受けることができます。
これらの工程を経験することで、機械学習の実務経験を積むことができます。実務経験は、副業案件を獲得する上で、非常に大きなアドバンテージとなります。
実務経験を積むことで、副業案件を獲得する際に、企業からの信頼を得やすくなります。企業は、実績のある人材を求めているため、実務経験は大きなアピールポイントとなります。
スキルシートやポートフォリオを準備する
副業案件を探す際には、スキルシートやポートフォリオの準備が不可欠です。スキルシートは、あなたのスキルや経験をまとめたもので、企業にアピールするための重要なツールです。
スキルシートには、これまでに携わったプロジェクト、使用したプログラミング言語やツール、得意な機械学習アルゴリズムなどを記載します。また、自己PR欄では、あなたの強みや実績を具体的に記述しましょう。
ポートフォリオは、あなたのスキルや実績を具体的に示すものです。過去に作成した機械学習モデルや、参加したプロジェクトの成果などをまとめます。GitHubなどで公開している成果物があれば、URLを記載するのも良いでしょう。
スキルシートやポートフォリオは、企業にあなたの能力を理解してもらうための重要なツールです。しっかりと準備しておくことで、副業案件を獲得できる可能性を高めることができます。
副業先の案件を探す
スキルシートやポートフォリオの準備ができたら、いよいよ副業先の案件探しです。機械学習の副業案件を探す方法はいくつかあります。
- エージェント：『レバテックフリーランス』などエージェントに登録することで、あなたのスキルや希望条件に合った案件を紹介してもらえます。
- クラウドソーシング：『クラウドワークス
』、『ココナラ
』などクラウドソーシングサイトでは、様々な種類の機械学習案件が掲載されています。 - 直接営業：企業に直接営業することで、高単価な案件を獲得できる可能性があります。
これらの方法を組み合わせることで、効率的に副業案件を探すことができます。
機械学習の副業は、スキルアップや収入アップにつながるだけでなく、キャリアの幅を広げる良い機会です。ぜひ、一歩を踏み出して、新しい挑戦を始めてみましょう。
代表的な機械学習ライブラリ
機械学習の副業案件でよくみるライブラリを紹介します。
NumPy
NumPyは、Pythonにおける数値計算の基盤となるライブラリです。多次元配列を効率的に扱うことができ、高速な数値演算を可能にします。機械学習の分野では、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの構築など、様々な場面でNumPyが利用されます。
pandas
pandasは、Pythonにおけるデータ分析を強力にサポートするライブラリです。データフレームと呼ばれる構造を用いて、データの読み込み、整形、変換、集計などを効率的に行うことができます。機械学習の分野では、データの前処理や特徴量エンジニアリングでpandasがよく利用されます。
Matplotlib
Matplotlibは、Pythonにおけるグラフ描画ライブラリです。様々な種類のグラフ（折れ線グラフ、棒グラフ、散布図など）を作成することができ、データ可視化に役立ちます。機械学習の分野では、データ分析の結果やモデルの性能を可視化するためにMatplotlibが利用されます。
seaborn
seabornは、Pythonにおける統計グラフ描画ライブラリです。Matplotlibをベースにしており、より洗練された美しいグラフを簡単に作成することができます。機械学習の分野では、データ分析の結果やモデルの性能を可視化するためにseabornが利用されます。
SciPy
SciPyは、Pythonにおける科学計算ライブラリです。NumPyをベースにしており、高度な数学関数や統計関数、信号処理関数などが含まれています。機械学習の分野では、統計検定や信号処理など、専門的な処理を行う際にSciPyが利用されます。
scikit-learn
scikit-learnは、Pythonにおける機械学習ライブラリです。様々な機械学習アルゴリズム（分類、回帰、クラスタリングなど）が実装されており、機械学習モデルの構築や評価を簡単に行うことができます。機械学習の分野では、最もよく利用されるライブラリの一つです。
XGBoost
XGBoostは、勾配ブースティング木と呼ばれる機械学習アルゴリズムを実装したライブラリです。高い予測精度と高速な学習速度が特徴であり、様々な機械学習コンペティションで高い成績を収めています。機械学習の分野では、非常に人気のあるライブラリの一つです。
LightGBM
LightGBMは、勾配ブースティング木アルゴリズムを実装したライブラリです。XGBoostと同様に高い予測精度と高速な学習速度が特徴であり、近年注目を集めています。機械学習の分野では、XGBoostと並んでよく利用されるライブラリの一つです。
これらのライブラリは、機械学習の実装で非常に役立ちます。これらのライブラリを使いこなして、技術者としてのスキルを向上させてください。
機械学習の副業を始める際の注意点
会社員の副業は、収入アップやスキルアップにつながる魅力的な選択肢ですが、注意点もいくつかあります。これらの注意点を守り、本業と副業のバランスを取りながら、充実した副業ライフを送ってください。
就業規則を確認し副業の許可を取る
機械学習の副業を始める上で、まず大切なのは、本業の会社の就業規則を確認し、副業が許可されているかどうかを確認することです。多くの企業では、従業員の副業を制限または禁止する規定を設けています。
もし就業規則で副業が禁止されているにも関わらず副業を行った場合、懲戒処分を受ける可能性もあります。最悪の場合、解雇につながるケースも考えられます。
そのため、必ず事前に就業規則を確認し、必要であれば会社に副業の許可を得るようにしましょう。許可を得る際には、副業の内容や時間、競業しないことなどを明確に伝えることが重要です。
確定申告を忘れないようにする
副業によって収入を得た場合、確定申告が必要になります。副業による収入は、本業の給与所得とは別に、雑所得として扱われます。
確定申告を怠ると、追徴課税や加算税などのペナルティが課せられる可能性があります。副業を始めたら、必ず確定申告の手続きについて調べておくようにしましょう。
確定申告の際には、副業による収入と経費を分けて申告する必要があります。経費として認められるものには、書籍代、セミナー参加費、交通費、通信費などがあります。領収書や請求書などを保管しておくと、確定申告の際に役立ちます。
本業とのバランスに注意する
副業を始めると、どうしても本業以外の時間を使うことになります。本業に支障が出ないよう、時間管理には十分注意しましょう。
副業に時間を使いすぎると、本業のパフォーマンスが低下したり、体調を崩したりする可能性があります。副業を行う時間や曜日、仕事量などを事前に決めておき、無理のない範囲で副業を行うようにしましょう。
また、副業で得た知識やスキルは、本業にも活かすことができる場合があります。副業を通して得た経験を本業にフィードバックすることで、自身の成長にもつながります。
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