機械学習エンジニアの実務で統計より、アルゴリズムの理解の方が重要なきがするが、実際のところどうなの
機械学習エンジニアの実務において、統計知識とアルゴリズム理解の両方が重要ですが、その重要性はプロジェクトやタスクの性質によって異なります。
まず、統計知識はデータの理解や前処理、モデルの評価において重要です。データの特性や分布を理解し、適切な前処理や特徴量エンジニアリングを行うためには統計知識が必要です。また、モデルの性能を適切に評価するためには、統計的な評価指標や検定法を理解する必要があります。
一方で、アルゴリズムの理解も同様に重要です。機械学習アルゴリズムの原理や内部動作を理解することで、適切なアルゴリズムを選択し、ハイパーパラメータを調整することができます。さらに、新しいアルゴリズムや手法が開発された際には、それらを理解し適用できる能力が求められます。
統計知識とアルゴリズムの理解は互い補完的であり、両方をバランスよく持つことが重要です。実務においては、プロジェクトの要件やデータの性質に応じて、どちらかがより重要になることもあります。例えば、データの前処理やモデルの評価が重要なプロジェクトでは統計知識が重要ですが、大規模なデータセットを扱う場合や新しいアルゴリズムを開発する場合にはアルゴリズムの理解がより重要になるかもしれません。