採用向けAI・機械学習スキルテスト

強化学習（RL）は、学習エージェントを構築または調整するエンジニアやゲームAI開発者に適しています。モデルフリー手法、深層価値ベース手法と方策ベース手法、エージェントのトレーニングを実用的に行う方法を扱います。人工知能のテストも、AIの振る舞いを構築するゲーム開発者を対象としており、探索、ゲーム、計画を扱います。

職務で使うプラットフォームに合わせて、Azureの機械学習、Amazon Web Services（AWS）の機械学習、Google Cloud Platform（GCP）の機械学習のいずれかを選びます。いずれも中級レベルで、機械学習エンジニアやデータサイエンティストに適しています。料金やクォータは頻繁に変わるため、質問ではその暗記ではなく、実務上の判断力を測ります。

コンピュータビジョンとマルチタスク学習（MTL）は上級レベルです。コンピュータビジョンでは、視覚データやデプロイに関する実務上の判断力を評価します。マルチタスク学習では、複数のタスクで学習内容を共有するモデルの設計、トレーニング、適応、評価を扱います。

まず職務の中心となるスキルのテストを選び、業務で別の分野も必要な場合は、関連する評価を追加します。たとえば、一般的な機械学習の手法とテキストの両方を扱う職務には、機械学習と自然言語処理（NLP）を組み合わせます。

PyTorch、TensorFlow、Scikit-learnなど、特定のフレームワークに特化したテストもあります。一方、より幅広い概念や手法を評価するテストもあります。たとえば、機械学習のテストでは、特定のライブラリのデフォルト設定や関数名ではなく、手法に焦点を当てています。

スコアは、候補者についてのほかの情報と合わせて確認する判断材料として扱ってください。これらのテストは特定のスキルを測りますが、スコアだけで職務への適性を判断すべきではありません。