기계 학습 직업: 인기, 추구해야 하는 이유, 필요한 기술

AI는 2022년 말까지 약 40억 달러의 비즈니스 가치를 창출할 것으로 예상됩니다. 인도 기업의 3분의 1 이상이 이미 데이터 과학 및 머신 러닝에 지출을 시작했거나 향후 이를 계획하고 있습니다.

머신 러닝 엔지니어의 직업 전망에 대해 구체적으로 이야기하면 2015-2018년 기간 동안 전 세계적으로 이 직책에 대한 채용 공고가 330% 이상 증가했습니다. 인도에서 기계 학습 엔지니어의 평균 기본 급여는 연간 약 700,000루피로 거의 모든 다른 직무보다 많습니다. AI 및 머신 러닝 분야의 직업이 "세기의 가장 인기 있는 직업"으로 간주되는 것은 당연합니다. 그런 다음 더 깊이 파고들어 기계 학습 경력에서 기대할 수 있는 것에 대해 자세히 알아보겠습니다.

기계 학습의 직업 옵션

• 기계 학습 엔지니어: 기계 학습 엔지니어는 기계가 미래를 예측하도록 훈련시키는 전문가입니다. Java, Python, Scala, 데이터 모델링, 프로그래밍, 확률, 기계 학습 알고리즘, 통계 및 시스템 설계에 대한 지식은 기계 학습 엔지니어가 되기 위해 매우 중요합니다.
• BI 개발자: BI 개발자 의 역할은 ML 및 데이터 분석 기술을 사용하여 대량의 데이터를 작업하고 비즈니스 의사 결정자에게 유용하게 만드는 것입니다. BI 개발자는 Power BI, Perl, SQL, Python, SQL 및 데이터베이스에 능숙해야 합니다.
• 데이터 과학자: 데이터 과학자 의 역할은 BI 개발자의 역할과 다소 비슷합니다. 데이터 과학자는 또한 비즈니스 의사 결정자가 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 많은 데이터 세트에 대해 작업해야 합니다. 데이터 과학자는 예측 모델링, 기계 학습, 통계 연구, 빅 데이터, 데이터 마이닝 및 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다.
• 인간 중심의 기계 학습 디자이너: 이 전문가는 인간과 인간의 선택을 위해 설계된 기계 학습 알고리즘에 대해 연구합니다. 따라서 Netflix 및 기타 그러한 서비스를 사용하는 경우 이전에 본 콘텐츠를 기반으로 다양한 영화 및 시리즈를 제안하는 방법을 알 수 있습니다. 따라서 인간 중심의 기계 학습 설계자는 패턴 인식 및 정보 처리 기술을 사용하여 다양한 상황에서 인간의 선호도를 기반으로 더 스마트한 경험을 만드는 데 도움이 될 수 있는 시스템을 개발합니다.
• 자연어 처리 또는 NLP 과학자: NLP 과학자는 인간이 사용하는 다양한 언어를 이해하는 방법을 배우는 방식으로 기계를 개발하거나 훈련합니다. 즉, NLP 과학자는 기계가 인간과 상호 작용하도록 훈련한다고 말할 수 있습니다. 따라서 NLP 과학자는 기계 학습이 작동하는 방식을 알아야 합니다. 또한, 이 전문가는 인간이 사용하는 적어도 하나의 언어에 매우 능숙해야 합니다.

기계 학습 역할이 인기 있는 이유는 무엇입니까?

기계 학습의 사용이 비유적으로 폭발적으로 증가했습니다. 마케팅 캠페인 및 이메일에서 모바일 애플리케이션 등에 이르기까지 거의 모든 곳에서 스마트 학습 알고리즘을 볼 수 있습니다. 이는 머신 러닝 분야의 직업이 현재 전 세계적으로 가장 수요가 많은 직업 중 하나임을 나타냅니다. 따라서 스마트 기계 작업에 관심이 있다면 이것이 완벽한 직업 선택입니다. 제공되는 기계 학습 경력 기회를 최대한 활용하기 위한 기술 습득을 시작해야 합니다.

그러나 왜 기계 학습이 그렇게 짧은 기간에 대중적인 기술이 되었는지 생각해 본 적이 있습니까? 인도와 전 세계 대부분의 회사가 기존 시스템에 인공 지능과 머신 러닝을 통합하여 더 똑똑하고 효율적으로 만들고 있기 때문입니다.

그래서 기업들 사이에 머신러닝 도입 경쟁이 벌어지면서 더 빨리 성장하기 위해 머신러닝에 능숙한 사람을 더 많이 고용해야 할 필요성도 몇 단계 높아졌습니다. 기업은 여기에 무엇이 걸려 있고 이 투자가 어떻게 막대한 수익을 가져올 수 있는지 알고 있기 때문에 전문가 고용을 포함하는 이 ML 채택에 기꺼이 많은 돈을 지출하고 있습니다. 기계 학습 전문가는 이를 원활하게 전환하고 미래에 보다 결과 지향적인 비즈니스 의사 결정을 보장할 수 있습니다.

Forbes에 실린 기사에서 머신 러닝의 특허가 2013년에서 2017년 사이에 CAGR 34%의 비율로 증가했다고 언급했습니다. 그리고 이러한 특허를 가장 많이 보유한 회사가 어디입니까? 페이스북, 인텔, IBM, 링크드인, 마이크로소프트 등이 이 부문에서 선두를 달리고 있다. 이 회사들은 머신 러닝과 AI가 미래에 잘 할 수 있도록 도와줄 미래의 기술이라는 것을 깨달았습니다.

다른 회사들도 그 뒤를 따랐다. 우리는 현재 머신 러닝 애플리케이션을 사용하는 회사가 더 많이 있습니다. 이는 머신 러닝이 이 분야의 높은 수요뿐 아니라 인기를 얻은 가장 큰 이유 중 하나입니다. 지금이 머신 러닝 분야에서 경력을 쌓을 적기입니다. 더 많은 이유를 찾고 있다면 계속 읽으십시오!

머신 러닝 분야에서 경력을 추구해야 하는 이유는 무엇입니까?

머신 러닝과 AI는 머신과 봇을 구동하는 탄약입니다. 기계 학습은 기업이 기계를 수정 및 업데이트할 수 있는 프로그램을 구축하고 다양한 환경에 원활하게 적응하도록 하여 작업을 정확하고 빠르게 수행할 수 있는 능력을 제공합니다.

기업은 ML 채택과 관련하여 모든 경쟁업체를 능가할 수 있는 기계 학습 전문가가 필요합니다. 다음은 기계 학습 분야에서 경력을 쌓기 위한 결정을 내리는 데 도움이 되는 몇 가지 이유입니다.

1. 미래는 인공지능과 머신러닝이다. 지금까지 우리의 논의는 ML이 미래의 기술이며 이 기술을 가진 당신의 직업 전망이 적어도 향후 10~20년 동안은 절대 사라지지 않을 것이라고 아주 명백하게 제안했습니다. 또한 수천 명의 열린 ML 자리를 채울 숙련된 ML 전문가가 부족하다는 통계도 공유했습니다. 따라서 지금 해야 할 일은 해당 분야의 전문성을 확보하는 것입니다. 일단 그렇게하면 높은 급여와 안전한 경력을 시작할 수 있습니다.

2. 이 분야는 실제 도전에 관심이 있는 사람들에게 이상적입니다. 현대의 기업은 머신 러닝을 통해 극복할 수 있는 많은 문제에 직면해 있습니다. 따라서 필요한 기술을 습득한 후 마음대로 선택할 수 있는 많은 직업 중 하나인 ML 엔지니어가 되기로 선택하면 중대한 결과를 수반하는 실제 도전에 직면하게 될 것입니다. 개인과 기업 모두에게 어느 정도 영향을 미치는 솔루션을 구축하게 됩니다. 높은 만족도를 주는 직업을 찾고 있다면 그 점에서 ML 직업을 능가할 수 있는 직업이 많지 않습니다.

3. 기하급수적인 경력 성장. 머신 러닝이 아직 채택 초기 단계에 있다는 사실을 받아들여야 한다고 모든 것이 말했습니다. 그러나 미래는 매우 밝습니다. 따라서 이 분야에 기꺼이 진입하려는 사람들은 나중에 이러한 결정을 내리는 데 주저함이 없을 것입니다. 기계 학습의 평균 급여는 모든 사람에게 유리한 직업 선택이 됩니다.

이 산업이 정점에 도달하려면 아직 멀기 때문에 ML 전문가로서 받는 급여는 매년 계속해서 증가할 것입니다. 계속해서 기술을 향상시키고 자신을 업데이트하기만 하면 됩니다. ML이 발전하고 성숙해짐에 따라 경력에서 기하급수적인 성장을 경험하고 이상적인 회사에서 꿈의 직업을 얻을 수 있는 기회를 갖게 될 것입니다.

4. 데이터 과학으로 이동할 수 있는 옵션. 머신 러닝에 능숙한 전문가는 각자의 경력에 ​​대해 많은 기회가 있습니다. 적절한 기술을 사용하면 데이터 과학자의 모자를 쓸 수도 있습니다. 이는 다시 매우 수익성이 좋은 직업 기회입니다. 이 두 직책에 대한 관련 리소스가 되는 기술을 얻을 수 있습니다. 그렇게 하면 흥미롭고 보람 있고 지식, 도전 및 기회로 가득 찬 여정의 일부가 될 것입니다.

기계 학습 기술

머신 러닝 분야에서 직업을 선택해야 하는 이유와 결정도 내리셨을 것이므로 이 기회를 최대한 활용하는 데 필요한 몇 가지 중요한 기술을 알려 드리겠습니다.

• 통계 및 확률: 알고리즘에 대한 이해는 이론 지식과 많은 관련이 있습니다. Hidden Markov 모델, Naive Bayes 및 Gaussian Mixture가 다른 모델 중에서 좋은 예입니다. 통계와 확률에 익숙하지 않다면 이러한 알고리즘을 이해하기가 매우 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.
• 데이터 평가 및 모델링: ML을 사용한 추정 프로세스의 효율성을 보장하는 중요한 부분은 정기적인 간격으로 다양한 모델의 효율성을 평가하는 것입니다. 회귀 및 분류와 같은 다양한 방법을 사용하여 주어진 모델의 오류 또는 정확도를 측정할 수 있습니다. 이를 위한 평가 전략도 필요합니다.
• ML 알고리즘: 다양한 기계 학습 알고리즘이 작동하는 방식과 특정 상황에 맞는 알고리즘을 아는 것은 매우 중요합니다. 편미분 방정식, 기울기 하강법, 2차 계획법, 볼록 최적화 등과 같은 주제에 대한 이해를 개발해야 합니다.
• 프로그래밍 언어: 기계 학습 분야에서 경력을 쌓으려면 Java, R, Python 및 C++와 같은 다양한 프로그래밍 언어에도 능숙해야 합니다. 이러한 언어는 기계 학습 프로젝트의 여러 단계에서 도움이 될 것입니다.
• 신호 처리 기술: 특징 추출은 기계 학습에 매우 중요합니다. bandlet, shearlet, contourlet 및 curvelet을 비롯한 여러 고급 신호 처리 알고리즘으로 작업해야 할 수도 있습니다. 기계 학습에 필요한 기술 세트에 대해 자세히 알아보세요.

더 읽어보기: 기계 학습 프로젝트 아이디어

결론

머신 러닝 분야에서 경력을 쌓으면 현재 거의 모든 분야에서 일어나고 있는 디지털 혁명과 함께 진행하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝에 숙련된 전문가에게는 여러 가지 길이 열려 있으며, 그 중에서 가장 관심 있는 것을 선택하고 기술에 따라 비용을 지불할 수 있습니다.

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