기계 학습 엔지니어가 되는 방법 – 7단계 [그림 포함]

기술 세계는 인공 지능이 제공하는 가능성으로 뜨겁습니다. 우리 삶의 모든 일상적인 부분(운전 포함)을 자동화하겠다는 약속은 과학자, 공상가, 미래학자들이 거부하기에는 너무 유혹적입니다. 그리고 최근 AI와 관련된 머신러닝 분야가 각광받고 있다.

IDC(International Data Corporation)는 AI 및 ML에 대한 지출이 2017년 120억 달러에서 2021년 576억 달러로 5배 증가할 것으로 예측했습니다. 기술과 금융 산업이 케이크의 가장 큰 부분을 차지할 것입니다. 이들 산업에 각각 속하는 기업의 64%와 52%는 미래에 기계 학습 프로세스를 채택할 것입니다.

현재 이 그래프가 명확하게 보여주듯이 머신 러닝 전문가에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다.

출처: 인디드닷컴 | 출처: Ann Saphir, 데이터 시각화 엔지니어, Reuters

그 중심에서 기계는 한 가지 질문에서 비롯됩니다. 경험을 통해 자동으로 개선하고 학습하도록 이 시스템을 어떻게 프로그래밍할 수 있습니까? 여기서 배운다는 것은 데이터에서 결론을 도출하고 현명한 결정을 내리는 행위를 의미합니다. 기계 학습은 통계 및 계산 원리를 기반으로 특정 데이터와 경험에서 지식을 수집하는 알고리즘을 개발합니다.

위의 단락은 기계 학습이 얼마나 도전적인 것인지를 나타냈을 것입니다. 그렇긴 하지만 배우기도 합니다. 기존 대학에서 지식을 검증할 때까지 기다리지 않고 지금 기계 학습 엔지니어가 될 준비가 되었다면 아래에 제공된 7단계를 따르고 반복하고 아래에 언급된 요구 사항을 읽으십시오.

1단계: Python 및 소프트웨어 기술 레벨 올리기

고급 수준의 사용하기 쉬운 언어인 Python은 AI 전문가, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어가 선택하는 언어입니다.

Python의 구문은 배우기 쉽고 이미 수많은 내장 라이브러리가 있습니다. 하지만 공백은 코드 실행을 방해할 수 있으므로 주의해야 합니다. 또한 기능 프로그래밍 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 모든 유형의 프로그래밍 패러다임에 대한 지원도 포함합니다.

매우 익숙해지기 위한 또 다른 중요한 것은 Github입니다. 시간에 민감한 애플리케이션을 위한 코드를 빌드하기 위해 팀에서 일하게 될 것입니다. 코와 같은 프레임워크를 사용하여 코드에 대한 철저한 단위 테스트를 작성하는 습관을 들이십시오. Postman과 같은 도구를 사용하여 API를 테스트합니다.

데이터 세트에서 Python을 실행하는 데 필요한 도구에 대한 아이디어를 얻으려면 책이나 기사를 읽으십시오.

2단계: 기계 학습 알고리즘 살펴보기

Python에 익숙해지고 익숙해지면 기계 학습 알고리즘을 살펴볼 수 있습니다. 모델을 쉽게 구현할 수 있도록 각 알고리즘과 관련된 이론을 반드시 읽어보세요.

기계 학습 초보자를 위한 상위 10개 알고리즘 둘러보기가 최신 정보를 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 어떤 알고리즘도 완벽한 솔루션이 될 수 없음을 기억하십시오. 다양하게 구현해야 합니다. 그러므로 하나하나 철저히 연구하십시오.

upGrad의 ' 데이터 과학 석사 ' 과정 은 Panda, NumPy 등과 같은 도구를 통해 Python을 데이터 과학과 결합하는 데 앞서 나가는 데 도움이 됩니다.

3단계: 미니 프로젝트 작업

이제 Python 및 기계 학습 영역으로의 입문이 완료되었으므로(개별적으로 또는 결합적으로) 모든 지식을 가져와 프로젝트에서 구현하기 시작할 때입니다.

이 Kaggle 데이터 세트를 확인하여 첫 번째 기계 학습 프로젝트를 시작할 수 있습니다. 위의 스냅샷은 전 세계 여러 도시의 Airbnb 목록을 제공하는 Inside Airbnb에서 제공하는 (무료 공개) 데이터 세트에서 가져온 것입니다.

4단계: Hadoop 및 Spark를 사용하여 다음 단계로 나아가기

Hadoop과 Spark는 Python을 사용하여 데이터 세트 작업에 어느 정도 숙련도를 쌓은 후 다루게 될 2가지 시스템입니다. 이러한 빅 데이터 프레임워크를 통해 테라바이트 및 페타바이트 규모의 데이터 작업을 수행할 수 있습니다.

Databricks에서 호스팅되는 Spark Jupyter 노트북은 프레임워크에 대한 자습서 수준의 소개를 제공하고 코딩 연습도 제공합니다.

5단계: TensorFlow로 이동

머신러닝 알고리즘? 확인하다. 빅 데이터 프레임워크? 확인하다. 고급 머신 러닝? TensorFlow 작업을 시작합니다.

박사 없이도 TensorFlow와 Deep Learning을 들을 수 있습니다. Google에서 제공하는 과정은 학생에게 이론적이고 실용적인 측면을 교육합니다. 이 시점에서 머신 러닝 및 딥 러닝 분야에서 upGrad의 PG 인증을 받을 수도 있습니다.

6단계: 성공하기

모든 구성 요소로 작업한 후에는 이제 빅 데이터 세트와 씨름하고 이전 5단계에서 얻은 모든 지식을 적용할 때입니다.

대용량 데이터 세트(이론적으로)를 처리하는 방법을 알아 보려면 기계 학습을 위한 데이터 파일 처리 방법을 참조하세요 . 그런 다음 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하여 얻은 지식을 구현합니다.

7단계: 계속 연습하고 성장하십시오

마지막 단계는 위에서 언급한 6단계를 단순히 연습하고 반복하는 것입니다. 이제 자신만의 머신 러닝 모델을 구축할 수 있는 시점에 왔습니다. 지금은 이러한 기술을 연마하고 계속 향상해야 할 때입니다.

직업이 무지개 끝에 빛나는 황금 냄비라면 반드시 알아야 할 기계 학습 질문 - 로지스틱 회귀를 통해 인터뷰를 준비할 수 있습니다.

위의 매우 실용적인 단계를 통해 최소한의 시간에 기계 학습 엔지니어가 되는 방법을 배우고 필요한 모든 기술을 습득할 수 있습니다. 필요한 유일한 것. 일관성과 규칙적인 연습. 이 두 가지 특성으로 무장하면 머신 러닝 엔지니어에 대한 열망이 충족되지 않을 이유가 없습니다.

기술의 새로운 시대를 선구자로서 환영할 때입니다.