기계 학습 경력 경로: 5가지 까다롭고 다양한 역할

인공 지능 및 머신 러닝 시장은 현재 매우 뜨겁습니다.

현재 인공 지능 인재 시장이 뜨겁다는 것은 놀라운 일이 아닙니다 . 실제로 Gartner는 AI의 비즈니스 가치가 2022년에 3조 9천억 달러에 이를 것이라고 주장합니다. IDC 는 인지 및 인공 지능 시스템에 대한 전 세계 지출이 2022년까지 776억 달러에 이를 것으로 추정합니다. 읽기 : 머신 러닝의 미래 범위

McKinsey Global Institute 의 2019년 보고서에 따르면 AI가 가까운 장래에 창출할 엄청난 영향을 되살리면서 AI와 ML은 글로벌 마케팅 및 판매에서 약 1조 4,000억 달러의 추가 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 보유하고 있으며, 2020년까지 공급망 관리 및 제조 부문에서 1조 2천억 ~ 2조 달러를 추가로 지출할 것입니다.

이 통계는 무엇을 나타내는가?

이 통계는 AI와 ML이 어떻게 전례 없는 속도로 업계에 침투하고 있는지 보여줍니다. 오늘날 의료, 교육, 소매, 제조, 공급망 및 물류, BFSI, 심지어 거버넌스까지 거의 모든 산업 부문에서 어떤 식으로든 AI 및 ML 애플리케이션을 활용하고 있습니다. 당연히 이러한 지능형 기술의 채택이 증가함에 따라 AI 및 ML 분야의 숙련된 전문가에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 지금이 기계 학습 경력 경로를 구축할 때입니다!

2019년 인디드 보고서 에 따르면 머신 러닝 엔지니어는 미국 최고의 직업 목록에서 1위를 차지했으며 연간 평균 급여가 146,085달러로 무려 344%나 성장했습니다. 인도에서 머신 러닝 작업의 국가 평균 급여 는 11,05,748루피입니다.

머신 러닝 분야에서 재능 있고 숙련된 전문가에 대한 수요는 현재 최고조에 달했으며 앞으로는 더 높아질 것입니다. 기계 학습 경력의 가장 큰 장점은 직업 만족도와 보안 외에도 막대한 연간 보상과 빠른 경력 성장을 약속한다는 것입니다. 머신 러닝 경력 경로 구축을 고려해야 하는 더 많은 이유.

기계 학습 경력 경로

올바른 ML 기술을 습득한 후 열망할 수 있는 5가지 유망한 머신 러닝 경력 경로는 다음과 같습니다.

1. 머신러닝 엔지니어

앞서 말했듯이 머신 러닝 엔지니어 경력 경로는 데이터 과학 분야에서 가장 탐내고 유망한 경로 중 하나입니다. 기계 학습 엔지니어는 주로 ML 알고리즘 및 도구를 사용하여 ML 시스템 및 애플리케이션의 설계 및 개발에 참여합니다.

통계 분석을 수행하고 테스트 결과를 사용하여 미세 조정하여 효율적인 자가 학습 ML 응용 프로그램을 형성하고 개발하는 것이 그들의 임무입니다. 또한 Python, Java, Scala, R 및 C++와 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 다양한 ML 실험을 수행하고 실행합니다.

필요한 기술: 기계 학습 엔지니어는 수학, 통계 및 프로그래밍에 대한 강력한 기초 지식이 있어야 합니다. 소프트웨어 아키텍처, 시스템 설계, 데이터 구조, 데이터 모델링 및 ML 알고리즘에 정통해야 합니다. 기계 학습 기술에 대해 자세히 알아보세요.

2. 데이터 과학자

데이터 과학자의 직업 프로필은 Harvard Business 리뷰 기사 에서 "21세기의 가장 섹시한 직업"으로 칭송받았습니다 . 이것이 이 기계 학습 경력 경로의 인기를 확립하지 못한다면 어떻게 될까요!

데이터 과학자는 빅 데이터, AI, ML, 딥 러닝 등과 같은 고급 기술과 분석 도구를 활용하여 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 및 해석하는 유명 전문가입니다. 그들의 주요 임무는 비즈니스 가치로 전환될 수 있는 대규모 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하는 것입니다.

필요한 기술 : ML 엔지니어와 마찬가지로 데이터 과학자는 수학, 통계 및 프로그래밍(주로 Python)에 대한 좋은 지식이 있어야 합니다. 또한 데이터 과학자는 데이터 마이닝에 대한 풍부한 경험과 다양한 통계 연구 기법을 적용하고 빅 데이터 플랫폼(Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume 등)을 사용하는 방법이 있어야 합니다. 데이터 과학 기술에 대해 자세히 알아보세요.

원천

3. NLP 과학자

자연어 처리(NLP)는 인간의 자연어를 이해할 수 있는 능력을 기계에 부여하는 것을 목표로 합니다. NLP 과학자는 인간 언어의 언어 패턴을 학습하고 구어를 다른 언어로 번역할 수 있는 기계 및 응용 프로그램을 설계하고 개발하는 일을 주로 담당합니다. 여기서 목표는 기계가 인간처럼 자연스럽게 인간의 언어를 이해하도록 돕는 것입니다. Grammarly와 Duolingo는 NLP 애플리케이션의 두 가지 훌륭한 예입니다.

필요한 기술 : NLP 과학자의 주요 임무는 인간 언어의 뉘앙스를 이해하는 방법을 기계에 가르치는 것이기 때문에 기계는 최소한 하나의 언어(많을수록 좋음)의 구문, 철자 및 문법에 유창해야 합니다. 또한 기본 수준의 ML 기술이 있어야 합니다.

4. 소프트웨어 개발자/엔지니어(AI/ML)

AI/ML을 전문으로 하는 소프트웨어 개발자/엔지니어는 지능형 컴퓨터 프로그램 뒤에 있는 창의적인 마음입니다. 그들의 주요 임무는 효율적인 ML 알고리즘과 애플리케이션을 개발하는 것입니다. 소프트웨어 개발자/엔지니어는 AI/ML 소프트웨어 솔루션을 설계, 개발 및 설치합니다. 특정 컴퓨터 기능을 생성합니다. 시각화를 위해 제품 문서, 순서도, 레이아웃, 다이어그램, 차트 등을 준비합니다. 코드 작성 및 테스트 기술 사양 생성, 시스템 업그레이드 및 유지 관리 등.

필요한 기술 : 소프트웨어 개발자/엔지니어(AI/ML)는 Python, Java, R, C, C++, Scala 등을 포함한 여러 프로그래밍 언어로 코딩하는 데 능숙해야 합니다. 운영 체제, 데이터 구조, 데이터 아키텍처, 컴퓨터 아키텍처, 데이터 분석, 분산 처리, 소프트웨어 테스트 및 디버깅 등. 또한 ML 개념, 알고리즘, 시스템 및 도구에 대한 광범위한 지식이 있어야 합니다.

원천

5. 인간 중심 머신 러닝 디자이너

기계 학습에는 인간을 중심으로 하는 ML 알고리즘 설계 전용 분기가 있습니다. 따라서 인간 중심 머신 러닝이라는 이름이 붙었습니다. 인간 중심 머신 러닝 디자이너는 정보 처리 및 패턴 인식을 통해 개별 인간의 선호도와 행동 패턴을 "학습"할 수 있는 지능형 시스템을 만드는 일을 담당합니다.

이러한 시스템은 생각할 수 있는 모든 사용자 시나리오를 설명하기 위해 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 필요로 하지 않거나 심지어 성가신 프로그램을 필요로 합니다. Netflix와 Amazon의 Recommendation Engine은 인간 중심 기계 학습의 훌륭한 예입니다.

필요한 기술 : 모든 기계 학습 경력 경로와 마찬가지로 인간 중심 기계 학습 설계자는 다양한 ML 개념, 알고리즘 및 작동 방식에 대한 심층적인 이해도 필요합니다. 또한 코딩 능력과 함께 수학 및 통계에 대한 좋은 기초가 있어야 합니다.

결론

이들은 상위 5개 기계 학습 경력 경로이지만 이 도메인에는 데이터 분석가, 데이터 설계자, 클라우드 설계자, 비즈니스 인텔리전스 개발자와 같은 다른 많은 경력 경로가 있습니다. 궁극적으로 기계 학습 경력 경로의 선택은 귀하에게 달려 있습니다. 전문화하고 싶은 것과 보유하고 있고 얻고자 하는 기술이 무엇입니까?

많은 산업에서 다양한 목적으로 머신 러닝을 사용하므로 수요가 나날이 증가하고 있습니다. 기계 학습 및 인공 지능 분야의 경력에 ​​대해 더 알고 싶다면 IIT 마드라스와 upGrad의 기계 학습 및 클라우드 고급 인증을 확인하십시오.