완벽한 직업을 얻을 수 있는 6가지 기계 학습 기술 세트

데이터 과학 및 기계 학습 분야의 50,000개 이상의 일자리가 인도에서 아직 채워지지 않았다고 하면 놀라시겠습니까? 머신 러닝이 현재 가장 핫한 직업 분야 중 하나라는 점을 감안하면 충격적일 수 있지만 이는 어려운 사실입니다. 데이터 과학 및 머신러닝 분야 전문가들의 수요-공급 역설의 이유를 알고 있습니까?

이러한 신흥 분야에서 급성장하는 직업 기회를 맡을 수 있는 숙련되고 재능 있는 후보자가 충분하지 않기 때문입니다. Gartner는 인도에 등록된 1000만 기업 중 75%가 머신 러닝에 이미 투자했거나 투자할 준비가 되어 있다고 주장합니다. 분명히 머신 러닝 분야의 직업 기회는 가까운 장래에 기하급수적으로 증가할 것입니다. 시간의 필요는 ML 직업 프로필의 요구 사항에 맞게 "기술 향상"입니다.

기계 학습 작업을 시작하는 데 필요한 기술

1. 컴퓨터 과학 및 프로그래밍에 대한 기본 지식

ML에서 성공적인 경력을 쌓으려면 먼저 데이터 구조(스택, 큐, 트리, 그래프, 다차원 배열 등)를 포함한 컴퓨터 과학의 기본 개념에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 컴퓨터 아키텍처(메모리, 캐시, 대역폭, 분산 처리 등) 알고리즘(동적 프로그래밍, 검색, 정렬 등), 계산 가능성 및 복잡성(big-O 표기법, P 대 NP, NP-완전 문제, 근사 알고리즘 등) 등을 예로 들 수 있습니다.

일단 이것들을 이해했다면, 코드를 작성하면서 그것들을 어떻게 사용하고 구현하는지 배워야 합니다. 프로그래밍 언어 선택에 관해서는 Python으로 시작할 수 있습니다. 초보자에게 적합하며 기계 학습의 공용어입니다. 온라인 코딩 대회와 해커톤에 참가하여 프로그래밍 기술을 연마할 수 있습니다.

2. 확률 및 통계와의 강력한 관계

통계 및 확률 개념은 수많은 ML 알고리즘의 핵심을 형성합니다. 당연히 Mean, Median, Variance, Derivatives, Integrals, Standard Deviations 등을 포함한 통계 개념에 대한 강력한 지식과 이해가 필수적입니다. 데이터 모델을 개발하고 검증하는 데 필수적인 분포(균일, 정규, 이항 등) 및 다양한 분석 방법(ANOVA, 가설 검정 등). 통계적 감각 외에도 Bayes 규칙, 가능성, 독립성, Bayes Nets, Gaussian Mixture Models, Markov Decision Processes, Hidden Markov Models 등과 같은 확률의 기본 사항도 이해해야 합니다.

3. 데이터 모델링 및 평가 경험

머신 러닝의 주요 목표 중 하나는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하는 것입니다. 이를 위해서는 데이터 모델링 기술을 알아야 합니다. 데이터 모델링은 특정 데이터 세트의 기본 데이터 구조를 추정하여 내부의 숨겨진 패턴(클러스터, 상관 관계, 고유 벡터 등)을 풀고 식별하고 이전에 볼 수 없었던 인스턴스의 속성(분류, 회귀, 이상 탐지)을 예측하는 기술입니다. , 등.).

데이터 모델링 프로세스 동안 적절한 정확도/오류 측정(예: 분류를 위한 로그 손실, 회귀를 위한 제곱 오차의 합 등) 및 평가 전략(훈련-테스트 분할, 순차 vs 무작위 교차 검증 등). 따라서 알고리즘 적용을 시작하기 전에 데이터 모델링과 관련된 기본 개념을 철저히 이해해야 합니다.

4. 소프트웨어 엔지니어링 능력 보유

데이터 과학자이든 기계 학습 엔지니어이든 일반적인 소프트웨어 엔지니어링 기술과 지식 기반을 보유해야 합니다. 소프트웨어 엔지니어링 배경이 있다면 좋습니다! 그렇지 않은 경우 시스템 설계, 모듈성, 버전 제어, 코드 분석, 요구 사항 분석, 테스트, 문서화를 비롯한 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례에 대해 배워야 합니다. 다음 단계는 시스템 인터페이스 개발에서 이러한 개념이 함께 작동하는 방식을 배우는 것입니다. 프로세스에서 병목 현상이 발생하지 않도록 하려면 시스템 설계의 핵심을 이해하는 것이 중요합니다.

5. ML 알고리즘 및 라이브러리 적용 방법 알아보기

Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow 등과 같은 ML 알고리즘의 표준 구현을 포함하는 라이브러리/패키지 및 API가 많이 있습니다. 적절한 모델(신경망, 의사 결정 트리, 가장 가까운 이웃, 지원 벡터 머신 등)에 효과적으로 적용합니다. 그뿐만 아니라 현재 데이터에 맞는 학습 절차(선형 회귀, 기울기 하강, 유전 알고리즘, 부스팅 등)에도 익숙해야 합니다.

ML 알고리즘, 라이브러리 및 이를 올바르게 적용하는 방법에 익숙해지는 가장 좋은 방법은 데이터 과학 및 기계 학습에서 온라인 문제를 해결하는 것입니다.

6. 고급 신호 처리 기술에 익숙해지기

특징 추출은 머신 러닝의 핵심 요소 중 하나입니다. 당면한 문제에 따라 웨이브렛, 쉬어렛, 커브렛, 컨투어렛, 밴드렛 등과 같은 적절한 고급 신호 처리 알고리즘을 사용하여 특징 추출을 수행해야 합니다. 동시에 시간-주파수 분석, 푸리에 분석, 컨볼루션 등

7. 기술 향상 및 학습을 멈추지 마십시오.

아시다시피 기계 학습은 시간이 지나면서 새로운 ML 개념, 알고리즘 및 기술이 개발될 것이며 여전히 진화하는 분야입니다. 변화하는 시대에 보조를 맞추려면 지속적으로 기술을 향상하고 새로운 기술을 개발해야 합니다. 여기에는 최신 기술 및 데이터 과학 동향, 새로운 도구 및 이론 작업, 과학 저널 읽기, 다양한 온라인 커뮤니티에서의 활동 유지 등이 포함됩니다. 간단히 말해서, 당신은 항상 새로운 것을 배우고자 하는 충동이 있어야 합니다.

결론적으로,

기계 학습의 응용 프로그램은 우리가 전에는 상상할 수 없었던 방식으로 우리 삶에서 이미 얽히기 시작했습니다. 의료, 교육, 금융, 비즈니스 등 머신 러닝은 어디에나 있습니다. 세상이 계속해서 데이터를 휘젓는 한 기계 학습이 지배할 것이며 시간이 지남에 따라 가장 복잡한 실제 시나리오에 대한 답을 찾는 데 도움이 될 것입니다. 변화가 시작되었습니다. 이제 데이터 과학과 기계 학습으로 새로운 미래를 준비할 때입니다.

따라서 오늘 시작하여 이러한 기계 학습 기술을 습득하십시오!