클라우드에서 머신 러닝을 배워야 하는 이유는 무엇입니까? 왜 IIT 마드라스인가?

인간처럼 생각하고 추론하도록 컴퓨터와 기계를 훈련시키는 것이 한계라고 생각한다면 다시 생각해보십시오. 과학자들과 연구원들은 가능한 것의 한계를 계속해서 밀어붙입니다. 이러한 끊임없는 실험과 독창성은 인공 지능의 하위 집합인 기계 학습의 탄생으로 이어졌습니다.

머신 러닝은 스스로 학습할 수 있는 알고리즘을 설계하는 프로세스입니다. 이는 알고리즘이 특정 데이터 세트에 대해 훈련되면 인간이 의사 결정을 내리는 것처럼 이전에 제시된 데이터를 기반으로 정확한 예측과 추론을 할 수 있음을 의미합니다.

추론할 수 있듯이 이것은 매우 복잡하고 혁신적이며 도전적인 분야입니다. 과학자들은 그 표면을 긁어내고 그 유용성을 구현하기 시작했습니다. 그 방향의 최신 단계는 머신 러닝을 클라우드로 가져오는 것입니다. 이 분야는 아직 초기 단계에 있지만 엄청난 잠재력을 약속합니다. upGrad는 이를 인식하고 IIT-Madras와 협력하여 ML in Cloud 프로그램을 시작했습니다.

클라우드 프로그램에서 ML을 사용해야 하는 이유

이전 ML 과정에서 학생들과 달리고 연결하면서 우리는 큰 격차를 깨닫게 되었습니다.

전 세계의 학생들은 ML 전문가가 되기 위해 배우고 준비하고 있었습니다. 그들은 지도 및 비지도 학습에 대해 배우고 통계에 자신을 소개하고 프로그래밍을 연마하고 이전보다 더 깊은 수준에서 수학을 이해하고 있었습니다. 결국 그들은 이 분야를 진정으로 이해하는 지식, 숙련, 열성 ML 전문가로 부상했습니다. 그런 다음 그들은 자신의 기술을 직장으로 가져갔고, 그곳에서 도전이 시작되었습니다. 그리고 우리는 근본적인 도전이 모든 학생들에게 공통적이라는 것을 깨달았습니다.

이 과제는 확장이었습니다. 기업들은 ML과 AI 프로젝트를 시작했지만, 일단 시작하고 더 비싼 하드웨어와 소프트웨어가 필요하게 되자 기업들은 제동을 걸었습니다. 그들은 필요한 ML의 양을 줄이고 절충하는 방법을 찾기 시작했으며 경우에 따라 완전히 사용하지 않게 되었습니다. 이는 전문 지식의 전체 범위를 구현하고 회사에 진정한 가치를 제공하는 전문가의 능력을 제한했습니다.

그러나 기업에는 ML이 필요했습니다. 그들은 여전히 ​​​​그렇고 가까운 미래에도 그렇게 할 것입니다. 중간 지점은 어디에서 찾을 수 있었습니까? 처음에는 아무도 볼 생각을 하지 않은 높은 곳, 즉 클라우드에서 발견되었습니다.

이 프로그램이 제공하는 것

ML in Cloud 프로그램을 통해 개인은 회사의 엔드 투 엔드 패키지 ML 솔루션이 될 수 있습니다. 이 프로그램을 통해 ML에 정통하게 될 뿐만 아니라 ML 기능을 확장해야 하는 조직의 중요한 요구 사항도 해결할 수 있습니다. 이를 위한 시간이 되면 ML in Cloud 학생은 이러한 전환을 수행하는 방법과 대상을 알게 됩니다. 일상적인 작업에 관여하지 않더라도 올바른 지식을 충분히 갖추고 있기 때문에 팀을 잘 인도할 수 있습니다.

유창하게 될 기술은 다음과 같습니다.

프로그램 작성

작업할 핵심 언어는 Python과 SQL입니다. 전자는 ML에, 후자는 클라우드에 필요하기 때문입니다.

기계 학습 개념

기초부터 고급까지 모두 배우게 됩니다. 여기에는 알 수 없는 데이터를 분류하거나 이에 대한 예측을 수행하기 위해 적절한 ML 알고리즘을 적용하는 것이 포함됩니다. 또한 필요에 따라 알고리즘을 수정하고 제작할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

클라우드 및 Hadoop의 기초

Hadoop, Hive 및 HDFS에 대한 지식은 필수적이며 다룰 예정입니다. Spark/PySpark(AWS/Azure/GCP)의 클라우드에서 ML 알고리즘 구현도 마찬가지입니다.

전반적으로 커리큘럼은 학생들이 로컬 Python 구현과 기존 기계 학습 알고리즘의 클라우드 PySpark 구현을 배우도록 설계되었습니다. 이 과정에서 우리는 ML과 관련된 클라우드만 탐색하므로 클라우드 전문가 또는 Hadoop 전문가가 되지 않을 것입니다. 클라우드에 대해서도 숙달하고 싶다면 여기에서 더 많은 upGrad 프로그램을 확인할 수 있습니다.

누구를 위한 프로그램인가

우리는 이 온라인 프로그램을 만들 때 광범위한 조사를 수행했습니다. 우리는 업계 전문가인 upGrad 졸업생과 이야기를 나누고 전체 시장 환경을 이해하기 위해 경쟁사 조사를 수행했습니다.

그 결과 ML in Cloud가 다음 사람들에게 이상적인 프로그램이라는 것을 깨달았습니다.

• 최소 1-2년의 경험과 학사 엔지니어링 학위를 가진 데이터 분석가/비즈니스 분석가/클라우드 엔지니어.
• 4-12년의 경험과 학사 컴퓨터 과학 학위를 가진 소프트웨어 엔지니어/응용 프로그램 개발자/제품 관리자.

다음 기술 세트 중 하나가 필요합니다.

• 데이터 시각화에 능숙합니다. R/SQL/Python 중급 수준. 산업 또는 비즈니스 기능에 대한 깊은 지식.
• C, C++, Java, Python에 능숙합니다. OOP, Agile 방법론 및 데이터베이스에 대한 지식.

다음 그룹은 이 프로그램의 혜택을 전혀 받지 못합니다.

• 공학, 통계, 공학 이외의 분야 졸업생
• 경력 1년 미만의 모든 분야의 최근 졸업생

마무리

따라서 올바른 사람들에게 ML in Cloud 프로그램은 독특한 프로그램입니다. 대기업에서 일하는 전문가가 조직의 ML 요구 사항을 적절하고 만족스럽게 충족하는 데 도움이 됩니다. upGrad는 강의 경험을 제공하는 반면 IIT-Madras는 실용적이고 실습적인 방식으로 제공되는 학문적 우수성의 오랜 역사를 가져올 것입니다. 이 프로그램에 최선을 다한 후 ML Cloud 엔지니어로서의 경력을 쌓을 수 있습니다. 지금 무엇을 기다리고 있습니까? 문이 열려있습니다!

클라우드 컴퓨팅과 머신 러닝에 대해 배우고 싶다면 upGrad가 IIT-Madras와 협력하여 머신 러닝 in Cloud 프로그램을 시작했습니다. 이 과정은 수학, 데이터 랭글링, 통계, 프로그래밍, 클라우드 관련 기술과 같은 이 역할에 필요한 기술을 갖추게 할 뿐만 아니라 꿈의 직업을 가질 수 있도록 준비합니다.