콘텐츠
당신이 그것에 대해 생각하지 않을 때, 미래는 조금 어려울 수 있습니다.AI, 자동화, 3D 인쇄, 가상 현실, IoT 및 지금까지 공상 과학 소설처럼 보였던 다른 개념으로 가득 차 있습니다. 그러나 이러한 아이디어를 이해하면 기회로 가득 찬 곳이 될 수도 있습니다. 예를 들어 AI의 기본 사항과 빅 데이터를 이해하면 머신 러닝 엔지니어로서의 경력을 쌓을 수 있습니다. 그것은 당신에게 아주 건강한 머신 러닝 엔지니어 급여를 줄 수있을뿐만 아니라, 그 미래를 형성하는데 도움을 줄 수 있습니다.
이 글에서는 머신 러닝 엔지니어의 역할, 역할이 왜 중요한지, 어떻게 시작할 수 있는지 살펴 보겠습니다.
왜 머신 러닝인가?
머신 러닝 (ML)을 통해 기업은 이전에는 불가능했던 애플리케이션에 거대한 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. ML 알고리즘은 고객의 습관과 구매 행동을 배우고 매우 복잡한 수학을 수행하며 완전히 새로운 제품을 가능하게합니다.
거의 모든 산업은 매우 가까운 미래에 AI와 머신 러닝의 영향을 받아 예상치 못한 방식으로 영향을받습니다. 머신 러닝으로 실시간 레이 트레이싱이 가능한 비디오 게임을 예로 들어 현실감있는 조명을 만들 수 있습니다. 모든 산업은 데이터와 논리의 결합으로 완전히 변모했습니다.
또한 읽어보십시오 : 직업이 안전합니까? AI가 향후 10-20 년 안에 파괴 할 일자리
이런 이유로 데이터 과학자는 "21의 가장 섹시한 직업"이라고 불렀습니다성 하버드 비즈니스 리뷰에 의해 세기.
기계 학습 공학 급여는 무엇입니까? Prospects.ac.uk에 따르면 영국의 평균 기계 학습 엔지니어 급여는 52,000 파운드이며 Google 또는 Facebook과 같은 회사에서 일하는 경우 £ 170,000까지 상승 할 수 있습니다. 약 62,568 달러 또는 204,551.65 달러입니다.
기계 학습 급여는 204,551 달러까지 상승 할 수 있습니다
머신 러닝이란 무엇입니까?
먼저 머신 러닝이 무엇인지, 그렇지 않은 것이 무엇인지 정확하게 이해하는 것이 중요합니다.
머신 러닝은 AI와 밀접한 관련이 있지만 여전히 고유 한 개념입니다. 인공 지능은 지능적인 행동을 나타내도록 설계된 모든 유형의 프로그램이나 기계를 설명 할 수 있지만, 기계 학습은 특히 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 찾는 것을 의미합니다. 이것은 잠재적으로 특정 유형의 AI를 훈련시키는 데 사용될 수 있습니다.
컴퓨터 게임에서 적을 제어하는 AI는 일반적으로 기계 학습을 사용하지 않습니다. 그보다는 사전 결정된 전략으로 행동에 대응하기 위해 의사 결정을 위해 일종의 흐름도를 사용합니다. 이것을 인공 협착 지능 (ANI)이라고합니다. 한 가지만 할 수 있기 때문입니다.
또한 읽어보십시오 :ML Ki : Google의 기계 학습 SDK를 사용하여 이미지에서 텍스트 추출
이는 여러 가지 유형의 작업을 처리하고 튜링 테스트를 통과 할 수 있도록 설계된 AI 인 인공 지능 (AI)과 대조적입니다.
반면에 컴퓨터 비전-장면에서 물체를 식별하는 프로그램의 능력-는 기계 학습을 통해 달성됩니다. 수십만 장의 그림을 보면 AI를 "가르쳐"자동차 나 식물과 같은 물체를 인식 할 수 있습니다. 휴대 전화의 카메라에 장면 감지 기능이 있으면 머신 러닝을 사용합니다. 마찬가지로 ML은 가상 어시스턴트 음성 인식을 가르치는 데에도 사용됩니다.
머신 러닝은 엑스레이에서 건강 문제를 식별하고 의사가 진단을 받거나 날씨를보다 정확하게 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 아직 더 많은 가능성이 있습니다.
기계 학습 엔지니어는 무엇을합니까?
기계 학습 엔지니어의 임무는 데이터를 사용하여 AI와 소프트웨어를 가르치는 것입니다.
기계 학습 엔지니어의 임무는 데이터를 사용하여 AI와 소프트웨어를 가르치는 것입니다. 그들은 :
- 대규모 데이터 세트에서 의미있는 정보를 추출하기위한 프로그램 작성 및 알고리즘 개발
- 실험을 실행하고 다양한 접근법을 테스트
- 성능, 속도 및 확장 성을 향상시키기 위해 프로그램 최적화
- 깨끗한 데이터 세트를 보장하기 위해 데이터 엔지니어링 처리
- 머신 러닝을위한 유용한 응용 프로그램 제안
따라서 머신 러닝 엔지니어는 음성 인식, 컴퓨터 비전 또는보다 전문적인 제품이든 이미 제품을 생산하는 회사에서 일할 수 있습니다. 또는 기술을 활용할 수있는 비즈니스에 기계 학습 솔루션을 제공하는 대행사에서 근무할 수도 있습니다. 또는 Google과 같은 기술 회사의 R & D 부서에서 새로운 응용 프로그램을 만들 수도 있습니다.
또한 읽어보십시오 :ML 키트 이미지 라벨링 : 머신 러닝으로 이미지의 내용 결정
머신 러닝 엔지니어와 데이터 과학자의 역할에는 약간의 중복이 있습니다. 마찬가지로 데이터 마이닝, 예측 분석, 수학 등과 같은 기술을 요구해야 할 수도 있습니다. 그러나 ML 엔지니어의 역할은보다 구체적이며 해당 지식을 매우 특정한 방식으로 적용합니다.
물론 머신 러닝 엔지니어의 급여는이를 반영하기 위해 더 큰 경향이 있습니다.
머신 러닝 엔지니어로서 이해해야 할 종류의 아이디어를 얻으려면 ML에 사용 된 상위 10 개 알고리즘에 대해이 게시물을 추천합니다. 그것이 당신에게 흥미 롭다면 ML을 즐길 것입니다. 그렇지 않은 경우 다른 역할에 더 적합 할 수 있습니다.
기계 학습 엔지니어가되는 방법
기계 학습 엔지니어가되고 싶습니까? 필요한 게 있다고 생각하십니까? 시작하고 훌륭한 머신 러닝 엔지니어 급여를 받기 위해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
또한 읽어보십시오 : 온라인으로 소프트웨어 개발자로 일하는 방법 : 알아야 할 모든 것
자격 및 인증 측면에서 ML 엔지니어가되기위한 정해진 길은 없습니다. 최고의 기계 학습 급여를 지불하는 많은 일자리는 학사 학위를 요구합니다. 이것은 종종 컴퓨터 과학 학위이며, 컴퓨터, 기술 및 프로그래밍에 대한 광범위한 이해를 제공합니다. 수학 학위도 마찬가지로 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
이상적으로는 소프트웨어 엔지니어링 및 데이터 과학에 대한 배경 지식을 바탕으로이를 구축 할 수 있습니다. 이 분야에서 가장 유용한 프로그래밍 언어는 Python, C 및 C ++입니다.
여기에서 머신 러닝의 더 전문적인 역할로 전환하거나 아래의 머신 러닝 과정을 통해 이력서를 조정할 수 있습니다. TensorFlow 및 Keras와 같은 ML API에 대한 경험도 매우 유용합니다.
또한 읽어보십시오 : LinkedIn을 사용하고 꿈의 직업을 착륙시키는 방법!
머신 러닝과 관련된 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 엄청난 양의 처리 능력과 스토리지로 인해 클라우드 기반 시스템을 사용하게됩니다. 이를 위해 분산 컴퓨팅에 대한 친숙 함을 입증하는 것도 중요합니다.
머신 러닝 엔지니어링은 최첨단 경력이므로 따라야 할 길은 없습니다. 이력서를 충분히 쌓을 수 있다면 독학 프로그래머로 먼 길을 찾을 수도 있습니다.
과정 및 인증
다음은 기계 학습 엔지니어로 발전하기 위해 사용할 수있는 몇 가지 과정 및 인증입니다.
컴퓨터 과학 학사 – 이것은 런던 대학교 (University of London)의 전체 온라인 학사 학위 과정으로, 시간을 할애 할 수있는 학생들에게 완벽한 기반을 제공합니다. 3-6 년 동안 공부하며 매주 14-28 시간을 보내야합니다.
데이터 과학 : 기계 학습 – 이미 프로그래밍 및 / 또는 수학에 대한 배경 지식이 있다면 특정 기계 학습 지식을 추가하는 것이 필요할 수 있습니다. 하버드 대학교에서 무료 8 주 과정입니다. 적은 비용으로 확인 된 인증서를 추가 할 수 있으며 추가로 추구하려는 경우 Data Science Professional 인증서에도 적용됩니다. 여기서 전체 과정을 찾을 수 있습니다.
데이터 과학의 기초 : 파이썬으로 전산 적 사고 – 이번에는 캘리포니아 버클리 대학교에서 제공하는 또 다른 무료 코스입니다. 길이는 5 주이며 매주 약 4-6 시간이 소요됩니다. 확인 된 인증서를 추가하기 위해 약간의 추가 비용을 지불하거나 Foundations of Data Science에서 전체 전문 인증서로 계산할 수 있습니다.
머신 러닝 전문화 – University of Washington의이 머신 러닝 전문화는 4 개의 개별 코스로 구성되며 무료로 등록 할 수 있습니다. LinkedIn 또는 CV에 추가 할 수있는 과정 인증서를 받게됩니다.
C #에서의 프로그래밍 –이 Microsoft 시험은 MCSA에 대한 학점으로 인정되지만, 관련 코딩 기술에 대한 증거만으로도 CV를 확대 할 수 있습니다!
또한 읽어보십시오 : Microsoft 인증 : 기술 전문가를위한 가이드
Python Programming Masterclass 배우기 – Udemy의이 과정은 전문 인증서를 제공하지 않지만이 주문형 프로그래밍 언어에 대한 경제적이고 유용한 소개입니다.
그래서 당신은 그것을 가지고 있습니다! 이것이 머신 러닝 엔지니어가되기 위해 알아야 할 사항입니다. 이것이 당신이 추구하고 싶은 경력입니까? 이미 ML 엔지니어입니까? 아래 의견에 팁과 경험을 공유하십시오!
