머신러닝 엔지니어, 알고리즘 자유자재로 활용한다

안녕하세요. 메가IT입니다:O

머신러닝에 대해 들어보셨나요? 머신러닝은 현재 IT 산업에서 가장 핫한 주제 중 하나로, 컴퓨터가 스스로 학습하고 판단하는 능력을 갖추는 기술입니다. 이러한 능력을 통해 머신러닝은 우리 일상에서 다양한 형태로 활용되고 있습니다.

오늘의 메가스러운 IT지식은 머신러닝 엔지니어입니다.

🕵🏻‍♀️머신러닝이란?

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 머신러닝 알고리즘은 다양한 공통 패턴이나 규칙을 찾아내고, 그를 바탕으로 학습 데이터에서 발견되지 않은 새로운 데이터에도 적용할 수 있는 일반화된 모델을 만듭니다.

• 지도학습 : 입력 데이터와 정답 레이블이 함께 주어지며, 알고리즘이 정답 레이블과의 차이를 통해 지속적으로 파라미터를 조정하며 학습합니다. 주로 분류와 회귀 문제에 사용됩니다.
• 비지도학습 : 정답 레이블이 주어지지 않은 상태에서 데이터의 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 방법입니다. 군집화와 차원 축소 등이 대표적인 비지도학습 알고리즘입니다.
• 강화학습 : 알고리즘이 행동하며 주어진 환경에서 보상을 최대화하도록 학습하는 방법입니다. 여기에는 이전의 정보를 이용하여 최적의 행동을 찾아내는 방법이 사용됩니다.

👩🏻‍💻머신러닝 활용 사례

넷플릭스, 아마존, 유튜브 등에서 머신러닝 기반의 추천 알고리즘으로 사용자에게 관심 있을 만한 콘텐츠, 상품, 비디오 등을 추천하는 서비스에도 활용되고 있습니다 그외에도 챗봇 서비스, 콜센터에서의 상담원 편의 제공, 고객 이탈율 예측, 고객 세그먼트 분석 등 맞춤형 마케팅 전략과 효율적인 고객 관리를 할 수 있게 도와줍니다.

👩🏻‍🏫머신러닝과 딥러닝의 차이점

인공지능을 공부하다 보면 머신러닝, 딥러닝 두 단어를 확인할 수 있을 겁니다. 모두 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습하여 문제를 해결하는 기술입니다. 머신러닝은 다양한 알고리즘을 사용하여 특정 목적을 달성하는 데 초점을 맞춥니다. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 여러 학습 방법이 포함되며, 의사결정 트리, 서포트 벡터 머신, K-평균 알고리즘 등과 같은 다양한 알고리즘이 존재합니다. 

반면, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 기반으로 합니다. 딥러닝은 주로 심층 신경망과 같은 복잡한 인공 신경망 구조를 사용하여 다수의 계층를 통해 여러 단계의 데이터 처리와 학습을 진행합니다. 결론적으로, 두 기술 모두 문제 해결에 접근하는 방식이 다르며 적절한 상황에 맞추어 선택하여 사용할 필요가 있습니다.

👨🏻‍💻머신러닝 학습 후에 진로 방향은?

머신러닝을 전문적으로 다루는 소프트웨어 엔지니어, 즉 머신러닝 엔지니어로 진출할 수 있습니다. 머신러닝 모델 개발, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 최적화 작업 등을 포함하며, 다양한 산업과 어플리케이션에서 지능형 시스템을 구축하는데 활용됩니다. 

👩🏻‍💼머신러닝엔지니어가 되려면?

머신러닝 엔지니어가 되기 위해서는 기본적으로 프로그래밍 언어 Python, R을 배워야 합니다. 파이썬과 R의 경우 인공지능에 꼭 필요한 데이터를 다룰 수 있고, 통계 분석에 원활한 언어라서 꼭 배워야 합니다. 또한, 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, 선형대수학 및 통계학 등의 지식이 필요합니다.

📚그 외에도 

개발 현장은 협업 현장이기 때문에 좋은 커뮤니케이션 및 협업 능력이 소양으로 길러야 합니다. 또한 원치않지만, 다양한 문제가 수시로 드러나기 때문에 문제 해결 능력을 갖추는 것이 중요하고, 개발을 위한 창의력 역시 중요한 요소입니다. 기타 소양의 경우 경험을 바탕으로 기를 수 있어서 협업 및 프로젝트 경험을 쌓아보시는 것을 추천드립니다. 

📈엔지니어의 수요가 늘고 있다. 

머신러닝 엔지니어의 수요는 지속적으로 성장하고 있는 추세입니다. 이는 디지털화와 자동화가 빠르게 진행되며, 기업과 다양한 산업 분야에서 빅 데이터를 활용하려는 시도가 증가함에 따라, 지능형 솔루션 개발을 가능하게 하는 머신러닝 기술의 중요성이 상승하고 있기 때문입니다. 

머신러닝 엔지니어의 수요는 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예상되어, 이 분야의 전문가로서 경쟁력을 갖추려면 지속적인 학습과 연구가 필요합니다. 여러 산업에 걸쳐 머신러닝을 활용한 혁신적인 솔루션과 제품에 대한 수요가 커질 수록 머신러닝 엔지니어의 중요성은 더욱 부각될 것입니다.

 

💻엔지니어 대비 머신러닝 교육과정

메가스터디IT아카데미에서는 데이터분석에 도움이 되는 머신러닝 교육과정을 운영하고 있습니다 총 5개월의 과정에서 파이썬을 기본으로 빅데이터를 분석하고, 머신러닝 모형과 확률, 통계 등을 배워갈 수 있습니다. 메가스터디IT아카데미는 취업 특화 전문 기관으로 취업에 도움이 되는 교육과정으로 운영하고 있는데요. 

특히, 협업 및 프로젝트가 중요한 IT 개발 현장을 십분 이해하여 교육과정도 프로젝트 중심과 커뮤니티를 배워가실 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 홈페이지를 통해서 확인하실 수 있습니다. 

엔지니어로 취업 가능하쥬~
https://tinyurl.com/2yrrgp37